Nice. L’Intelligence Artificielle au service de la médecine…

Prédire la réponse à l’immunothérapie des patients suivis pour un cancer du poumon et personnaliser la stratégie thérapeutique pour améliorer la qualité et l’espérance de vie des patients, tel est l’objectif du projet de recherche en Intelligence Artificielle porté par le Pr Olivier Humbert, Centre de Lutte Contre le Cancer Antoine Lacassagne, en partenariat avec Marco Lorenzi, chercheur de l’Université Côte d’Azur.



- le Centre de Lutte Contre le Cancer Antoine Lacassagne, Nice -


L’immunothérapie est devenu le traitement standard de 1ère ligne pour les patients présentant un cancer broncho-pulmonaire métastatique. Si l’immunothérapie permet une très bonne réponse tumorale avec des rémissions prolongées jusque-là non observées avec les autres chimiothérapies et thérapies ciblées, elle ne bénéficie qu’à environ un patient sur deux. Il existe donc une recherche très active pour identifier des « biomarqueurs » permettant de prédire l’efficacité de l’immunothérapie et mieux cibler les patients éligibles à ce traitement.

Les nouveaux algorithmes d’intelligence artificielle permettent une analyse des images médicales, pour en extraire des caractéristiques potentiellement très informatives sur l’efficacité future des traitements. La difficulté est que ces algorithmes ont besoin d’être entraînés sur un grand nombre d’images pour « apprendre » une combinaison de paramètres capable de prédire la réponse au traitement. Or, ces images médicales étant privées et confidentielles, il est actuellement difficile de constituer de grandes bases de données sécurisées en dehors des hôpitaux.

Le projet Federated-Pet a pour objectif de répondre à cette contrainte sur les données médicales grâce à une technologie innovante développée par Inria : la plateforme logicielle Fed-BioMed (https://fedbiomed.). Il s’agit d’une infrastructure informatique innovante permettant de faire communiquer entre eux plusieurs hôpitaux et entraîner les modèles d’intelligence artificielle de manière collaborative et sécurisée sur des données hétérogènes. Cela permet de garantir la confidentialité et la sécurité de ces données très sensibles. Cette technologie est appelée « Apprentissage Fédéré ». 

L’objectif du projet sera double :

  • Développer une infrastructure de communication entre les hôpitaux pour « entraîner » collectivement les algorithmes d’Intelligence Artificielle, sans jamais sortir les données médicales des hôpitaux ou elles sont produites.
  • Développer un nouvel outil d’Intelligence Artificielle à l’aide d’un algorithme capable, à partir de l’analyse des 1000 images TEP de patients présentant un cancer broncho-pulmonaire métastatique, de prédire l’efficacité future de l’immunothérapie pour, à terme, proposer une personnalisation de la stratégie thérapeutique, adaptée au profil d’immuno-réactivité de chaque patient.

Le projet a débuté en novembre 2022 et durera 3 ans. Il implique 8 hôpitaux français et 4 centres de recherches de renommé internationale.