L’IA révèle un bénéfice thérapeutique dans le cancer rectal ; une étude constate que l’information en ligne pour les patients est insuffisante
L’IA a identifié des patients atteints d’un cancer rectal qui bénéficient de l’ajout d’irinotecan à la chimioradiothérapie, réduisant le risque de récidive et de décès. Une autre recherche constate que la plupart des informations en ligne sur l’IA et le cancer sont de faible qualité et trop complexes pour les patients.
L’intelligence artificielle développée par des chercheurs de l’UCL a révélé une combinaison prometteuse de traitements du cancer pour les patients atteints d’un cancer rectal localement avancé, tandis qu’une autre étude constate que les informations en ligne sur l’IA et le cancer destinées aux patients sont en grande partie de faible qualité et difficiles à lire.
Dans une étude observationnelle à comité de lecture publiée dans eBioMedicine, l’association du traitement anticancéreux irinotecan à la chimioradiothérapie standard a amélioré la survie des patients atteints d’un cancer rectal avancé présentant une forte concentration de cellules cancéreuses dans leurs tumeurs.
Pour les patients qui présentaient une forte densité de cellules tumorales dans les échantillons de biopsie avant de commencer le traitement, l’ajout d’irinotecan a réduit le risque de récidive du cancer d’environ 43 % et le risque de décès d’environ 50 % par rapport à ceux qui ont reçu une chimiothérapie associant capecitabine et radiothérapie. Ceux qui présentaient de faibles concentrations de cellules cancéreuses n’ont montré aucune différence.
L’efficacité a été révélée à l’aide d’une IA spécialement développée, entraînée à distinguer les patients selon la densité de leurs cellules cancéreuses sur des échantillons de tumeur prélevés au moment du diagnostic. Les chercheurs ont développé l’outil en ligne gratuit Octopath, sur lequel les cliniciens peuvent importer des lames de biopsie pour analyse.
L’IA a analysé des images standard de biopsies, compté des millions de cellules et classé les patients en catégories de concentration élevée et faible. La recherche s’inscrit dans l’analyse de l’essai de phase III ARISTOTLE, qui a recruté des patients dans 75 hôpitaux britanniques et comportait 414 échantillons de biopsie de cancer rectal ; l’analyse en a classé 188 comme ayant une forte concentration et 226 comme ayant une faible concentration.
Le cancer colorectal est le quatrième cancer le plus mortel au Royaume-Uni, et l’association d’irinotecan et de capecitabine est susceptible d’intensifier des effets secondaires graves tels que la diarrhée ou un faible taux de globules blancs. Ces résultats montrent que les médecins, aidés par l’IA, peuvent identifier avant le début du traitement les patients susceptibles de bénéficier du traitement le plus intensif.
Par ailleurs, des chercheurs de l’Abramson Cancer Center de l’Université de Pennsylvanie et de la Perelman School of Medicine de Penn ont présenté une étude à la réunion annuelle 2026 de l’American Society of Clinical Oncology (Abstract 9000) montrant que les informations en ligne sur l’IA et son impact sur la recherche et le traitement du cancer sont limitées, et que les pages web et vidéos disponibles sont en grande partie de faible qualité, difficiles à lire et omettent fréquemment les risques liés à l’utilisation de l’IA.
Après avoir examiné les 320 premières pages web et vidéos issues des recherches Google et YouTube et supprimé le contenu non pertinent pour l’IA et les soins du cancer ou non destiné au grand public, 52 pages web (31 % des résultats de recherche Google) et 29 vidéos (19 % des résultats de recherche YouTube) ont été incluses dans l’analyse finale.
Seules 17 pages web (33 %) et sept vidéos (23 %) ont été jugées de haute qualité. Alors que l’American Medical Association et les National Institutes of Health recommandent un niveau de lecture de 6e à 8e année pour les informations de santé destinées aux consommateurs, la lisibilité médiane des pages web était de niveau universitaire, et seulement 15 % des pages web mentionnaient le risque d’hallucinations de l’IA.
Une collection d’articles sur les preuves cliniques prospectives et interventionnelles dans l’IA médicale note que l’intelligence artificielle passe rapidement des études rétrospectives de référence aux flux de travail cliniques, mais une grande partie de la littérature se concentre encore sur la précision des modèles comme critère d’évaluation principal.
Cette collection accueille les études construites autour de « bundles IA-action », la combinaison d’un résultat d’IA et de l’action prédéfinie attendue des cliniciens, des patients ou des équipes soignantes, avec une voie causale explicite du résultat du modèle à l’action, puis au résultat clinique.
Dans le cancer de la tête et du cou, le traitement personnalisé reste limité malgré une hétérogénéité biologique substantielle. En utilisant le projet SuPerTreat comme étude de cas, les chercheurs ont décrit un prototype de système d’aide à la décision clinique intégrant des données transcriptomiques et de l’intelligence artificielle, et ont résumé le consensus d’experts sur son potentiel, les exigences en matière de précision, de validation, d’alignement réglementaire et de mise en œuvre clinique.
Cette perspective fournit une feuille de route pour guider le développement futur et l’intégration responsable des systèmes d’aide à la décision clinique dans l’oncologie de précision.