Bulletin n°685 du 26 mai 2026
Sommaire
Dépistage, diagnostic, pronostic
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Découverte de technologies et de biomarqueurs (3)
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Menée à l'aide d'images de lames histopathologiques entières et de données portant sur 929 patients atteints d'un cancer gastrique, cette étude évalue la performance d'un algorithme d'apprentissage automatique pour prédire la présence de métastases ganglionnaires ou de cellules tumorales occultes
Deep learning-based prediction of lymph node metastasis and occult tumor cells in gastric cancer using histopathological images: a retrospective study
British Journal of Cancer, article en libre accès, 2026
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Menée à partir de données cliniques portant sur plus de 900 000 personnes et sur 983 cas de carcinome hépatocellulaire, cette étude multicentrique met en évidence l'intérêt d'un modèle d'apprentissage automatique interprétable pour prédire le risque de développer la maladie et la détecter précocement
Machine Learning Predicts Hepatocellular Carcinoma Risk from Routine Clinical Data: A Large Population-Based Multicentric Study
Cancer Discovery, article en libre accès, 2026
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Menée à partir de données portant sur des patients ayant bénéficié d'une cystectomie partielle ou radicale entre 2014 et 2024 et menée à partir de données du projet "The Cancer Genome Atlas", cette étude évalue la performance d'un modèle utilisant l'intelligence artificielle pour déterminer l'immunophénotype de tumeurs de la vessie à partir d'images de lames histologiques
Development and validation of artificial intelligence-based model for bladder cancer immunophenotyping using whole slide images
npj Precision Oncology, résumé, 2026
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Essais de technologies et de biomarqueurs dans un contexte clinique (2)
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Menée à partir d'échantillons sanguins prélevés sur 789 patients atteints d'un cancer du poumon et sur 789 témoins, cette étude évalue l'association entre la fragmentation ou le nombre de copies de l'ADN mitochondrial et le risque de développer la maladie
Mitochondrial DNA breaks and copy number and the risk of lung cancer in the Shanghai Women’s Health Study
Cancer Epidemiology, Biomarkers & Prevention, résumé, 2026
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Menée à partir de l'analyse métagénomique d'échantillons fécaux prélevés sur 1 762 participants ayant bénéficié d'une coloscopie, cette étude examine l'association entre des espèces bactériennes composant le microbiote intestinal et la présence de néoplasies colorectales, leur sous-type et leur stade
Gut microbiome signatures in colorectal neoplasia: a cross-sectional study across neoplasia stages and subtypes
Gut, article en libre accès, 2026
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Politiques et programmes de dépistages (1)
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Menée aux Etats-Unis auprès de 68 111 participantes âgées de 45 à 64 ans (âge moyen : 54,8 ans), cette étude examine leur respect des schémas de dépistage pour le cancer colorectal, le cancer du sein et le cancer du col de l'utérus
Breast, Cervical, and Colorectal Cancer Screening Rates in Women Aged 45 to 64 Years
JAMA Network Open, article en libre accès, 2026
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Ressources et infrastructures (3)
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Cet article présente une méthode combinant partitionnement de données non supervisé et modèles d'apprentissage automatique supervisés pour analyser des données d'expression génique de grande dimension en vue d'identifier des biomarqueurs clés et de diagnostiquer avec précision un cancer de l'estomac
An Integrated Machine Learning and Genomic Framework for Precise Detection of Gastric Cancer
The American Journal of Pathology, article en libre accès, 2026
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Menée auprès de 1 074 patients asymptomatiques se présentant à des examens cutanés périodiques en raison de préoccupations liées au cancer de la peau (âge moyen : 50,3 ans ; 59,9 % de femmes), cette étude identifie des facteurs associés au risque de cancer de la peau
Skin Cancer Risk Profile of Asymptomatic Patients Seeking Periodic Skin Examinations for Skin Cancer Concerns
JAMA Dermatology, résumé, 2026
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Cet article propose une méthode d'apprentissage de variétés par association de classes (class-association manifold learning) pour combler le manque d'interprétabilité des modèles d'intelligence artificielle en médecine sans sacrifier leur précision
Bridging the interpretability gap for medical artificial intelligence models using class-association manifold learning
Nature Biomedical Engineering, article en libre accès, 2026
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Évaluation des technologies et des biomarqueurs (3)
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Menée à partir de données portant sur 240 patients recevant un traitement par inhibiteur de point de contrôle immunitaire pour un cancer du poumon non à petites cellules avec métastases cérébrales, cette étude évalue la performance d'un système de score basé sur des variables clinicopathologiques (âge au diagnostic, résultats histologiques, nombre de métastases...) pour établir un pronostic
The brain-lung immunotherapy prognostic (BLIP) Score: a novel robust tool for prognostication in non-small cell lung cancer patients with brain metastases
British Journal of Cancer, article en libre accès, 2026
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Menée à partir d'images médicales (échographies, mammographies et IRM) et de séries de données portant sur 27 048 participantes, cette étude évalue la performance d'un système d'apprentissage automatique pour diagnostiquer un cancer du sein non invasif à partir de données multimodales
A deep learning system for non-invasive breast cancer diagnosis with multimodal data
Nature Biomedical Engineering, article en libre accès, 2026
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Menée à partir d'échantillons sériques ou plasmatiques prélevés sur 3 695 participants avec antécédents tabagiques (dont 1 390 atteints d'un cancer du poumon), cette étude internationale évalue la performance d'un modèle basé sur la concentration de 21 protéines pour prédire le risque de cancer du poumon et identifier les personnes pouvant bénéficier d'un examen de dépistage par tomographie numérique à faible dose de rayonnement
Biomarker-Based Eligibility for Lung Cancer Screening: Validation of the Protein-Based INTEGRAL-Risk Model
JAMA, article en libre accès, 2026
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