LMC RCT

Contexte

La leucémie myéloïde chronique (LMC) est un cancer du sang et de la moëlle osseuse, qui touche principalement les personnes âgées de plus de 50 ans. En France, en 2018, on estime que 872 nouveaux cas ont été diagnostiqués. Une anomalie génétique dans les chromosomes est responsable de l’apparition de la LMC. Cette maladie est à progression lente. Les personnes atteintes passent par une phase où ils n’ont pas de symptômes spécifiques. Elles sont fatiguées, ont une perte d’appétit et de poids, ce qui sont des signes dits “généraux”. À mesure que la maladie évolue, les patients peuvent être pâles et développer facilement des ecchymoses ou des saignements. La maladie est souvent diagnostiquée lors d’un contrôle de routine via des analyses de sang pour contrôler le nombre de plaquettes. Afin de confirmer la pathologie, des tests moléculaires et une analyse chromosomique sont effectués.

Ces dernières décennies, l’arrivée des inhibiteurs de tyrosine kinase (ITK) a révolutionné le traitement de la LMC et a considérablement amélioré la survie des patients. Les ITK appartiennent à la famille des thérapies ciblées, c’est-à-dire qu’ils interrompent la croissance et la propagation des cellules cancéreuses, tout en limitant les dommages des cellules normales. Dans le cadre de la LMC, ils empêchent la moelle osseuse de produire plus de cellules porteuses du gène cancéreux. Les patients ont recours aux ITK tant et aussi longtemps que la maladie répond, parfois toute leur vie. Administré par voie orale, la prise du traitement reste moins pesante pour le patient qu’un traitement par chimiothérapie par exemple. Cependant, la réponse aux différents ITK reste variable (résistance, intolérance), et près d’un patient sur cinq se trouve en impasse thérapeutique. Auquel cas, la chimiothérapie ou la radiothérapie peut être envisagée, ainsi qu’une greffe de moelle osseuse. Cette variabilité de réponse au traitement nécessite de poursuivre la recherche sur la LMC pour mieux comprendre la stratégie thérapeutique, le parcours de soins, et identifier les caractéristiques des patients résistants, pour ainsi améliorer leur prise en charge.

Objectif du projet

Les porteurs du projet LMC-BOAS ambitionnent de développer et de valider des algorithmes de ciblage, permettant d’identifier les personnes atteintes de LMC dans la base principale du SNDS, bien que cela s’avère difficile. En effet, beaucoup sont suivis par un médecin de ville (dont les données ne sont pas intégrées dans la base principale du SNDS), et les hospitalisations concernent les cas les plus sévères. 

De plus, l’indication de prescription des ITK n’étant pas limitée à la LMC, les données relatives aux dispensations ne peuvent pas servir de seule et unique base pour cibler les patients. C’est pourquoi les porteurs du projet se concentrent sur le développement d'algorithmes de ciblage dans la base principale du SNDS.

Méthodologie et caractère innovant 

Pour ce faire, les porteurs de projet vont chaîner les données issues de la base principale du SNDS à des données extraites du système d’information hospitalier du Centre Léon Bérard (Gold Standard, c’est-à-dire la base de données de référence pour la LMC). Les algorithmes seront testés sur ces données afin de calculer les indicateurs de performance pour chacun des algorithmes. La mise à disposition des indicateurs de performance permettra aux équipes de recherche de sélectionner l’algorithme à utiliser en fonction de leurs besoins (sensibilité maximale, spécificité maximale). Le projet LMC-BOAS est ainsi innovant car il chaîne les données d’un Gold Standard clinique à celles de la base principale du SNDS, et propose des algorithmes basés sur des méthodes d’intelligence artificielle et de machine learning. 

Le projet LMC-BOAS a été lauréat de la deuxième vague de l’appel à manifestation d’intérêt Bibliothèque Ouverte d’Algorithmes en Santé (BOAS), lancée en 2022. Dans ce cadre, l’apport du Health Data Hub consiste à la mise à disposition d’un accompagnement réglementaire, d’un accompagnement technique ainsi qu’un accompagnement financier et humain.

Résultat / Livrable

A terme, les algorithmes développés les plus performants dans leur catégorie (sensibilité maximale, spécificité maximale, etc.) seront mis à disposition en open source. Ils offriront un panel d’algorithmes proposant différentes performances en fonction des besoins des équipes de recherche. Ainsi, ces algorithmes pourront être utilisés par les équipes de recherche pour réaliser des études épidémiologiques sur la LMC au sein de la base principale du SNDS, étudier la stratégie thérapeutique et son évolution dans le temps, le parcours de soins des patients ou encore évaluer des résultats cliniques disponibles dans le SNDS (e.g., morbi-mortalité). 

En effet, l’utilisation d’algorithmes de ciblage validés au moyen d’une méthode robuste (i.e., validation externe avec l’utilisation d’un Gold Standard correspondant au diagnostic posé par le clinicien) améliorent la validité interne des études réalisées sur la LMC dans la base principale du SNDS, et donc la recevabilité par les autorités de santé, les professionnels de santé, et les journaux scientifiques pour la diffusion des résultats.