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Prédire la réponse à l’immunothérapie dans le cancer du sein

2 février 2024

Prédire la réponse à l’immunothérapie dans le cancer du sein

Les patientes atteintes d’un cancer du sein répondent différemment à l’immunothérapie. Il est déterminant d’explorer de nouveaux biomarqueurs capables de prédire précisément les réponses cliniques à l’immunothérapie. Dans cette étude rétrospective multi-cohortes, cinq cohortes de patientes atteintes d’un cancer du sein ont été incluses pour valider un biomarqueur des phénotypes du microenvironneme

Les patientes atteintes d’un
cancer du sein répondent différemment à l’immunothérapie. Il est déterminant
d’explorer de nouveaux biomarqueurs capables de prédire précisément les
réponses cliniques à l’immunothérapie. Dans cette étude rétrospective
multi-cohortes, cinq cohortes de patientes atteintes d’un cancer du sein ont
été incluses pour valider un biomarqueur des phénotypes du microenvironnement
tumoral, en utilisant une voie radiomique basée sur l’apprentissage
automatique. Deux groupes de phénotypes du microenvironnement tumoral ont été
distingués, un groupe « immuno-enflammé » avec une infiltration
massive de cellules immunitaires innées et adaptatives, et un groupe
« immuno-désert », avec une infiltration faible de cellules immunitaires.
Le biomarqueur radiomique mis au point était capable de distinguer ces deux
types de microenvironnement.

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Réservé aux professionnels de santé, inscription gratuite.

Référence scientifique

Xiaorui Han et al. Development of a machine learning-based radiomics signature for estimating breast cancer TME phenotypes and predicting anti-PD-1/PD-L1 immunotherapy response. Breast Cancer Res. 2024 Jan 29;26(1):18.

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