Une équipe de recherche interdisciplinaire dirigée par le Dr Assaf Zaritsky du département de génie logiciel et informatique, et Gaudenz Danuser University of Texas Southwestern Medical Center (UTSW) à Dallas a développé une méthode révolutionnaire basée sur l'intelligence artificielle pour identifier les cellules de mélanome susceptibles de se métastaser dans d'autres parties du corps.
Le projet a également été présenté dans le site Web « Scientiste » comme “l'image du jour".
La méthode, appelée "histologie quantitative des cellules vivantes", présentée à la conférence de la Société américaine de biologie cellulaire / EMBO à San Diego en décembre dernier, a été développée pendant le post-doctorat du Dr Zaritsky à l'UTSW. Cette approche consiste à filmer des cellules cancéreuses avec des caméras microscopiques et à utiliser l'intelligence artificielle pour analyser la séquence vidéo et identifier l'apparence et les schémas comportementaux des cellules associées au potentiel métastatique.
Le groupe a démontré que leur représentation de l'état fonctionnel de cellules individuelles permet de prédire les chances qu'un mélanome de stade III (dans lequel les tumeurs malignes se limitent au système lymphatique) passe au stade IV (dans lequel la maladie s'est métastasée au-delà de la zone principale et se propager au reste du corps du patient). Au-delà du potentiel métastatique, les modèles informatiques nous ont également permis de distinguer les cellules cancéreuses prélevées chez différents patients en quantifiant les facteurs qui ne sont pas visibles à l'œil nu", déclare le Dr Zaritsky.
"En plus, nous avons constaté que différentes lignées cellulaires de mélanome sont bien plus similaires les unes aux autres que des cellules tumorales prélevées sur des patients différents et n'ayant pas subi de culture prolongée en dehors du corps humain." Les chercheurs pensent que la source du phénomène est la sélection naturelle au processus artificiel de transformation des cellules tumorales dérivées du patient en lignées cellulaires et craignent que leur utilisation comme modèle fonctionnel du mélanome ne soit pas cliniquement pertinente.
