L’institut basé à Jérusalem affirme que sa nouvelle plateforme MESiCA utilise l’apprentissage automatique de l’IA et le traitement du langage naturel pour identifier les mutations uniques dans l’ADN d’un patient causées par la croissance des cellules cancéreuses, révélant la cause de la maladie et influençant le traitement choisi par les oncologues.

L’IA peut analyser de vastes quantités de données afin d’identifier les mutations uniques, également appelées signatures mutationnelles, ce qui était auparavant impossible à réaliser dans un contexte clinique normal.

Cela permet à MESiCA de détecter avec précision les signatures mutationnelles dominantes en utilisant seulement un petit nombre de mutations, ce qui le rend viable pour une utilisation quotidienne dans de tels contextes.

Le projet a été dirigé par le Dr Shai Rosenberg, chef du laboratoire de biologie computationnelle du cancer, et le Dr Adar Yaacov, chercheur en biologie computationnelle au centre médical de l’université Hadassah à Jérusalem.

« MESiCA a été validé dans plus de 60 000 échantillons de cancer, révélant des signatures cruciales liées à de meilleurs taux de survie et de meilleures réponses au traitement », ont déclaré Yaacov et Rosenberg dans un communiqué.

« En permettant la détection de ces signatures dans les tests de routine, MESiCA permet aux cliniciens de prescrire des plans de traitement personnalisés plus précis, améliorant ainsi les résultats des patients », ont-ils déclaré.

« Cette publication représente une avancée majeure dans la médecine personnalisée », a déclaré le professeur Michal Lotem, directeur du HCRI.

« MESiCA offre un outil pratique aux oncologues, leur permettant de prendre des décisions plus éclairées, conduisant finalement à de meilleurs résultats pour les patients », a-t-elle déclaré.

La recherche a été récemment publiée dans la revue réputée Cell Reports Medicine, avec Yaacov comme auteur principal.