Interview du Pr Julien Calderaro, lauréat des appels à projets en 2018 et 2019

Découvrez le parcours exceptionnel du Pr Julien Calderaro, médecin en pathologie hépatique, lauréat des appels à projet de la Fondation Bristol Myers Squibb en 2018 et 2019. À travers cette interview, il nous partage son parcours et les motivations qui l’ont conduit à participer aux appels à projets. Aussi, il détaille son projet concernant l’exploration de l’immuno-oncologie à travers l’intelligence artificielle, ses avancées significatives et ses perspectives prometteuses pour l’avenir de la recherche.

Pr Julien Calderaro : présentation et appels à projets de la Fondation BMS

Pouvez-vous nous parler de votre parcours ?

Je suis médecin pathologiste, spécialisé dans les cancers du foie et les maladies hépatiques. Je suis Professeur des Universités-Praticien Hospitalier au département de Pathologie à l’Hôpital Henri Mondor de Créteil. Aussi, j’ai poursuivi mon activité de recherche, toujours sur les cancers du foie, avec un focus sur le microenvironnement tumoral et immunitaire. Je travaille également sur les nouvelles approches, que ce soit d’intelligence artificielle ou les nouvelles techniques de transcriptomie spatiale et d’investigation spatiale des cancers.

Comment avez-vous découvert la Fondation Bristol Myers Squibb et qu’est-ce qui vous a motivé à postuler aux appels à projets ?

J’ai découvert la Fondation BMS par le biais d’e-mails sur les appels à projets en cours. Ce qui m’a motivé à postuler, c’est que c’est vraiment dans le scope de mes activités de recherche. C’est toujours très appréciable de pouvoir avoir des financements comme celui de la Fondation BMS, étant donné que les financements institutionnels sont de plus en plus faibles. On a vraiment besoin de ce type de financement pour mener à bien nos projets d’équipe.

Pr Julien Calderaro, quels conseils donneriez-vous aux personnes qui envisagent de postuler à l’appel à projets de la Fondation ?

Pour moi, l’objectif, c’est que le projet ait une perspective d’impact clinique importante. Même si ce n’est pas dans l’immédiat, il est important de pouvoir démontrer de potentiels progrès en pratique clinique.

Le projet lauréat en 2019 du Pr Julien Calderaro : explications, avancées et perspectives

Pouvez-vous nous expliquer votre projet de recherche qui a remporté l’appel à projets en 2019 ?

Nous sommes partis du constat qu’il y a beaucoup d’articles qui portent sur les caractéristiques moléculaires des cancers du foie et notamment leur association à la réponse à l’immunothérapie. Un des problèmes, c’est que ces techniques moléculaires sont très intéressantes pour la recherche, mais elles sont très complexes à implémenter en pratique clinique. Cela explique pourquoi il y en a très peu qui soient passés en pratique clinique.

Dans notre équipe, nous avons une expertise en intelligence artificielle appliquée aux lames histologiques digitales. C’est-à-dire que ce sont des coupes qu’on examine au microscope mais qu’on peut digitaliser et traiter par des techniques d’intelligence artificielle. Nous avons ainsi cherché à prédire ces caractéristiques moléculaires à partir des coupes histologiques qui, elles, sont disponibles en pratique vraiment courante pour les patients atteints de cancer. Et donc, nous avons pu entraîner des modèles pour prédire ces caractéristiques moléculaires. Ensuite, nous avons testé ce modèle dans une cohorte internationale de patients qui avaient été traités par immunothérapie. Et en effet, quand le modèle prédisait que la caractéristique moléculaire était présente, les patients avaient une survie sans progression allongée.

Ensuite, nous avons cherché à mieux comprendre comment les modèles prenaient leurs décisions. Car un des problèmes de l’intelligence artificielle, c’est que ça fonctionne un peu comme une « boîte noire ». En réalisant des techniques dites de transcriptomiques spatiales, nous avons pu étudier les caractéristiques moléculaires des zones au sein de la coupe qui allaient avoir un impact dans la prédiction du modèle. Nous avons pu montrer qu’en effet, le modèle prend ses décisions sur des zones qui surexpriment ces fameux gènes qui appartiennent à cette caractéristique moléculaire.

Depuis 2019, votre projet a-t-il connu des avancées significatives ? Et comment va-t-il encore évoluer ?

Tout à fait ! L’étude a été publiée dans la revue The Lancet Oncology il y a quelques mois. Nous sommes particulièrement contents car c’est, je pense, la première publication qui combine à la fois des approches d’intelligence artificielle et à la fois des techniques de biologie moléculaire de type transcriptomique spatial.

Actuellement, nous continuons de travailler sur le sujet avec l’ambition de réaliser une étude prospective et multicentrique et assoir ainsi sa robustesse. Nous avons hâte de voir comment le modèle se comporte prospectivement et de pouvoir confirmer sa performance. Aussi, notre approche pourrait être utilisée pour d’autres cancers ou d’autres pathologies.

Votre projet a-t-il contribué à faire avancer la recherche en immuno-oncologie ?

Je pense qu’en effet, le projet a pu ouvrir des perspectives. Il a pu montrer que les prélèvements standards d’anatomopathologies utilisés pour faire le diagnostic pouvaient être utilisés pour faire des prédictions plus fines et pour prédire la réponse à certaines thérapies systémiques. C’est un progrès surtout dans le domaine de la prédiction de la réponse au traitement. De plus, il est probable qu’en augmentant le nombre de patients, on puisse encore améliorer les performances.