Deux jeunes filles atteintes de leucémie lymphoïde aiguë (LAL) recevant une chimiothérapie. Crédit : Institut national du cancer
Un nouveau logiciel développé par Peter Mac et ses collaborateurs aide les patients diagnostiqués avec une leucémie aiguë lymphoblastique (LAL) à déterminer leur sous-type.
La LLA est le cancer infantile le plus répandu dans le monde et touche également les adultes.
“Trente à quarante pour cent de tous les cancers infantiles sont TOUS, c’est un problème majeur de cancer pédiatrique”, déclare le professeur agrégé Paul Ekert de Peter Mac et du Children’s Cancer Institute, qui a participé à ces travaux.
Plus de 300 personnes sont diagnostiquées chaque année avec la maladie en Australie, et plus de la moitié d’entre elles sont de jeunes enfants de moins de 15 ans. traité.
“Déterminer quels changements génétiques sont à l’origine de la clé d’un patient atteint de cancer, c’est déterminer l’intensité de son traitement et quels médicaments sont utilisés”, déclare le professeur agrégé Ekert.
Mais jusqu’à l’avènement des technologies génomiques comme le séquençage de l’ARN, les méthodes pour le faire n’étaient pas aussi précises.
“Auparavant, les anomalies génétiques étaient détectées en regardant au microscope les chromosomes individuels et en recherchant quatre ou cinq défauts principaux”, explique le professeur agrégé Ekert. “Mais nous savons maintenant qu’il existe au moins 23 sous-types pour TOUS.”
Dans un article publié dans Avances de sang À la fin du mois dernier, les chercheurs et co-auteurs de Peter Mac de l’Université de Melbourne, du Murdoch Children’s Research Institute et du Children’s Cancer Institute décrivent ALLSorts, un logiciel qui utilise les données de séquençage de l’ARN pour identifier le sous-type ALL d’un patient.
“ALLSorts ajoute une manière différente de trouver ces facteurs génétiques et de classer le sous-type de ALL d’un patient”, explique le professeur Alicia Oshlack de Peter Mac, l’auteur principal de l’article. “Et il peut être utilisé même avec un seul échantillon de patient, de sorte que les centres de test, quelle que soit leur taille, pourront l’utiliser.”
À la connaissance des chercheurs, ALLSorts est également le premier outil public et open source de ce type.
“Nous avons utilisé une approche d’apprentissage automatique et validé la précision de notre logiciel sur des échantillons de cancers d’enfants du Royal Children’s Hospital et des échantillons de cancers d’adultes de Peter Mac”, explique le professeur Oshlack.
Dans l’apprentissage automatique, c’est l’ordinateur qui rassemble toutes les informations d’un grand ensemble de données pour utiliser les fonctionnalités les plus informatives de l’ensemble de données, plutôt que de compter sur les chercheurs humains pour déterminer quelles sont les données importantes.
“J’espère que ce logiciel pourra être utilisé dans le monde entier pour tester la LAL et informer les patients sur les choix de traitement”, déclare le professeur Oshlack. “Et c’est aussi un bel exemple de l’importance de la biologie computationnelle dans la recherche sur le cancer.”
Une étude indique des tests génomiques élargis qui visent à bénéficier aux enfants et aux jeunes adultes atteints de cancer
Breon M Schmidt et al, ALLSorts : un classificateur de sous-type ARN-Seq pour la leucémie lymphoblastique aiguë à cellules B., Avances de sang (2022). DOI : 10.1182 / bloodadvances.2021005894
Fourni par le Centre de cancérologie Peter MacCallum
Citation: Comment l’apprentissage automatique aide les patients diagnostiqués avec le cancer infantile le plus courant (19 mai 2022) récupéré le 19 mai 2022 sur https://medicalxpress.com/news/2022-05-machine-patients-common-childhood-cancer.html
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