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Intelligence artificielle

Tumeurs au cerveau : quand l’intelligence artificielle permet leur détection “presque en temps réel”

Des chercheurs ont mis au point un algorithme capable de détecter avec une précision jusqu’ici inégalée et en moins de 2 minutes 30 la présence de tumeurs lors d’une opération au cerveau d’un patient.

Tumeurs au cerveau : quand l’intelligence artificielle permet leur détection “presque en temps réel” Gorodenkoff/iStock

  • Publié 08.01.2020 à 13h30
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Un diagnostic préopératoire “précis et presque en temps réel des tumeurs cérébrales”. Voici ce que permet aujourd’hui une nouvelle méthode combinant l’imagerie d’optique avancée et un algorithme d’intelligence artificielle entraîné par l’analyse de plus de 2,5 millions d’images de biopsies.

Un résultat précis en 2 minutes 30

Dans une étude publiée lundi 6 janvier dans la revue Nature Medicine, des chercheurs de l’université de New York (NYU) expliquent être parvenus, grâce à ce nouvel outil, à établir un diagnostic précis à 94,6%, contre 93,6% lorsque les images histologiques analysées de manière classique.

Surtout, l’algorithme est capable de prédire en moins de 2 minutes 30 si les cellules prélevées sont cancéreuses ou non. Ce qu’une analyse classique ne peut révéler qu’entre 20 et 30 minutes en moyenne. Grâce à cet outil, “nous sommes mieux équipés pour conserver les tissus sains et n’enlever que les tissus infiltrés par les cellules cancéreuses, ce qui se traduit par moins de complications et de meilleurs résultats pour les patients cancéreux”, a expliqué à l’OFP le neurochirurgien Daniel Orringer. “En neurochirurgie et dans beaucoup d’autres domaines de la chirurgie des cancers, la détection et le diagnostic des tumeurs pendant l’opération sont essentiels pour effectuer le geste chirurgical le plus approprié”, a-t-il ajouté.

Une aide précieuse pour la détection de tumeurs cérébrales

Appelée “stimulated Raman histology” (SRH), cette nouvelle technique la capacité de révéler l'infiltration de la tumeur dans le tissu humain en recueillant la lumière laser diffusée. Elle éclaire ainsi des caractéristiques essentielles qui ne sont pas typiquement vues dans les images histologiques standard.

Pour construire ce nouvel outil d’IA, les chercheurs ont fait analyser à l’algorithme plus de 2,5 millions d’échantillons de tumeurs provenant de 415 patients. Ces échantillons de tissus ont ensuite été classés en 13 catégories qui représentent les tumeurs cérébrales les plus courantes. Ils ont ensuite recruté 278 patients devant subir une résection de tumeur cérébrale ou une chirurgie de l'épilepsie. Des échantillons de tumeurs cérébrales de ces patients ont ensuite été biopsiés, divisés en échantillons identiques et répartis au hasard, soit dans le groupe expérimental, soit dans le groupe témoin.

Les images microscopiques capturées par l’imagerie ont été traitées et analysées grâce à l’outil d’intelligence artificielle, et en moins de deux minutes et demie, les chirurgiens ont été en mesure d’établir un diagnostic précis de tumeur cérébrale jusqu’ici indétectable, et donc de pouvoir l’enlever.

“Le SRH va révolutionner le domaine de la neuropathologie en améliorant la prise de décision pendant la chirurgie et en fournissant une évaluation de niveau expert dans les hôpitaux où les neuropathologistes formés ne sont pas disponibles”, a affirmé dans un communiqué Matija Snuderl, professeur associé au département de pathologie de la NYU et co-auteur de l'étude.

“Le département de neurochirurgie de NYU Langone est depuis longtemps un chef de file pour ce qui est d'offrir les options de traitement les plus avancées à nos patients. Avec (…) cette technologie qui change la donne, nous sommes maintenant encore mieux équipés pour offrir des chirurgies sécuritaires et des résultats de qualité pour les cas de tumeurs cérébrales les plus complexes”, a ajouté le docteur John G. Golfinos, professeur de neurologie et président du département de neurochirurgie de NYU.

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