Ce système d’intelligence artificielle (IA) nommé Hetairos classifie les tumeurs cérébrales en 102 sous-types moléculaires à partir de coupes histologiques standard colorées numérisées, et en seulement 12 minutes, avec une précision de 70 %, révèle cette étude d’oncologues du German Cancer Research Center (DKFZ) et de la Heidelberg University (Allemagne). Des travaux, publiés dans la revue Nature Cancer, qui pourraient, à terme, transformer le diagnostic des tumeurs cérébrales à l’échelle mondiale.
Les tumeurs cérébrales et de la moelle épinière sont extrêmement diverses. Leur diagnostic fiable nécessite désormais, en plus de l’examen microscopique, l’analyse des propriétés moléculaires, notamment via l’analyse de méthylation de l’ADN, considérée comme le standard diagnostique actuel pour leur classification précise. Cette analyse requiert des laboratoires spécialisés, des équipements coûteux, une quantité suffisante de matériel tumoral et prend en moyenne 12 jours.
Dans de nombreuses régions du monde, ces technologies ne sont pas disponibles.
Ce nouvel outil IA, Hetairos est conçu pour prédire le sous-groupe moléculaire d’appartenance d’une tumeur à partir de coupes histologiques standard colorées, déjà préparées en routine, sans besoin d’analyses moléculaires supplémentaires.
L’un des auteurs principaux, le Dr Felix Sahm, neuropathologiste à l’Heidelberg University, précise : « Nos résultats montrent que les systèmes d’IA modernes sont désormais capables de reconnaître des modèles morphologiques extrêmement subtils que même des spécialistes expérimentés ont du mal à distinguer ».
L’étude, menée sur plus de 11.000 coupes tissulaires numérisées issues de 9.606 patients dans 11 centres médicaux sur 4 continents, a entraîné et validé Hetairos sur des diagnostics établis par méthylation de l’ADN. Un groupe de 5 neuropathologues expérimentés de centres internationaux a été évalué sur 210 cas pour comparaison directe. Une étude prospective a analysé 210 échantillons tumoraux en parallèle avec la pratique clinique de routine. L’analyse révèle que :
- le modèle Hetairos distingue 102 sous-types moléculaires de tumeurs du système nerveux central, couvrant presque l’intégralité du spectre de la classification OMS actuelle ;
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dans 50 à 70 % des cas, Hetairos produit des prédictions avec un haut degré de certitude, avec une précision de près de 90 % ;
- en comparaison directe sur 210 cas, Hetairos atteint une précision de 68 % vs 30 % en moyenne pour les neuropathologues expérimentés ;
- pour les 3 diagnostics les plus probables, Hetairos atteint 84 % vs environ 50 % pour les spécialistes ;
- le diagnostic complet par méthylation de l’ADN prend en moyenne 12 jours, Hetairos génère ses résultats en 12 minutes ;
- enfin, le système met en évidence les zones tissulaires décisives pour son diagnostic, permettant aux médecins d’identifier les régions à investiguer davantage.
Quelles implications ? Hetairos pourrait être particulièrement précieux dans les situations où les méthodes moléculaires atteignent leurs limites : matériel tumoral insuffisant pour les tests génétiques, ou tests moléculaires ne donnant pas de résultats clairs. L’approche pourrait offrir des avantages économiques significatifs.
Plus largement, cette recherche démontre que l’IA est capable de dériver des informations moléculaires directement à partir de coupes tissulaires de routine et de changer fondamentalement le diagnostic du cancer.
Source: Nature Cancer June 10, 2026 DOI: 10.1038/s43018-026-01186-3 Hetairos: AI-based molecular subtyping of central nervous system tumors from routine histological sections
Plus sur : Les Tumeurs cérébrales, le Cancer du cerveau