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Résumé : Cette étude explore l’utilisation de l’apprentissage profond fédéré pour améliorer la prédiction de la réponse à la chimiothérapie néoadjuvante chez les patientes atteintes de cancer du sein triple négatif (CSTN). En analysant des lames histologiques complètes, les modèles développés ont atteint une précision significativement supérieure (AUC de 0,78) par rapport aux méthodes traditionnelles. Grâce à l’infrastructure fédérée, le consortium, composé de quatre centres français de lutte contre le cancer et piloté par la société OWKIN, a pu collaborer efficacement sans partager directement les données sensibles des patients. Les résultats ont identifié des biomarqueurs clés, comme les niveaux de Ki67 et des configurations morphologiques spécifiques, corrélés avec la réponse au traitement. Cette approche collaborative et innovante ouvre la voie à une personnalisation accrue des traitements pour les patientes atteintes de CSTN et pourrait être appliquée à d’autres cancers complexes.
Contexte et caractérisation du CSTN
L' Le cancer du sein triple négatif (CSTN) se caractérise par son absence de récepteurs aux œstrogènes, à la progestérone, et au facteur de croissance épidermique humain 2 (HER-2). Cette particularité le rend insensible aux thérapies ciblant ces récepteurs, ce qui limite considérablement les options thérapeutiques [1] . Le CSTN est particulièrement agressif et représente environ 10 à 15 % de tous les cas de cancer du sein, soit environ 9000 nouveaux cas par an en France [2] . En situation non métastatique, la prise en charge standard implique souvent la chimiothérapie néoadjuvante (NACT), qui est administrée avant la chirurgie dans l’espoir de réduire la taille de la tumeur et d’obtenir une réponse complète histologique. L’efficacité de la NACT est évaluée par la charge tumorale résiduelle (RCB), un indicateur clé qui a montré une corrélation directe avec la survie sans maladie et la survie globale des patientes. Les études montrent que des RCB basses (0 ou 1) sont associées à une survie sans maladie de 85-90%, tandis que des RCB élevées (2 ou 3) sont associées à une survie sans maladie de seulement 40-50% [3] .
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