IA détecte des signes précurseurs du cancer de la vessie jusqu’à 5 ans

Des signes discrets du cancer de la vessie peuvent s’accumuler progressivement dans l’historique médical d’un patient plusieurs années avant que la maladie ne soit formellement diagnostiquée. Chaque année, cette pathologie provoque environ 220 000 décès dans le monde. Or son dépistage précoce demeure particulièrement difficile : bien que l’hématurie — présence visible de sang dans les urines — soit le symptôme le plus connu, elle peut aussi résulter de calculs rénaux, de troubles prostatiques ou d’autres affections bénignes.

Une équipe de recherche dirigée par le professeur Shang-Ming Zhou, du Centre for Health Technology de l’Université de Plymouth, a conçu un système d’intelligence artificielle baptisé PRECISE-AGZ. Celui-ci analyse les dossiers médicaux électroniques à la recherche de combinaisons spécifiques de symptômes, facteurs de risque, prescriptions médicamenteuses et actes cliniques liés au cancer de la vessie. Certains de ces signaux sont apparus dès cinq ans avant le diagnostic, même si la performance maximale du modèle a été observée dans les douze mois précédant la confirmation clinique.

Les chercheurs ont étudié les dossiers de près de 70 000 patients collectés entre 1995 et 2020. Le modèle a d’abord examiné 48 261 indicateurs potentiels — allant aux habitudes tabagiques et physiques jusqu’aux traitements prescrits — puis retenu 38 caractéristiques dont la combinaison offrait les signaux les plus robustes de risque accru. Le système a correctement identifié 85 % des patients atteints de cancer de la vessie et classé avec justesse 91 % des personnes non concernées. Il s’est également révélé plus performant que les lignes directrices actuelles de référence du NHS.

Les décisions de référence actuelles reposent majoritairement sur la détection d’hématurie macroscopique. Or ce signe n’étant pas spécifique au cancer, il conduit parfois à des examens invasifs inutiles chez des patients indemnes, tout en manquant d’autres cas où les indices cliniques sont plus subtils. Le diagnostic définitif nécessite généralement une cystoscopie — procédure invasive impliquant l’introduction d’un endoscope fin et allongé via l’urètre jusqu’à la vessie. Une évaluation plus fine du risque permettrait donc de prioriser cet examen chez ceux qui en ont le plus besoin, tandis que d’autres pourraient bénéficier d’un suivi conservateur.

Contrairement aux approches symptomatiques isolées, PRECISE-AGZ intègre la dynamique d’interactions entre multiples éléments du dossier médical. Les résultats montrent que la signification d’un signe familier, comme l’hématurie, peut varier radicalement selon le contexte clinique global du patient.

Le modèle a confirmé des facteurs de risque bien établis, tels que le tabagisme ou la présence de sang dans les urines, mais a aussi mis en lumière des associations inattendues. Ainsi, les personnes atteintes de la maladie de Parkinson ou de démence présentaient un risque inférieur de cancer de la vessie, tandis qu’un usage prolongé du tamoxifène — médicament utilisé dans le traitement du cancer du sein — était associé à un risque accru. Ces corrélations ne prouvent ni un effet protecteur ni une causalité, mais ouvrent des pistes biologiques nouvelles à explorer dans des travaux ultérieurs.

L’hématurie n’a pas non plus la même valeur pronostique pour tous. Chez les hommes souffrant d’hypertrophie bénigne de la prostate, sa présence était par exemple liée à un risque moindre de cancer vésical. Si ces relations sont confirmées, elles pourraient permettre d’éviter certaines références inutiles sans compromettre la détection des cas à haut risque.

PRECISE-AGZ classe les patients en trois niveaux de probabilité : faible risque (moins de 7 %), zone incertaine (entre 7 % et 55 %) et haut risque (au-delà de 55 %). Cette catégorisation pourrait aider les professionnels de santé à allouer plus efficacement les ressources diagnostiques. Les personnes situées dans la zone incertaine pourraient faire l’objet d’un suivi régulier avant toute intervention clinique, limitant ainsi le recours à des cystoscopies non justifiées. L’intégration du système dans la pratique courante nécessitera toutefois des validations complémentaires et un développement approfondi.

« Le cancer de la vessie est le neuvième cancer le plus fréquent dans le monde, avec 614 000 nouveaux cas diagnostiqués en 2022. Malgré sa prévalence, aucun programme de dépistage systématique n’existe pour la population générale, et la détection repose essentiellement sur les symptômes suivis d’une cystoscopie invasive. Notre système va bien au-delà des symptômes traditionnels, et les résultats obtenus sont très encourageants. La recherche démontre que la combinaison de multiples facteurs — antécédents médicamenteux, affections apparemment non liées — révèle des motifs invisibles aux méthodes conventionnelles », a déclaré Xu Wang, doctorant chargé de l’analyse des données.

« Le cancer de la vessie présente un besoin non satisfait majeur en matière de détection précoce. L’idée d’un outil de dépistage est extrêmement prometteuse pour les patients et leurs familles. Il pourrait identifier plus précisément les personnes les plus exposées, réduire les dommages liés aux procédures invasives et détecter la maladie plus tôt, lorsque les chances de survie et la qualité de vie peuvent être nettement améliorées », a souligné la docteure Helen Winter, directrice clinique de l’Alliance contre le cancer du Somerset, du Wiltshire, de l’Avon et du Gloucestershire (SWAG).

« Ce travail marque un changement de paradigme vers un dépistage personnalisé du cancer de la vessie. En exploitant le potentiel de l’apprentissage automatique interprétable et des dossiers médicaux complets, nous nous rapprochons de la détection de cette maladie à ses stades les plus précoces et les plus traitables. Il est essentiel de souligner que des validations supplémentaires, menées dans différents systèmes de santé, sont indispensables avant tout déploiement à grande échelle — notamment, l’intégralité des données analysées provient de la base SAIL au pays de Galles, et d’autres jeux de données devront être explorés. Des études complémentaires seront également nécessaires pour confirmer les relations causales suggérées par les prédictions du modèle », a ajouté Zhou.