Renouvellement des médicaments : prédiction de la réponse au traitement par immunothérapie dans le cas du cancer du poumon non à petites cellules (CPNPC)

Une vaste base de données de plus de 1000 XNUMX tomodensitogrammes thoraciques issus d'une étude de phase III ayant échoué a été utilisée pour extraire des informations applicables aux études futures. L'ensemble de données comprenait des informations sur les résultats des patients, tels que la réponse au traitement et la survie globale. Le partenaire biopharmaceutique a participé à une collaboration basée sur la valeur stratégique pour concevoir et créer un modèle d’IA capable de prédire la réponse au traitement sur la base des TDM effectués avant le traitement.

Quibim a réalisé une analyse de faisabilité et a constaté une grande variabilité concernant la qualité des images des plus de 70 sites impliqués dans l’étude. Toutes les images répondant aux exigences minimales de qualité ont été transformées en des images de qualité standard grâce à des algorithmes d’harmonisation d’images basés sur les réseaux antagonistes génératifs (GAN) mis au point par Quibim.

Après l’harmonisation de la qualité des images de l’ensemble des données, Quibim a mis au point et validé un algorithme d’IA basé sur la radiomique, les fonctionnalités approfondies et les techniques d'apprentissage profond. L'algorithme résultant a correctement prédit si le patient répondra ou non à l'immunothérapie dans 80 % des cas.

Quels sont les avantages pour le partenaire biopharmaceutique et pour Quibim ?

• Le projet partenaire biopharmaceutique prévoit d’octroyer des licences pour le modèle et d’améliorer la conception des futures études cliniques en matière d’immunothérapie et de NSCLC grâce à une meilleure sélection des patients lors du processus de recrutement, alimentée par la solution d’IA basée sur l’imagerie de Quibim. Le processus de mise en œuvre de l’algorithme est totalement transparent et permet de communiquer directement avec le système d’archivage et de communication d’images (PACS) de l’hôpital pour l’analyse automatisée des TDM.

• Quibim a acquis de l’expérience dans la création de modèles prédictifs pour le cancer du poumon non à petites cellules (NSCLC) et l’algorithme créé à la suite de cette collaboration sera incorporé en tant que fonctionnalité prédictive dans une prochaine version de QP-Lung^®  pour le cancer du poumon.