Le cancer de la thyroïde est l'un des cancers endocriniens les plus fréquents. Malgré un taux de réussite élevé, le risque de récidive constitue une préoccupation constante pour les patients et un défi pour la médecine. Le travail « Application des mathématiques au diagnostic et au traitement du cancer de la thyroïde » des étudiants Tran Van Luat (mathématiques - informatique) et Nguyen Dinh Quang (programme de talent en mathématiques) de l'Université des sciences naturelles (Université nationale du Vietnam, Hanoï) a apporté une approche nouvelle et prometteuse dans l'utilisation de modèles mathématiques pour optimiser les schémas thérapeutiques du cancer de la thyroïde, en vue d'un traitement personnalisé.
Nguyen Dinh Quang (couverture gauche) et Tran Van Luat avec des affiches sur leur travail lors de la Conférence scientifique étudiante 2025 de l'Université des sciences naturelles.
Des préoccupations pratiques aux solutions mathématiques révolutionnaires
Partageant l'idée de ce projet, Nguyen Dinh Quang a déclaré que, grâce à des recherches pratiques, l'équipe de recherche a constaté qu'actuellement, le traitement du cancer différencié de la thyroïde repose principalement sur une thyroïdectomie suivie d'un traitement adjuvant à l'iode radioactif (IRA). Cependant, la détermination de la dose optimale d'IRA pour chaque patient reste subjective, largement basée sur l'expérience clinique du médecin plutôt que sur des outils de dosage précis. Cela peut conduire à ce que certains patients ne reçoivent pas la dose nécessaire, augmentant ainsi le risque de récidive, tandis que d'autres souffrent d'effets secondaires indésirables dus à une dose de rayonnement trop élevée.
Actuellement, le traitement du cancer de la thyroïde au Vietnam, y compris la détermination de la dose de rayonnement pour les patients, est strictement conforme à la réglementation du ministère de la Santé . Cependant, dans la pratique, les médecins doivent encore largement s'appuyer sur leur expérience clinique pour déterminer la dose de rayonnement optimale. Parallèlement, ils ne disposent pas d'outils d'aide efficaces pour avoir une vision globale et prédire avec précision l'évolution de la maladie.
« Face à ces préoccupations, sous la direction du Dr Nguyen Trong Hieu, professeur associé, du Dr Tang Quoc Bao (Université de Graz, Autriche) et du médecin résident Nguyen Thi Phuong (Hôpital militaire central 108), nous avons mis à profit nos compétences en mathématiques pour trouver une solution. On peut dire qu'il s'agit de l'une des études pionnières au Vietnam en matière d'application des mathématiques au traitement », a déclaré Quang.
Modélisation et optimisation : la clé d'un traitement personnalisé
Pour résoudre le problème ci-dessus, l'équipe de recherche a construit un modèle mathématique axé sur la simulation de quantités biologiques clés dans le traitement du cancer différencié de la thyroïde, notamment : le nombre de cellules cancéreuses (N), la concentration de thyroglobuline (Tg) et d'anticorps anti-thyroglobuline (AbTg) - des biomarqueurs importants pour surveiller la réponse au traitement, ainsi que la dose d'iode radioactif utilisée (A).
Quang et son équipe de recherche ont présenté leur sujet lors de la séance plénière de la Conférence scientifique des étudiants. Ce sujet a remporté le deuxième prix.
Ce modèle est conçu pour être plus simple que certains modèles plus complexes développés auparavant, tout en reflétant fidèlement les interactions biologiques fondamentales. L'objectif de l'équipe est de créer un modèle hautement applicable en milieu clinique, facile à intégrer et à utiliser.
En s'appuyant sur le modèle mathématique, le groupe d'étudiants a continué à développer un problème de contrôle optimal. L'objectif de ce problème est de trouver la dose et le schéma d'administration optimaux d'IRA pour chaque patient, afin d'atteindre simultanément plusieurs objectifs : réduire le plus efficacement possible le nombre de cellules cancéreuses, stabiliser les concentrations de biomarqueurs Tg et AbTg et, tout aussi important, minimiser les effets secondaires indésirables de la dose de rayonnement.
Lorsqu'ils sont appliqués pour simuler les résultats d'un traitement, les calculs se révèlent raisonnables, peuvent aider à raccourcir la période de traitement pour les patients et aider les médecins à envisager de réduire les doses de traitement.
Des simulations sur trois groupes de patients représentatifs (de ceux ayant une bonne réponse au traitement, ceux ayant une résistance modérée à l'IRA, à ceux ayant une forte résistance à l'IRA) ont montré que le modèle était capable de prédire la progression de la maladie sur la base de données de laboratoire de base, et que le modèle pouvait fournir un programme et un dosage d'IRA plus appropriés que les schémas thérapeutiques réellement utilisés.
En comparant la « dose réelle » et la « dose recommandée par le modèle », les résultats ont montré que la stratégie de traitement optimale proposée par le modèle améliorait significativement le taux de contrôle des cellules cancéreuses et ramenait d’importantes concentrations biologiques à des niveaux normaux.
Applications potentielles vers la médecine personnalisée
Concrétiser un tel projet interdisciplinaire, notamment l'association des mathématiques et de la médecine, exige un effort considérable de la part des membres. Quang a expliqué qu'en tant qu'étudiant en mathématiques, la transition vers un domaine lié à la médecine s'est d'abord heurtée à de nombreuses difficultés. Durant les deux ou trois premiers mois, le groupe a dû déployer de grands efforts pour apprendre et comprendre les mécanismes médicaux. Il y avait des nuits où nous devions veiller pour consulter des documents.
Heureusement, le groupe a bénéficié du soutien enthousiaste d'experts médicaux et de médecins. Lorsque des points restaient incompréhensibles, le groupe en discutait directement ou en ligne. L'une des expériences les plus mémorables a été la première visite du groupe à l'hôpital central militaire 108, où il a pu interagir et travailler directement avec l'équipe médicale, recueillir des données et observer le déroulement des examens et des traitements.
« Nous avons passé environ trois heures avec des médecins pour recueillir des données et échanger nos expertises. Nous avons également eu l'occasion d'observer une partie du processus d'examen médical et de traitement des patients. Ce furent des expériences vraiment intéressantes et utiles », a partagé Quang.
Quang a déclaré que si cette recherche est prise en compte, investie et développée, elle constituera un outil précieux pour les médecins. Elle permettra non seulement de prédire l'évolution de la maladie dans un avenir proche, d'ici 4 à 5 ans, mais aussi de proposer des recommandations sur la dose de traitement la plus adaptée à chaque patient.
L’équipe teste actuellement activement le modèle avec davantage d’ensembles de données de patients, en se concentrant spécifiquement sur les patients présentant des niveaux élevés d’AbTg – un groupe qui a auparavant reçu peu d’attention de la part d’autres études.
Par ailleurs, l'équipe développe une application logicielle capable de recommander automatiquement la dose de traitement RAI appropriée à chaque individu, en fonction des données saisies. Si le projet est concluant, l'objectif sera de développer une application spécifique.
Le groupe prépare notamment un manuscrit scientifique qui sera soumis pour publication dans des revues internationales prestigieuses. « Nous espérons que ces travaux contribueront à la tendance des traitements personnalisés, qui se développe de plus en plus fortement en médecine moderne », a déclaré Quang.
Source : https://khoahocdoisong.vn/dung-toan-hoc-toi-uu-hoa-dieu-tri-ung-thu-tuyen-giap-post1544500.html
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