Pour combattre le plus fréquent des cancers du poumon, MSDAVENIR soutient la Fondation Inria

En apportant son soutien à la Fondation Inria au travers du projet Pimiento, MSDAVENIR entend contribuer à accélérer les projets de recherche en cancérologie. Dans le cadre de ce projet, le recours aux sciences du numérique, incluant modèles mathématiques et machine learning, va permettre d’améliorer la prise en charge des patientes et patients touchés par certains cancers du poumon.

Dr Dominique Blazy, président du Conseil scientifique de MSDAVENIR et directeur médical de MSD France

40 000 nouveaux cas chaque année en France

Le cancer du poumon non à petites cellules (NSCLC - Non Small Cell Carcinoma), représente 85 % de tous les cancers du poumon. 40 000 nouveaux cas sont détectés chaque année en France avec un pronostic défavorable pour les patientes et patients. Selon le stade de la maladie, les cliniciennes et cliniciens disposent de plusieurs traitements potentiels : chirurgie, chimiothérapie, radiothérapie, thérapies ciblées, immunothérapie, thermo-ablation, radiothérapie stéréotaxique. Le suivi de l’évolution de la tumeur et de la réponse thérapeutique se fait sur divers critères cliniques, d’imagerie médicale et biologiques. Le développement de nouveaux outils, agrégeant l’ensemble de ces données, personnalisées à chaque patiente ou patient, apporterait aux professionnels de santé une réelle aide à la décision.

Une approche personnalisée de la prise en charge du cancer du poumon non à petites cellules

Grâce au couplage de la modélisation mathématique et de l’intelligence artificielle, le projet Pimiento vise à améliorer la prise en charge des cancers du poumon non à petite cellules, l’objectif étant d’intégrer l’ensemble des données recueillies en routine clinique pour aider les professionnels de santé dans le diagnostic et le suivi de la maladie. Le projet permettra en particulier l’élaboration d’algorithmes qui apporteront une vision de la maladie et de son évolution ainsi que des alertes ou des recommandations personnalisées dans le suivi des patientes et patients. C’est le défi du projet Pimiento, celui d’améliorer l’évaluation du résultat clinique et la prédictibilité de l’évolution de la tumeur .

L'utilisation de modèles mathématiques a d’ores et déjà fait l’objet de travaux de recherche de pointe prometteurs pour évaluer précocement l’efficacité de traitements et obtenir des pronostics spécifiques à chaque patient et patiente. L’équipe de recherche en charge du projet Pimiento  a développé une expertise reconnue sur le sujet.
Cette dernière vise désormais à aller plus loin encore, pour étendre et améliorer ces approches, notamment en s’appuyant sur des cohortes plus larges. La modélisation permettra de décrire beaucoup plus précisément dans le temps l'évolution de la tumeur pour une personne donnée, pour adapter la prise en charge thérapeutique et aller plus loin dans un suivi personnalisé.

Les acteurs du projet Pimiento

L’équipe-projet MONC

Au sein d’Inria, près d’un cinquième des 200 équipes-projets de l’institut ont une activité dans le domaine de la santé.

Les recherches menées par l’équipe-projet MONC, commune avec le CNRS, et Bordeaux INP, s'inscrivent ainsi dans le domaine des mathématiques appliquées à la biologie et à la médecine, et plus particulièrement à l'oncologie, avec pour objectif des applications cliniques directes. La principale originalité des travaux de cette équipe réside dans le couplage de la modélisation mathématique, de l’intelligence artificielle et des données médicales.

MONC ("Modélisation en ONCologie") développe depuis plusieurs années des modèles mathématiques décrivant la croissance du cancer et l'effet des traitements. Basés sur des systèmes d'équations aux dérivées partielles, ces modèles personnalisés pour chaque patient sont capables de prendre en compte les aspects mécaniques de la croissance du cancer ainsi que des mécanismes fondamentaux comme l'angiogenèse.

MONC s’appuie sur plusieurs outils de pointe développés au sein de l'équipe pour :

• la résolution et simulation de modèles mathématiques du cancer et de son traitement ;
• le traitement d'images médicales (segmentation, enregistrement et calcul des caractéristiques radiomiques^(*)) ;
• l’assimilation de données cliniques pour personnaliser les modèles ;
• l’apprentissage statistique (machine et profond).

Une approche interdisciplinaire mobilisant un écosystème clinique et innovant

La mise en place de ce projet se fera grâce à l’implication de différents partenaires, notamment :

• Les centres d’études cliniques, qui seront responsables de la collecte des images, des dossiers cliniques ainsi que des résultats cliniques pour chaque pathologie.
• SOPHiA GENETICS, leader mondial de la médecine basée sur les données, s’appuyant sur l’intelligence artificielle pour aider les cliniciennes et cliniciens à mieux diagnostiquer et traiter leurs malades. La startup mettra à disposition sa plate-forme logicielle pour faciliter l’analyse des données et l’incorporation des résultats issues de la génomique et de la radiomique^(*).

La lutte contre le cancer est une priorité nationale en matière de santé publique et il est primordial que la recherche dans le numérique contribue à cet effort en développant des solutions innovantes. Ce premier projet d’envergure et porteur de sens, financé par notre partenaire MSDAVENIR , reflète bien les ambitions de la Fondation Inria.

Bruno Sportisse, PDG d'Inria