Utiliser les mathématiques pour optimiser le traitement du cancer de la thyroïde

Un groupe d'étudiants de l'Université des sciences (Université nationale du Vietnam, Hanoï) a été le premier à utiliser des modèles mathématiques pour optimiser le traitement du cancer de la thyroïde.

Le cancer de la thyroïde est l'un des cancers endocriniens les plus fréquents. Malgré un taux de guérison élevé, le risque de récidive demeure une préoccupation constante pour les patients et un défi pour la médecine. Les travaux intitulés « Application des mathématiques au diagnostic et au traitement du cancer de la thyroïde », menés par les étudiants Tran Van Luat (K66 Mathématiques - Informatique) et Nguyen Dinh Quang (K67 Programme de talents en mathématiques) de l'Université des sciences naturelles (Université nationale de Hanoï), proposent une approche novatrice et prometteuse : l'utilisation de modèles mathématiques pour optimiser les protocoles de traitement du cancer de la thyroïde et parvenir à une prise en charge personnalisée.

Nguyen Dinh Quang (à gauche sur la couverture) et Tran Van Luat avec des affiches sur leurs travaux lors de la Conférence scientifique étudiante 2025 de l'Université des sciences naturelles.

Des préoccupations pratiques aux solutions mathématiques révolutionnaires

Nguyen Dinh Quang, expliquant l'origine du projet, a indiqué que, grâce à des recherches pratiques, l'équipe de recherche a constaté que le traitement actuel du cancer différencié de la thyroïde repose principalement sur la 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 et dépend largement de l'expérience clinique du médecin plutôt que d'outils de dosage précis. Il peut en résulter que certains patients ne reçoivent pas la dose nécessaire, augmentant ainsi le risque de récidive, tandis que d'autres subissent des effets secondaires indésirables liés à une dose de radiation trop élevée.

Actuellement, au Vietnam, le traitement du cancer de la thyroïde, y compris la détermination de la dose de radiothérapie, est strictement encadré par la réglementation du ministère de la Santé . Cependant, dans les faits, les médecins doivent encore largement s'appuyer sur leur expérience clinique pour déterminer la dose optimale. Par ailleurs, ils ne disposent pas d'outils d'aide à la décision efficaces leur permettant d'avoir une vision globale et de prédire avec précision l'évolution de la maladie.

« Face à ces préoccupations, et grâce aux conseils du Dr Nguyen Trong Hieu, professeur agrégé, du Dr Tang Quoc Bao (Université de Graz, Autriche) et de la médecin résidente Nguyen Thi Phuong (Hôpital central militaire 108), nous avons audacieusement mis à profit nos compétences en mathématiques pour trouver une solution. On peut affirmer qu'il s'agit d'une des études pionnières au Vietnam dans l'application des mathématiques au processus de traitement », a déclaré Quang.

Problèmes de modélisation et d'optimisation : la clé d'un traitement personnalisé

Pour résoudre le problème ci-dessus, l'équipe de recherche a construit un modèle mathématique qui se concentre 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 leurs travaux lors de la séance plénière de la Conférence scientifique étudiante. Leurs travaux ont remporté le deuxième prix.

Ce modèle se distingue par sa simplicité, supérieure à celle de certains modèles plus complexes existants, tout en garantissant une représentation fidèle des interactions biologiques fondamentales. L'objectif de l'équipe est de développer un modèle facilement applicable en milieu clinique, simple à intégrer et à utiliser.

À partir du modèle mathématique, le groupe d'étudiants a poursuivi le développement d'un problème de contrôle optimal. L'objectif est de déterminer la dose et le schéma d'administration optimaux d'iode radioactif pour chaque patient, afin d'atteindre simultanément plusieurs objectifs : réduire au mieux le nombre de cellules cancéreuses, stabiliser les concentrations des biomarqueurs Tg et AbTg et, tout aussi important, minimiser les effets secondaires indésirables liés à l'irradiation.

Appliqués à la simulation des résultats du traitement, les calculs se révèlent pertinents, peuvent contribuer à raccourcir la durée du traitement pour les patients et, en même temps, aident les médecins à envisager une réduction des doses de traitement.

Des simulations réalisées sur trois groupes de patients types – ceux ayant bien répondu au traitement, ceux présentant une résistance modérée à l’iode radioactif et ceux présentant une forte résistance à l’iode radioactif – ont montré que le modèle était capable de prédire avec précision la progression de la maladie à partir des données des tests initiaux. De ce fait, le modèle a permis de proposer un schéma thérapeutique et une posologie d’iode radioactif plus adaptés que les protocoles de traitement réellement appliqués.

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 les concentrations biologiques importantes à des niveaux normaux.

Applications potentielles en médecine personnalisée

La concrétisation d'un projet aussi interdisciplinaire, notamment l'association des mathématiques et de la médecine, exige un effort considérable de la part de ses membres. Quang a confié qu'en tant qu'étudiant en mathématiques, la transition vers un domaine lié à la médecine avait initialement rencontré de nombreuses difficultés. Durant les deux ou trois premiers mois, le groupe a dû déployer des efforts considérables pour apprendre et comprendre les mécanismes médicaux. « Il y a eu des nuits blanches passées à étudier des documents », a-t-il déclaré.

Heureusement, le groupe a bénéficié du soutien enthousiaste d'experts médicaux et de médecins. En cas de points obscurs, le groupe en discutait directement ou en ligne. L'une des expériences les plus marquantes a été la première visite du groupe à l'hôpital militaire central n° 108 : ils ont pu entrer en contact avec l'équipe médicale, collaborer avec elle, 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 des connaissances. Nous avons également eu l'occasion d'observer une partie du processus d'examen et de traitement des patients. Ce furent des expériences très intéressantes et enrichissantes », a confié Quang.

Quang a déclaré que si cette recherche bénéficiait d'une attention particulière, d'investissements et de développement, elle constituerait un outil précieux pour les médecins. Elle permettrait non seulement de prédire l'évolution de la maladie à court terme, soit dans les 4 à 5 prochaines années, mais aussi de formuler des recommandations sur la posologie du traitement le plus adapté à chaque patient.

L'équipe teste actuellement activement le modèle avec davantage d'ensembles de données de patients, en se concentrant plus particulièrement sur les patients présentant des taux élevés d'AbTg – une population qui a jusqu'à présent 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 par iode radioactif (RAI) appropriée pour chaque patient, en fonction des données saisies. Si le projet aboutit, l'objectif suivant est de développer une application dédiée.

L’équipe prépare notamment un article scientifique en vue de sa publication dans des revues internationales prestigieuses. « Nous espérons que ces travaux contribueront à l’essor des traitements personnalisés, un domaine en plein essor en médecine moderne », a déclaré Quang.

Source : https://khoahocdoisong.vn/dung-toan-hoc-toi-uu-hoa-dieu-tri-ung-thu-tuyen-giap-post1544500.html