RECHERCHE - DESPOT : Modele de Deep-learning pour prédire le statut HRD et la sensibilité aux inhibiteurs de PARP des cancers de l’ovaire

Objectif(s) de la recherche et intérêt pour la santé publique

Objectifs poursuivis

Domaines médicaux investigués

Bénéfices attendus

Le cancer de l’ovaire présente parfois des difficultés à réparer les dommages de l’ADN (autrement appelé « homologous repair deficient » ou HRD) ce qui le rend très sensible à une nouvelle classe de médicaments, les inhibiteurs de PARP. Aujourd’hui, seules les patientes avec un cancer de l’ovaire présentant ce déficit sont éligibles pour recevoir cette thérapeutique ciblée d’emblée. Malheureusement, les techniques utilisées pour rechercher cette anomalie génétique sont couteuses, peu disponibles et imparfaites.. . DESPOT vise à d’évaluer la performance d’un logiciel d’intelligence artificielle qui analyse les images anatomopathologiques de cancers de l’ovaire, pour prédire (1) la présence ou non de l’anomalie génétique (statut HRD) et (2) la sensibilité aux inhibiteurs de PARP ; ces résultats permettraient d’augmenter l’accès à ces thérapies innovantes et prometteuses aux patientes atteintes d’un cancer de l’ovaire.