Révolutionner les soins en cancérologie pédiatrique grâce à des biomarqueurs d’imagerie optimisés par l’IA
La transformation numérique des soins de santé s’appuie sur des avancées technologiques pour améliorer les soins aux patients, rationaliser les processus administratifs et améliorer l’efficacité globale des services de soins de santé centrés sur le patient. Cette transformation englobe l’adoption de dossiers médicaux électroniques, de solutions de télémédecine, de diagnostics optimisés par l’IA et d’analyses de données. Parallèlement aux progrès de l’imagerie médicale, elles peuvent améliorer le diagnostic et le traitement du cancer, et par conséquent la qualité de vie du patient.
Une plateforme cloud pour la gestion personnalisée des maladies
Le projet PRIMAGE, financé par l’UE, a été conçu pour faciliter le diagnostic, le pronostic et la thérapie chez les enfants atteints de neuroblastome et de gliome infiltrant du tronc cérébral (GITC), une tumeur agressive située à la base du cerveau. L’objectif principal était de développer une plateforme informatique de haute performance basée sur le cloud qui facilite la gestion clinique personnalisée. Les chercheurs ont fait appel à des données rétrospectives (imagerie, données cliniques, moléculaires et génétiques) provenant de diverses unités européennes d’oncologie pédiatrique et de la Société européenne d’oncologie pédiatrique, pour concevoir des modèles d’IA et les intégrer dans un outil complet d’aide à la décision. «Notre principal objectif était de traduire des données pluridisciplinaire et multi-échelles en facteurs prédictifs pour une prise de décision personnalisée», déclare Luis Martí-Bonmatí, coordinateur du projet.
Analyse informatique des images médicales
L’imagerie oncologique se prête idéalement à l’exploration et la validation de nouveaux biomarqueurs, étant donné son usage fréquent à des fins de représentation, de classification et de stadification du cancer, ainsi que pour le suivi de la réponse au traitement. Le consortium a extrait des biomarqueurs moléculaires et d’imagerie quantitative de biopsies tissulaires et liquides de patients atteints de neuroblastome et de GITC et les a réutilisés dans des biobanques d’imagerie. Le projet a créé un cadre commun pour la collecte et l’évaluation de ces biomarqueurs, en surmontant les défis techniques liés à l’obtention de données d’imagerie reproductibles dans un format normalisé afin d’en extraire des tendances généralisables. Les chercheurs ont pu recueillir des données relatives à 1 148 cas de neuroblastome et 71 cas de GITC et ont identifié des caractéristiques radiomiques en corrélation avec des paramètres cliniques spécifiques. «Le neuroblastome et le GITC sont des tumeurs pédiatriques rares, il a par conséquent été très difficile de recueillir une quantité suffisante de données pour entraîner le modèle d’IA», admet Luis Martí-Bonmatí. Ce processus a finalement abouti au développement et à la formation de modèles d’IA qui intègrent des biomarqueurs moléculaires, biologiques et génomiques à des données d’imagerie et cliniques pour le pronostic de divers résultats cliniques. Ils ont également développé des modèles multi-échelles pour simuler la croissance des tumeurs et ont intégré un environnement de visualisation avancé à l’infrastructure. «PRIMAGE est le premier projet à avoir développé des protocoles de traitement d’images et à avoir identifié avec succès des biomarqueurs dans une image permettant de concevoir un système d’aide à la décision pour ces patients pédiatriques atteints de cancer», souligne Luis Martí-Bonmatí.
Des entreprises communes européennes pour l’imagerie du cancer
PRIMAGE s’est associé à d’autres projets financés par l’UE (Chaimeleon, EuCanImage, INCISIVE, ProCancer-I) au sein du réseau Artificial Intelligence for Health Imaging (AI4HI) qui couvre 20 pays et s’est fixé pour objectif de développer des solutions d’IA pour l’analyse et l’interprétation de l’imagerie médicale. En collaboration avec d’importantes infrastructures de recherche européennes, AI4HI ambitionne d’intégrer des données réelles et à mettre en œuvre des solutions d’IA robustes et conformes à l’éthique et à la législation pour le diagnostic du cancer. La prochaine étape pour la plateforme PRIMAGE est son intégration à l’European Federation for Cancer Images (EUCAIM), la plus grande infrastructure européenne d’imagerie du cancer créée à ce jour, dans le but de parvenir à une prise de décision clinique plus précise et plus rapide. «Nous nourrissons l’espoir que, grâce à cette intégration, les partenaires du projet PRIMAGE pourront continuer à recueillir des données et à mener des recherches collaboratives dans les années à venir», conclut Luis Martí-Bonmatí.
Mots‑clés
PRIMAGE, IA, diagnostic, neuroblastome, gliome infiltrant du tronc cérébral (GITC), plateforme cloud, imagerie, biomarqueur