L’IA pour une prise en charge du cancer du sein plus intelligente et centrée sur la patiente
Le dépistage du cancer du sein consiste généralement en une mammographie, souvent suivie d’une échographie ou d’une IRM pour les cas à haut risque. Ces procédures peuvent toutefois générer des taux élevés de faux positifs, entraînant des tests de suivi inutiles, sans parler des taux élevés de faux négatifs, ce qui retarde le diagnostic. Les résultats suspects mènent souvent à des biopsies inconfortables et coûteuses, alors qu’en définitive de nombreuses anomalies se révèlent bénignes. Et même après le traitement, les évaluations du risque de récidive du cancer s’appuient à nouveau sur ces méthodes imprécises. «L’approche actuelle est fondamentalement globale et n’est pas adaptée aux risques individuels. Nous avons besoin d’options de détection et de pronostic du cancer du sein plus précises, non invasives et personnalisées», déclare Domènec Puig de l’Universitat Rovira i Virgili(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) et coordinateur du projet BosomShield(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre).
Collaboration international et interdisciplinaire
Travaillant à élaborer de telles options, BosomShield, soutenu par le programme Actions Marie Skłodowska-Curie(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre), a entrepris de construire un système de diagnostic assisté par ordinateur(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) (CAD) piloté par l’IA et capable d’analyser de multiples sources de données, des images radiologiques, des lames histopathologiques et des dossiers cliniques, afin de soutenir le diagnostic précoce, la planification du traitement et la prévision des récidives. «L’objectif est d’aider les cliniciens grâce à une prévision des récidives explicable et multimodale, qui s’intègre parfaitement aux systèmes informatiques des hôpitaux», explique Hatem Rashwan, co-investigateur principal de BosomShield, également de l’Universitat Rovira i Virgili. La collaboration internationale et interdisciplinaire a été essentielle au projet. Dix doctorants européens ont bénéficié d’une formation de niveau international dispensée par deux partenaires basés aux États-Unis: l’université du Texas Health Science Center à Houston et General Electric. Les stages ont fourni l’accès à des flux de travail cliniques et à des infrastructures de données différents de ceux que l’on trouve généralement dans l’UE, ainsi qu’à des environnements de pointe en matière d’IA, de pathologie numérique et d’imagerie médicale. «La connaissance des différents systèmes de santé, des normes de données et des cadres réglementaires est inestimable pour élaborer des solutions d’IA interopérables et éthiques», ajoute Domènec Puig. «La plus grande contribution des partenaires américains a sans doute été le partage de leurs connaissances pratiques de la médecine translationnelle sur la manière de passer des prototypes de recherche à la mise en œuvre clinique.» Parallèlement, les partenaires américains ont pu bénéficier de l’expertise et des données cliniques européennes.
Plateforme de gestion du cancer du sein de nouvelle génération
BosomShield a développé des prototypes qui pourraient jeter les bases d’une plateforme de nouvelle génération, pilotée par l’IA, pour la gestion du cancer du sein. Un module d’analyse radiologique se compose de deux modèles d’IA. Le premier modèle prédit le risque de récidive du cancer du sein à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique appliqués à des caractéristiques extraites de mammographies, d’IRM et d’échographies. Il estime également la densité du sein, identifie les sous-types agressifs et classe les sous-types moléculaires, ce en tant qu’alternative à la biopsie. Le second modèle prédit la réponse histologique complète(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) (pCR), la disparition complète du cancer détectable sur la base de l’imagerie multimodale (IRM et PET-CT), ce qui aide les cliniciens à évaluer l’efficacité de la thérapie et à adapter les plans de traitement. Ces modèles sont enrichis par leur corrélation avec les données histopathologiques. «Les techniques d’IA nous permettent d’explorer ces diapositives numériques, un peu comme Google Maps, en analysant les points d’intérêt, tels que les zones contenant des cellules anormales ou celles où une forte réaction immunitaire a été provoquée», ajoute Hatem Rashwan.
Des innovations pour les marchés des États-Unis et de l’UE
Une série de tests a permis d’évaluer la performance et la fiabilité des modèles et des méthodes d’IA de BosomShield. Par exemple, l’analyse de mammographies par apprentissage profond a permis de détecter et de segmenter des tumeurs et d’identifier la position et les limites d’une tumeur avec une précision allant jusqu’à 98 %. Les modèles d’IA utilisés pour extraire les caractéristiques radiomiques et morphologiques ont prédit avec une précision de 88 % les sous-types moléculaires à partir de mammographies et d’images d’IRM. «Nos validations jettent les bases d’un système de CAD déployable cliniquement, marqué CE(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre), contribuant ainsi largement au https://commission.europa.eu/strategy-and-policy/priorities-2019-2024/promoting-our-european-way-life/european-health-union/cancer-plan-europe_fr (plan européen de lutte contre le cancer)», souligne Domènec Puig. L’équipe prépare à présent des démonstrations sélectionnées (telles que la prévision du sous-type et les estimateurs du risque de récidive) pour le marquage CE dans l’UE, tout en explorant simultanément les voies réglementaires pour obtenir l’autorisation de la FDA(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) aux États-Unis. Ces travaux pourraient à terme ouvrir de nouvelles perspectives commerciales pour les partenaires de l’UE et des États-Unis.
