Spotlight Medical : l'IA qui réduit le surtraitement du cancer

Spotlight Medical : l'IA qui réduit le surtraitement du cancer

Le combat contre le cancer du sein est de longue haleine. Une fois la tumeur retirée, une course contre la montre s’engage pour prédire l’avenir et concevoir le traitement post-opératoire le plus adapté. Dans cette phase cruciale, l’évaluation du risque de récidive est essentielle pour le corps médical. « En cancérologie, la question la plus importante, c’est : quelle est la probabilité que la maladie va revenir ? », résume Sylvain Berlemont, cofondateur et PDG de Spotlight Medical.

C’est sur cette base précise que l’oncologue va devoir arbitrer et choisir les thérapies complémentaires :

• Si le risque de rechute est faible, il aura tendance à alléger le protocole ou à éviter certaines molécules.
• À l’inverse, si ce risque s’avère élevé, il va intensifier et escalader les traitements.

Problème, les outils d’évaluation actuels manquent de précision. Faute de pouvoir cerner fidèlement le risque individuel de chaque patiente, les analyses et critères standards pèchent souvent par excès de prudence. En conséquence, des milliers de femmes se retrouvent classées à « haut risque » et reçoivent de lourds traitements complémentaires alors qu’elles n’en ont pas forcément besoin. « Si l’on évalue mal le risque de récidive, on se trompe de traitement. Et cela a un impact direct et immédiat sur la vie des patientes », explique l’expert. D’autant que ce phénomène de surtraitement touche une population considérable.

Chaque année dans le monde, environ 650 000 patientes reçoivent un diagnostic de cancer du sein précoce et se voient catégorisées à haut risque de rechute. Pour elles, le protocole standard implique un véritable arsenal thérapeutique, combinant chimiothérapie, hormonothérapie et, depuis peu, des inhibiteurs de CDK4/6. Les effets secondaires affectent directement la qualité de vie, ces substances entraînant des neutropénies, c’est-à-dire une attaque du système immunitaire, mais aussi des diarrhées quotidiennes pendant toute la durée du traitement, « qui s’étale sur deux à trois ans », précise Sylvain Berlemont.

Or, « on sait que 60 % des patientes n’ont pas besoin de ce médicament supplémentaire. Avec le traitement standard chimio et hormonothérapie, elles ont déjà un très bon pronostic », pointe-t-il. Mais pourquoi leur sont-ils prescrits ? Car, jusqu’ici, les cliniciens ne disposaient d’aucun moyen fiable pour identifier précisément quelles patientes, considérées à « haut risque », n’avaient finalement pas besoin des inhibiteurs de CDK4/6. Faute de certitudes, le corps médical préfère appliquer le principe de précaution. Mais Spotlight Medical a déjà changé la donne.

Un logiciel d’IA validé scientifiquement

La jeune startup parisienne a mis au point myStage Dx, un logiciel de diagnostic basé sur l’intelligence artificielle (IA) pensé pour « s’intégrer dans le parcours de la patiente après la chirurgie, juste avant de planifier et d’identifier les traitements », indique Sylvain Berlemont.

Concrètement, le dispositif analyse une image numérique de la tumeur issue d’une lame de tissu standard, combinée aux données cliniques habituelles de la patiente. Le tout sans imposer le moindre examen supplémentaire, ni générer de surcoût matériel pour l’établissement de santé. Une étude de validation publiée dans le prestigieux Journal of Clinical Oncology (JCO) a prouvé l’efficacité de myStage Dx. En analysant les données de milliers de patientes issues de cohortes de recherche, le logiciel a réussi une performance de taille : reclasser en « risque faible » près de 20 % des femmes initialement jugées à haut risque par les critères classiques.

Et le verdict est sans appel. 9 ans après leur diagnostic, 95,4 % de ces patientes identifiées comme « risque faible » par l’IA étaient toujours en vie et sans aucune récidive à distance. Un chiffre massif qui valide scientifiquement la possibilité d’alléger leur protocole en toute sécurité, sans transiger sur leurs chances de guérison.

D’autres types de cancer déjà en ligne de mire

Spotlight Medical voit grand pour son outil. « À la différence des autres technologies, l’IA est très rapide à développer, très puissante et très scalable, c’est-à-dire qu’on est capable d’aller adresser beaucoup de cas d’usage », souligne le dirigeant. « Beaucoup de tests aujourd’hui, comme les tests génomiques, sont basés sur des technologies plus lourdes. Certains nécessitent des années de développement en laboratoire », continue-t-il. Car la firme, elle, a conçu son logiciel et obtenu sa validation clinique en l’espace de seulement 24 mois. Et mieux encore, elle vient de décrocher son marquage CE.

De quoi ouvrir officiellement la voie à la commercialisation et au déploiement de myStage Dx à grande échelle en Europe. « Maintenant, il va s’agir de contacter les centres et de commencer des études pilotes avec chacun d’entre eux », projette Sylvain Berlemont. Autre point notable, une telle technologie va permettre « une économie directe pour les payeurs, comme l’Assurance Maladie, ou plutôt une réallocation des ressources pour mieux traiter globalement l’ensemble des patients », analyse Sylvain Berlemont.

D’ailleurs, prédire le risque de récidive du cancer du sein n’est qu’une première étape pour la startup tricolore. « Notre vision, c’est vraiment de développer cette plateforme d’IA clinique pour adresser, à terme, tous les cancers solides », confie-t-il. Des pistes sérieuses sont déjà à l’étude pour appliquer cette méthode d’évaluation du risque aux cancers de la prostate, de la peau ou de la sphère ORL. Une feuille de route ambitieuse pour révolutionner la médecine de précision.

Faute d’outils précis, 60 % des femmes atteintes d’un cancer du sein précoce subissent de lourds traitements supplémentaires inutiles par simple principe de précaution. En seulement 24 mois, la startup française Spotlight Medical a développé myStage Dx, une IA capable de prédire fidèlement le risque de récidive. Validé cliniquement et fraîchement marqué CE, ce logiciel va permettre d’épargner des effets secondaires lourds aux patientes.