À la demande de l’Institut National du Cancer, l’IHU développe le système d’information (SI) qui accompagnera le déploiement national du dépistage du cancer du poumon à compter de 2025.
Ce SI est le socle de bases de données cliniques, d’imagerie et biologiques et facilitera le montage d’essais cliniques consacrés (i) aux stratégies de type "aller-vers" pour atteindre les populations à risque, (ii) à l’analyse de l’exposome et (iii) à l’application de l’intelligence artificielle à l’imagerie et aux biomarqueurs.
Le cancer poumon est la 1ère cause de mortalité par cancer dans le monde. Le dépistage de ce cancer par le scanner du thorax (prévention secondaire) réduit de 21% le risque de décès par cancer du poumon.
L’Institut National du Cancer (INCa) a confié à l’IHU RespirERA la construction du système d’information qui pilotera le déploiement du dépistage du cancer poumon en France à compter de 2025
Aller vers la population à risque
Les difficultés d’accès au système de soin et la précarité sociale sont des facteurs de risque de non-accès au dépistage. Ces critères sont aussi celles des populations dites à « sur risque tabagique » et donc à « sur risque de développer un cancer du poumon ». C’est pourquoi, l’IHU RespirERA mène des recherches sur les modalités d’accès de type « aller-vers » les populations pour minimiser les facteurs éthiques et sociétaux de ce dépistage. Les campagnes de dépistage auprès des populations à risque (reportage France 3 PACA) seront associées au dépistage de la bronchopathie chronique obstructive (BPCO), l’autre maladie respiratoire liée au tabac mais aussi aux actions conduisant du sevrage tabagique au dépistage.
Prédire le cancer du poumon par l’étude de l’exposome et le recours à l’intelligence artificielle
Le cancer du poumon est fortement lié aux expositions environnementales et professionnelles. C’est pourquoi l’IHU étudie l’exposome des individus dépistés, notamment les carcinogènes que l’on peut détecter dans les cheveux et les urines ainsi que les signatures biologiques du cancer dans le sang.
L’intelligence artificielle (IA) appliquée à l’imagerie thoracique dans le dépistage du cancer du poumon intervient à trois niveaux : i) l’aide à la détection de nodules, ii)la caractérisation de la probabilité de malignité du(es) nodule(s) détecté(s) et, iii) l’aide à la prédiction d’apparition du cancer.
Des biomarqueurs sanguins, comme les miRNA, ADN tumoral circulant et certains panels de protéines sont considérés comme des outils de dépistage potentiels mais, pris isolément, leur sensibilité et leur spécificité sont limitées. En revanche intégrer des panels de multi-biomarqueurs et des images de scanner dans des modèles prédictifs d’IA peut changer la donne.
Caractériser les lésions à un stade très précoce et les traiter
Quinze pourcents des personnes qui font l’objet d’un dépistage du cancer du poumon se voient découvrir un nodule de nature indéterminée (NNI) sur le scanner de dépistage. Moins de 15% de ces NNI sont des cancers débutants. Devant un NNI deux attitudes sont proposées : simple surveillance radiologique (une stabilité oriente vers la nature non cancéreuse du NNI) ou abord diagnostique qui n’est pas aisé car il s’agit de toutes petites lésions situées en plein milieu du poumon. Une troisième attitude fait l’objet d’évaluation dans certains centres spécialisés c’est l’administration de traitement préventifs, encore appelée interception du cancer. Nous envisageons de combiner les deux dernières stratégies grâce aux possibilités de l’endoscopie robotisée qui permet la caractérisation histopathologique, immunologique et moléculaire de lésions inaccessibles par les techniques diagnostiques usuelles.
