Les scanners CT révèlent que la santé du thymus prédit le succès de l'immunothérapie dans différents cancers

Les inhibiteurs de points de contrôle immunitaires (ICIs) ont transformé le traitement du cancer, pourtant une proportion substantielle de patients en tire un bénéfice limité. Les biomarqueurs prédictifs actuels — principalement des facteurs intrinsèques à la tumeur tels que l'expression de PD-L1 et la charge mutationnelle tumorale (TMB) — sont imparfaits et ne tiennent pas compte de la compétence immunitaire de l'hôte. Cette étude comble cette lacune en examinant le thymus, organe immunitaire central responsable de la maturation des lymphocytes T, en tant que déterminant mesurable de l'efficacité de l'immunothérapie.

Les chercheurs ont développé un cadre d'apprentissage profond auto-supervisé, entraîné sur 5 674 scanners CT indépendants, afin de quantifier automatiquement la « thymic health » — un indicateur radiographique de la fonctionnalité thymique — à partir d'images CT thoraciques issues de la pratique clinique courante. Ce modèle a ensuite été appliqué à la cohorte Harvard-NSCLC (n=1 218 patients atteints de NSCLC traités par ICIs) et à la cohorte Harvard-PAN, englobant des mélanomes, cancers rénaux, mammaires, vésicaux, œsophagiens et autres, soit un total de 3 476 patients traités au Dana-Farber Harvard Cancer Center. Une validation biologique a été réalisée dans la cohorte TRACERx NSCLC, indépendante et recrutée de manière prospective (n=464).

Dans la cohorte Harvard-NSCLC, des scores de thymic health plus élevés étaient significativement associés à une amélioration de la survie sans progression et de la survie globale après traitement par ICIs. Ces associations demeuraient significatives dans l'ensemble des sous-groupes cliniquement stratifiés selon les niveaux d'expression de PD-L1 et les catégories de TMB, ce qui suggère que la thymic health apporte une information pronostique orthogonale aux biomarqueurs établis. Dans TRACERx, la thymic health au moment du diagnostic était positivement corrélée aux cercles d'excision du récepteur des cellules T (TRECs) dans le sang — une mesure directe de la production thymique — ainsi qu'à la diversité du récepteur des cellules T (TCR) dans le sang et dans la tumeur, de même qu'à l'activité des voies de signalisation immunitaire. Cette validation biologique étaye fortement l'interprétation de la thymic health dérivée du CT comme mesure fonctionnelle de la compétence immunitaire adaptative, plutôt que comme un artefact d'imagerie non spécifique.

Au sein de la cohorte pan-cancéreuse Harvard-PAN, incluant mélanome, cancer du sein et carcinome à cellules rénales, la thymic health conservait son association significative avec les résultats de survie, démontrant ainsi une pertinence indépendante du type tumoral. Le modèle d'apprentissage profond a réussi à extraire un signal thymique pertinent à partir d'examens d'imagerie de routine dans des contextes cancéreux variés, sans nécessiter de scanners dédiés au thymus.

Ces résultats plaident collectivement en faveur de la thymic health comme déterminant de la réponse immunitaire de l'hôte à l'immunothérapie, jusqu'alors non reconnu. La capacité à extraire cette information de manière non invasive à partir de scanners CT déjà réalisés constitue un avantage pratique majeur. Les auteurs proposent la thymic health comme outil potentiel de stratification des patients, d'optimisation du moment du traitement, et comme justification au développement de stratégies de rajeunissement thymique — telles que l'IL-7, l'hormone de croissance ou d'autres interventions thymopïétiques — pour améliorer la réponse aux ICIs chez les patients présentant une fonction thymique altérée.