Pourquoi ?

L’analyse génétique des tumeurs peut dans certains cas être réalisée à partir d’une simple prise de sang. On parle alors de « biopsie liquide » par opposition aux biopsies tissulaires du cancer lui-même. Ces prélèvements sanguins ont l’avantage d’être non invasifs et facilement répétables si besoin au cours de l’évolution de la maladie, permettant éventuellement d’adapter facilement les traitements.

Cependant, l’interprétation de ces biopsies liquides peut être compliquée par la présence d’un type particulier de cellules sanguines non tumorales appelées CHIP elles-mêmes caractérisées par la présence d’altérations génétiques non tumorales. Celle-ci vient interférer avec l’interprétation des altérations génétiques de la tumeur et peut donc conduire à une mauvaise orientation thérapeutique. La fréquence des CHIP augmente notamment avec l’âge, ce qui rend l’analyse encore plus difficile chez les patients âgés.

Le projet LearnCHIP vise à développer un algorithme d’intelligence artificielle apte à faire la différence entre les altérations génétiques propres au cancer et celles des CHIP. Les performances de cet algorithme seront assurées par un entraînement préalable sur une grande base de données issues de l’activité de recherche clinique de l’Institut Bergonié.
Un tel algorithme permettra d’améliorer significativement la qualité de l’analyse des biopsies liquides afin de permettre sur la base d’une simple prise de sang, une adaptation des traitements basée sur le profil génétique de leur tumeur. 

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