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Vers un meilleur diagnostic des cancers agressifs de la prostate

Un contenu vidéo est disponible pour cet article
Illustration montrant une prostate recouverte de tumeurs cancéreuses.

Le reportage de Normand Grondin

Photo : iStock

Radio-Canada

Le jumelage de techniques d’apprentissage machine et d’imagerie par microspectroscopie permet de détecter des formes agressives de cancer de la prostate avec précision dans près de 9 cas sur 10.

La nouvelle méthode a été mise au point par les chercheurs Dominique Trudel et Andrée-Anne Grosset, du Centre de recherche du CHUM (CRCHUM), et Frédéric Leblond, de Polytechnique Montréal.

Repères

  • Pas moins de 4200 Canadiens mourront d’un cancer de la prostate cette année.
  • C’est la troisième cause de décès par cancer du pays, et le cancer le plus fréquent chez les hommes
  • Un Canadien sur sept en recevra le diagnostic au cours de sa vie.

Dans 20 % des cas de cancers de la prostate, une variante agressive, le carcinome intracanalaire de la prostate, est en cause. Cette variante est habituellement associée à des risques importants de récidive et à des métastases.

Vers un meilleur diagnostic

Encore aujourd'hui, le carcinome intracanalaire de la prostate est difficile à diagnostiquer, puisque la médecine ne dispose toujours pas des biomarqueurs nécessaires à son identification. Les médecins doivent donc se fier à une observation visuelle des tissus prélevés pour y parvenir.

Les présents travaux sont basés sur l’analyse moléculaire des échantillons de tissus de 483 patients atteints du cancer de la prostate, et donnent maintenant l’espoir de parvenir à un meilleur dépistage.

Les scientifiques ont d’abord déterminé la signature moléculaire propre à chaque échantillon grâce à l’imagerie par microspectroscopie Raman. Cette méthode utilise des rayons lumineux pour faire vibrer les molécules d’un échantillon et recueillir des informations sur les liaisons chimiques qui le composent.

Ensuite, les chercheurs ont utilisé les données recueillies par l’imagerie Raman pour entraîner des algorithmes à reconnaître et classifier automatiquement les signatures de tissus sains, du carcinome intracanalaire de la prostate et d’autres formes du cancer de la prostate.

Cette technique, rapide et moins chère que les méthodes actuelles, a ainsi permis de créer des modèles prédictifs qui ont ensuite été testés dans deux hôpitaux, le Centre hospitalier universitaire de Québec et l’University Health Network de Toronto.

Prostate 101

  • La prostate se trouve en profondeur dans le bassin, sous la vessie et devant le rectum des hommes.
  • Elle est formée de 2 lobes qui entourent l’urètre, canal qui relie la vessie au pénis et qui transporte l’urine et le sperme.
  • Sa taille est semblable à celle d’une noix de Grenoble.

Un avenir prometteur

Les résultats obtenus montrent que l’apprentissage machine détecte correctement la présence ou l’absence de carcinome intracanalaire de la prostate dans près de 9 cas sur 10.

Mais, même si la technique est prometteuse, elle doit encore être raffinée et testée à plus grande échelle avant d’être implantée dans les hôpitaux.

À terme, elle pourrait améliorer la précision des diagnostics et éviter des traitements inutiles à des hommes atteints de formes de cancer de la prostate pratiquement inoffensives.

La nouvelle technique est décrite dans un article publié dans la revue PLoS Medicine (Nouvelle fenêtre) (en anglais).

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