À l'aide d'outils informatiques, des chercheurs du Johns Hopkins Kimmel Cancer Center et de la Johns Hopkins University School of Medicine ont développé une méthode pour prédire quels patients atteints d'un cancer primitif du foie appelé carcinome hépatocellulaire (CHC) pourraient bénéficier de combinaisons spécifiques d'immunothérapie. L'étude, publiée dans la revue Nature Cancer le 15 juillet 2026, a analysé des échantillons de tumeurs de 200 patients pour entraîner un modèle d'IA identifiant les biomarqueurs de réponse au traitement.
Le modèle d'IA, nommé ImmunoPredict-HCC, a été validé sur une cohorte indépendante de 150 patients issus de trois essais cliniques. Il a atteint une précision de 85 % pour prédire quels patients répondraient à des combinaisons d'inhibiteurs de points de contrôle immunitaires et de thérapies ciblées. Les chercheurs ont souligné que l'outil n'est pas encore prêt pour une utilisation clinique, mais pourrait aider à concevoir des plans de traitement personnalisés à l'avenir.
L'auteure principale, le Dr Sarah Thompson, biologiste computationnelle à Johns Hopkins, a déclaré : 'Cette approche nous permet d'aller au-delà des essais et erreurs dans la sélection de l'immunothérapie. En exploitant l'IA, nous pouvons identifier les combinaisons les plus prometteuses pour chaque patient, améliorant potentiellement les résultats et réduisant les effets secondaires.' L'étude a été financée par le National Cancer Institute et la Lustgarten Foundation.
