Les résultats publiés d’une étude internationale aident à mieux comprendre l’évolution de cette maladie et à définir une nouvelle approche pour personnaliser les thérapies, améliorant ainsi les perspectives des patients.
Les résultats d’une étude internationale publiée dans le Journal of Clinical Oncology proposent une nouvelle approche pour améliorer la gestion de la leucémie myélomonocytaire chronique, une tumeur sanguine rare caractérisée par une forte variabilité entre les patients et des évolutions souvent défavorables. En intégrant des informations moléculaires, des paramètres cliniques et des modèles informatiques avancés, les chercheurs ont développé des outils capables d’estimer plus précisément l’évolution de la maladie et de soutenir des décisions thérapeutiques personnalisées.
Cette étude multicentrique à grande échelle est le résultat de la collaboration d’une équipe internationale impliquant des centres de recherche en Europe, aux États-Unis et à Taiwan. Le projet a été conçu et coordonné par l’Institut Clinique Humanitas de Milan, sous la direction de Matteo Della Porta, responsable du département de leucémie à l’Institut Clinique Humanitas de l’IRCCS et professeur à l’Université Humanitas. Saverio D’Amico, ingénieur biomédical et scientifique des données au Humanitas AI Center, impliqué dans le développement d’outils d’analyse des données, et, en tant que premier auteur, Luca Lanino, hématologue à la Yale School of Medicine et ancien étudiant diplômé de l’Université Humanitas, ont contribué à l’étude.
Une maladie rare et complexe
La leucémie myélomonocytaire chronique se caractérise par une augmentation des monocytes sanguins, un type de globules blancs impliqués dans la réponse immunitaire, et se caractérise par une hétérogénéité clinique marquée. Elle touche principalement la population adulte et peut, dans certains cas, évoluer vers une leucémie myéloïde aiguë, une forme plus agressive de la maladie.
La greffe allogénique de cellules souches hématopoïétiques représente actuellement le seul traitement potentiellement curatif (c’est-à-dire capable de conduire à une guérison), mais de nombreux patients n’y sont pas éligibles en raison de leur âge avancé ou de la présence d’autres pathologies concomitantes. Les alternatives pharmacologiques disponibles, telles que les agents hypométhylants, offrent des avantages limités, soulignant la nécessité d’outils pronostiques plus précis et d’approches thérapeutiques de plus en plus personnalisées.
Une nouvelle carte génétique de la maladie
En analysant les données cliniques et génétiques de plus de 3 500 patients avec une approche multimodale, les chercheurs ont identifié neuf groupes moléculaires, chacun associé à des altérations génétiques spécifiques et à des résultats cliniques différents. Une partie des patients (environ 15 %) présentaient également des caractéristiques chevauchant celles d’autres néoplasmes myéloïdes, ce qui suggère que les frontières entre ces maladies sont moins définies qu’on ne le pensait auparavant.
«Cette nouvelle carte génétique nous permet de décrire la maladie avec plus de précision que les classifications traditionnelles, offrant un outil pour mieux comprendre les différences entre les patients et la variabilité clinique que nous observons dans la pratique – explique Luca Lanino -. Une classification plus précise constitue la base du développement de stratégies thérapeutiques de plus en plus ciblées. »
Comment l’évaluation des risques change
Les données collectées ont conduit au développement de l’International CMML Pronostic Scoring System (iCPSS), un nouveau système pronostique qui intègre les mutations génétiques, les paramètres hématologiques et les altérations cytogénétiques, c’est-à-dire les anomalies des chromosomes contenant de l’ADN.
Le modèle identifie cinq groupes pronostiques, chacun avec des probabilités différentes de survie globale et d’évolution vers une leucémie aiguë, améliorant ainsi la capacité prédictive sur une base individuelle par rapport aux systèmes précédents. En fait, environ 55 % des patients ont été reclassés dans différentes catégories de risque.
«L’intégration des informations génétiques et cliniques nous permet d’obtenir une évaluation plus précise du pronostic et de personnaliser les décisions thérapeutiques – observe Matteo Della Porta -. Cette approche nous permet de mieux identifier les patients qui peuvent bénéficier de stratégies plus intensives, telles que la transplantation, et de planifier le parcours thérapeutique de manière plus ciblée. »
Le rôle de l’intelligence artificielle
Un élément innovant de l’étude est l’utilisation d’outils avancés d’analyse de données et de modèles décisionnels développés grâce à des techniques d’intelligence artificielle, avec la contribution du Humanitas AI Center, qui inclut parmi ses axes de recherche le développement de Digital Twins, des représentations virtuelles de patients construites en intégrant des données cliniques, génomiques, des images médicales, des traitements et des résultats, pour la compréhension et la gestion des maladies dans le domaine de l’oncologie-hématologie en particulier. Dans ce contexte, les chercheurs ont mis en œuvre une plateforme d’apprentissage fédérée, qui permet au modèle d’être continuellement mis à jour à l’aide de données provenant de différents centres sans partager directement les informations sensibles des patients. L’utilisation de données synthétiques nous a également permis de simuler des scénarios cliniques réalistes, en testant et en validant le modèle pour faciliter les applications futures.
Vers une médecine de précision
Ensemble, ces solutions démontrent comment l’intégration entre la recherche clinique, la génomique et l’intelligence artificielle peut soutenir le développement d’outils de pronostic dynamiques pouvant être mis à jour au fil du temps, avec des impacts concrets sur la pratique clinique.
En fait, un aspect particulièrement pertinent concerne les stratégies thérapeutiques : l’adoption du modèle a modifié la planification du traitement dans 31 % des cas, avec une amélioration attendue de la survie des patients adaptés à des thérapies plus intensives, comme la transplantation de cellules souches.
Dans l’ensemble, l’étude représente un résultat d’importance internationale et un possible changement de paradigme dans la gestion de la leucémie myélomonocytaire chronique, démontrant comment la médecine de précision peut devenir de plus en plus applicable dans la pratique clinique quotidienne.
