L'intelligence artificielle pourrait améliorer le traitement du lymphome
Le lymphome de Hodgkin, un type de cancer des ganglions lymphatiques, nécessite une chimiothérapie et une radiothérapie qui peuvent être très éprouvantes pour les patients. Un groupe de recherche de Vienne travaille sur une méthode permettant de prédire l'évolution de la maladie à l'aide d'algorithmes d'intelligence artificielle. Cela permettrait d'affiner les méthodes de traitement.
Dans le cadre du projet de recherche européen "HOLY-2020", des chercheurs autrichiens travaillent à l'amélioration du diagnostic du cancer des ganglions lymphatiques. Ils souhaitent utiliser l'intelligence artificielle pour augmenter la quantité d'informations obtenues à partir des procédures d'imagerie.
Accuray/unsplash
Ce sont surtout les jeunes qui sont touchés par le lymphome de Hodgkin. Si cette forme de cancer, qui se développe dans les glandes lymphatiques, est particulièrement agressive et peut se propager rapidement, elle offre de bonnes chances de guérison. Cependant, le traitement s'accompagne souvent d'effets secondaires graves à court et à long terme. Le traitement standard est la chimiothérapie, mais les patients atteints de certains sous-types de ce lymphome doivent également subir une radiothérapie.
Les chercheurs de la division de médecine nucléaire de l'université médicale de Vienne à l'hôpital général de Vienne (AKH) recherchent actuellement de nouveaux moyens d'améliorer le diagnostic. Cofinancé par le Fonds autrichien pour la science (FWF), le projet triennal HOLY-2020 : Individualized Therapy in Hodgkin Lymphoma, les chercheurs travaillent avec des partenaires européens sur une nouvelle méthode qui combine l'imagerie médicale et l'intelligence artificielle.
"Les méthodes de diagnostic actuellement utilisées pour prédire l'évolution de la maladie sont relativement rudimentaires et imprécises. Nous utilisons des algorithmes d'intelligence artificielle pour améliorer la précision des prédictions", explique Alexander Haug, chef adjoint du département clinique de médecine nucléaire. L'un des avantages de ce nouvel outil de diagnostic pourrait être de permettre de déterminer plus tôt si une radiothérapie agressive est nécessaire ou si une chimiothérapie est suffisante, ce qui augmenterait la certitude que les patients reçoivent un traitement adéquat.
La médecine nucléaire visualise les tumeurs
L'étalon-or actuel du diagnostic du lymphome de Hodgkin permet de cartographier les cellules cancéreuses dans l'organisme avec une grande précision. Cette approche utilise une combinaison de la tomographie par émission de positrons (TEP) et de la tomodensitométrie (TDM). Les patients se voient administrer du glucose très faiblement marqué par radioactivité, qui est absorbé par les cellules de l'organisme. Les cellules tumorales ont des besoins énergétiques plus élevés et absorbent rapidement beaucoup plus de ces molécules de sucre marquées que les cellules normales du corps.
Les scanners TEP montrent une distribution précise des molécules de sucre radioactives, cartographiant ainsi la taille et la forme du lymphome. En les combinant avec des images CT, qui fournissent une image en 3D de l'intérieur du corps, on peut localiser avec précision la position des cellules cancéreuses dans le corps et donc déterminer très précisément le degré d'avancement du cancer dans le corps. Le degré d'atteinte des différentes régions donne des indications sur les facteurs de risque et les chances de guérison.
Haug et son équipe partent du principe que les images PET et CT contiennent encore plus d'informations que les évaluations existantes. Par exemple, les données montrent la distribution des intensités à l'intérieur des lymphomes. À certains endroits, le nombre de molécules de sucre mesuré est beaucoup plus élevé qu'à d'autres. Les analyses des chercheurs ont révélé des dizaines de paramètres différents qui peuvent être distingués sur la base de cette distribution hétérogène. "Même un œil averti ne peut tirer aucune conclusion sur l'évolution de la maladie à partir de ces schémas", explique M. Haug. "Mais nous sommes convaincus que l'intelligence artificielle sera en mesure de les utiliser pour prédire le pronostic.
Formation basée sur les données existantes des patients
Afin de développer un système d'IA approprié, l'équipe analyse les images TEP/TDM et les associe à l'évolution de la maladie chez les patients concernés. Ces données sont ensuite transmises aux algorithmes d'auto-apprentissage en tant que données d'entraînement. L'IA apprend ainsi quels motifs cachés dans les images sont associés à un bon ou à un mauvais pronostic. Lorsqu'il est confronté à de nouvelles données d'images qui ne faisaient pas partie de la formation, l'outil d'IA devrait finalement être en mesure de fournir de nouvelles évaluations pronostiques. En médecine, ce type d'interprétation des caractéristiques des images en radiologie est également connu sous le nom de radiomique.
Dans ce projet, Haug et ses collègues de l'université médicale de Vienne collaborent avec des instituts de recherche de Paris et de Barcelone. Au total, les chercheurs ont déjà recueilli plus de 200 ensembles de données sur les différentes évolutions du lymphome de Hodgkin. Les premières analyses d'IA sont en cours. "L'harmonisation des données est un défi particulier pour de nombreuses solutions de radiomique", note M. Haug. "Les images provenant de différents scanners diffèrent dans les détails. Les nuances de couleur, par exemple, sont toujours légèrement différentes d'un scanner à l'autre. Nous devons d'abord normaliser ces propriétés au cours d'un processus qui prend du temps."
Le projet, qui se déroulera jusqu'à l'automne 2023, vise à confirmer que ce type de diagnostic par l'IA est essentiellement possible. Dans le cadre de recherches ultérieures, l'approche pourrait ensuite être développée davantage en vue d'une application pratique.
Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Anglais peut être trouvé ici.
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