Génération d'un algorithme d'intelligence artificielle basé sur l'analyse de la dermatohéliose péri-cicatrice de mélanome, comme facteur prédictif de réponse aux anti-PD-1 (HELIOPREDICT)

Au cours de la dernière décennie, l'avènement des immunothérapies avec des inhibiteurs de points de contrôle immunitaires, tels que les anti-PD-1 et les anti-CTLA-4, a révolutionné le traitement du mélanome avancé ou métastatique. Cependant, le bénéfice clinique reste limité à un sous-groupe de patients. Il est donc essentiel d'identifier les patients les plus susceptibles de bénéficier de ces nouvelles thérapies (et d'éviter toute toxicité inutile chez les patients qui ne répondent pas). Des études antérieures ont trouvé un lien significatif entre la charge mutationnelle élevée d'une tumeur (TMB) et sa réponse à la monothérapie anti-PD-1, quel que soit le type histologique de cancer. Malheureusement, la mesure de la TMB est coûteuse et nécessite des approches de séquençage étendues difficiles à mettre en œuvre dans la pratique clinique. J'ai montré que les mélanomes connus pour être secondaires aux rayons ultraviolets mutagènes (UV) portent souvent un TMB élevé. Les dommages cumulatifs des rayons UV se traduisent par des stigmates visibles appelés « dermatohéliose » sur la peau des patients, faciles à reconnaître à l'œil nu du clinicien autour de la cicatrice du mélanome primitif. Mon projet propose d'établir, pour la première fois, la dermatohéliose comme un nouveau facteur prédictif de réponse à l'immunothérapie anti-PD-1, à utiliser au sein des tumor boards multidisciplinaires comme un puissant outil d'aide à la décision pour sélectionner la meilleure option de traitement. Plus précisément, je vais 1) développer, valider et tester de manière prospective un algorithme basé sur l'intelligence artificielle (IA), pour évaluer les caractéristiques de la dermatohéliose péricicatricielle sur la base d'une collection de photographies obtenues de patients atteints d'un mélanome localement avancé ou métastatique non résécable 2) démontrer le lien entre la dermatohéliose, la TMB, la réponse immunitaire et la réponse au traitement en caractérisant la transcriptomique unicellulaire de la peau péricicatrique, ainsi que l'ADN tumoral, l'ARN et les profils immunologiques de l'hôte des patients. Ce marqueur de substitution du TMB directement accessible et non invasif changera la donne dans la pratique clinique et sera ensuite transposé à d'autres cancers de la peau.