Bulletin n°674 du 16 février 2026
Sommaire
Dépistage, diagnostic, pronostic
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Découverte de technologies et de biomarqueurs (1)
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Menée à partir d'une approche computationnelle et de lames histologiques d'échantillons biopsiques colorés à l'éosine-hématoxyline et issus de 477 patients atteints d'un cancer du pancréas de stade avancé traité par chimiothérapie de première ligne (fluoropyrimidine ou gemcitabine), cette étude évalue la performance d'un système de score basé sur des caractéristiques histomorphologiques pour prédire la survie globale ou le délai avant second traitement ou décès
Development and Validation of a Computational Histology Artificial Intelligence–Powered Predictive Biomarker for Selection of Chemotherapy in Advanced Pancreatic Cancer
Journal of Clinical Oncology, article en libre accès, 2026
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Essais de technologies et de biomarqueurs dans un contexte clinique (1)
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Menée en Finlande à partir de données portant sur 4 472 patientes atteintes d'un cancer du col de l'utérus diagnostiqué entre 1996 et 2022, cette étude examine l'évolution de l'incidence de la maladie par mode de détection (test cytologique ou test HPV)
Increased cervical cancer incidence in the target age of screening—Variation by mode of detection
International Journal of Cancer, article en libre accès, 2026
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Politiques et programmes de dépistages (3)
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Menée aux Pays-Bas à partir d'un modèle de microsimulation intégrant les caractéristiques du programme de dépistage du cancer du col de l'utérus, cette étude estime le rapport coût-efficacité de 16 stratégies de stratification destinées à réduire l'intensité du dépistage (paramètres : âge d'inclusion, intervalle entre deux dépistages, nombre d'invitations basées sur le risque, statut vaccinal contre le HPV)
Cost-effectiveness of risk-stratified screening for cervical cancer in cohorts vaccinated against human papillomavirus with moderate vaccination coverage
International Journal of Cancer, article en libre accès, 2026
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Menée aux Etats-Unis à partir des données 2024 d'une enquête nationale de santé portant sur 2 300 femmes (âge moyen : 45,5 ans), cette étude examine, en fonction des caractéristiques socio-démographiques des participantes, les préférences en matière de prélèvement pour le dépistage du cancer du col de l'utérus
Women’s Preferences for Home-Based Self-Sampling or Clinic-Based Testing for Cervical Cancer Screening
JAMA Network Open, article en libre accès, 2026
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Menée au Danemark à partir de données portant sur 178 317 femmes (âge : 30 à 59 ans ; durée de suivi : 18 mois), cette étude compare, du point de vue du nombre de résultats positifs, du nombre de colposcopies réalisées et du nombre de lésions cervicales détectées, l'intérêt de trois algorithmes de triage basés sur l'immunomarquage p16/Ki67, le test HPV16/18 ou le test HPV16/18/31/33/52
Health care policy trial of primary human papillomavirus–based cervical screening in Denmark: Comparison of three triage algorithms
International Journal of Cancer, article en libre accès, 2026
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Ressources et infrastructures (1)
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Cet article passe en revue les facteurs associés au risque de cancer du poumon chez les non fumeurs puis examine chez ces derniers l'intérêt d'un programme de dépistage, les modalités de détection possibles, les caractéristiques des tumeurs diagnostiquées et l'intérêt des traitements actuellement utilisés pour les cancers pulmonaires liés au tabagisme
Lung cancer in never smokers: from early detection to prevention
Trends in Cancer, article en libre accès, 2026
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Évaluation des technologies et des biomarqueurs (2)
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Dossier
Menée à partir de données portant sur 774 patients atteints d'un carcinome hépatocellulaire de stade avancé traité par atézolizumab et bévacizumab, cette étude évalue la performance de modèles d'apprentissage automatique intégrant des paramètres clinicopathologiques pour prédire les résultats thérapeutiques
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The use of advanced machine learning to predict outcomes after atezolizumab plus bevacizumab for advanced hepatocellular carcinoma: a retrospective cohort study
The Lancet Digital Health, article en libre accès, 2026
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When to and when not to use machine learning in risk prediction models
The Lancet Digital Health, commentaire en libre accès, 2026
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Menée à partir de données de séquençage portant sur 2 098 patients atteints d'un cancer du poumon et à l'aide d'images de lames histologiques d'échantillons tumoraux colorés à l'éosine et à l'hématoxyline (âge moyen : 66,6 ans ; 63 % de femmes), cette étude évalue la performance de deux outils "open source" utilisant l'intelligence artificielle pour prédire le statut mutationnel du récepteur EGFR
Ancestry-Associated Performance Variability of Open-Source AI Models for EGFR Prediction in Lung Cancer
JAMA Oncology, article en libre accès, 2026
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