Cancer de l’ovaire : les tests HRD complétés par un modèle d’apprentissage profond
Les tests de déficit de recombinaison homologue (HRD) sont utilisés pour sélectionner les patientes atteintes d’un cancer de l’ovaire éligibles aux inhibiteurs de PARP. Mais ces tests ne reflètent pas pleinement l’hétérogénéité du bénéfice thérapeutique…
En utilisant les données de l’essai randomisé de phase III PAOLA-1, les auteurs d’un article publié dans npj digital medicine, annoncent avoir développé un modèle d’apprentissage profond fondé sur des images de lames entières (coloration hématoxyline-éosine) issues de tumeurs primitives n’ayant reçu aucun traitement préalable. Ceci afin d’estimer le bénéfice individuel d’un traitement d’entretien par Olaparib associé au Bévacizumab par rapport au Bévacizumab seul.
Le modèle a ainsi combiné des caractéristiques extraites des images aux données d’assignation aléatoire du traitement et de survie sans progression pour estimer, pour chaque patiente, le risque d’évolution de la maladie sous chacun des deux traitements. La différence entre ces risques a permis de définir un score continu d’amélioration estimée du traitement, quantifiant son effet au niveau individuel. Chez 421 patientes disposant de lames pré-thérapeutiques, ce score a mis en évidence une forte interaction entre traitement et biomarqueur concernant la première survie sans progression, tandis que le statut HRD présentait une interaction d’ampleur similaire.
Le score est demeuré indépendamment associé au devenir clinique après ajustement sur les covariables cliniques et le statut HRD. Les analyses en sous-groupes et les analyses STEPP* ont indiqué que le score permettait d’affiner la stratification du bénéfice, tant pour les tumeurs HRD-positives que pour les tumeurs HRD-négatives.
Les cartes d’attention ont suggéré une association entre la présence de lymphocytes infiltrant la tumeur de manière multifocale et le bénéfice prédit de l’Olaparib. Ces résultats suggèrent que la modélisation histologique de l’hétérogénéité des effets thérapeutiques pourrait compléter les tests HRD pour la prise de décision thérapeutique, bien qu’une validation externe demeure nécessaire.
* Subpopulation Treatment Effect Pattern Plot approach
