Créer un pathologiste artificiel
Des chercheurs ont créé une nouvelle méthode d'analyse des cellules dans des échantillons de tissus provenant de patients atteints de cancer en utilisant l'intelligence artificielle.
Une équipe de l'Institut Max Planck pour la science de la lumière (MPL) et de la FAU a créé une nouvelle méthode rapide et précise permettant aux cliniciens d'analyser des cellules dans des échantillons de tissus prélevés sur des patients atteints de cancer, sans avoir recours à un pathologiste qualifié. Ils utilisent l'intelligence artificielle pour évaluer les données produites par leur méthode.
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Lors d'une intervention chirurgicale sur un cancer, le chirurgien a besoin d'informations rapides et précises sur le tissu opéré pour guider les étapes suivantes. Lorsqu'il opère un patient atteint d'une tumeur solide, le chirurgien envoie un échantillon de biopsie à un pathologiste pour une évaluation rapide. Le pathologiste doit évaluer, par exemple, si le tissu est sain ou non ou à quel point le cancer s'est propagé dans les organes. Le processus conventionnel de ce diagnostic peropératoire est gourmand en temps, en ressources et en main-d'œuvre.
Et s'il existait une méthode permettant d'effectuer cette analyse des tumeurs solides en seulement 30 minutes, avec précision et en l'absence d'un pathologiste qualifié ? C'est précisément le résultat des efforts déployés par des scientifiques du MPL et du Max-Planck-Zentrum für Physik und Medizin (MPZPM), en coopération avec la FAU, l'hôpital universitaire d'Erlangen et l'Institut Fraunhofer pour l'automatisation des processus (IPA) de Mannheim. Dans une étude publiée dans Nature Biomedical Engineering, l'équipe composée du Dr Despina Soteriou, du Dr Markéta Kubánková et de Jochen Guck, directeur du MPL et professeur à la FAU, utilise un broyeur de tissus, mis au point par l'IPA, pour déchiqueter rapidement des échantillons de biopsie jusqu'au niveau de la cellule unique. Ces cellules sont ensuite analysées par cytométrie de déformabilité en temps réel (RT-DC), une méthode sans marquage mise au point dans le laboratoire de Guck. Cette méthode permet d'analyser les propriétés physiques de 1 000 cellules par seconde. C'est 36 000 fois plus rapide que les méthodes plus anciennes et plus "traditionnelles" d'analyse de la déformabilité des cellules.
Une approche physique de l'analyse cellulaire
Dans le cadre de la RT-DC, des cellules individuelles sont poussées à grande vitesse dans un canal microscopique, où elles se déforment sous l'effet du stress et de la pression. Une image est prise de chaque cellule. À partir des images, les scientifiques déterminent diverses propriétés physiques des cellules, telles que leur taille, leur forme ou leur déformabilité. Kubánková explique l'intérêt de se concentrer sur les attributs physiques des cellules : "Lorsque vous allez chez votre médecin, il ne se contente pas de vous regarder, il procède également à un examen physique et palpe certaines parties de votre corps. Avec les méthodes traditionnelles d'analyse d'un échantillon de biopsie, le pathologiste ne peut qu'examiner les cellules. Nous pouvons procéder à l'examen physique des cellules individuelles, ce qui nous donne beaucoup plus d'informations à exploiter".
L'examen physique des cellules ne suffit pas pour établir un diagnostic. Les médecins doivent être en mesure d'évaluer ces résultats sans l'aide d'un pathologiste ou d'un physicien qualifié. Pour y parvenir, le groupe MPL a combiné le broyeur de tissus et le RT-DC avec un troisième outil : l'intelligence artificielle (IA). Le modèle d'IA évalue les grands ensembles de données complexes obtenus par l'analyse RT-DC et détermine rapidement si un échantillon de biopsie contient ou non du tissu tumoral. L'utilisation de l'IA a également confirmé l'importance de la déformabilité des cellules en tant que biomarqueur, car les résultats étaient nettement moins bons lorsque l'IA n'avait pas été entraînée avec cette variable. Globalement, l'ensemble de la procédure, y compris le traitement des échantillons et l'analyse automatisée des données, prend moins de 30 minutes et est donc suffisamment rapide pour être réalisée au cours d'une intervention chirurgicale. Il est important de noter qu'il n'est pas nécessaire qu'un pathologiste soit disponible pour évaluer l'échantillon. C'est un grand avantage, car les consultations peropératoires ne sont pas toujours possibles et, dans certains sites, les échantillons ne peuvent être analysés qu'après la fin de l'intervention chirurgicale. En fonction du résultat, cela signifie souvent que, quelques jours plus tard, le patient doit retourner à l'hôpital pour une nouvelle intervention chirurgicale.
Outre la détection de tumeurs, la méthode a également été utilisée pour détecter l'inflammation des tissus dans un modèle de maladie inflammatoire de l'intestin (MICI). À l'avenir, cette méthode pourrait aider les cliniciens à évaluer la gravité de la maladie ou à distinguer les différents types de MICI. L'équipe a pour objectif de transférer un jour sa méthode dans un environnement clinique afin d'aider, voire de remplacer, l'analyse pathologique classique. M. Soteriou est satisfait des résultats de l'étude : "Il s'agissait d'une étude de validation du concept - la méthode a permis de déterminer avec précision et très rapidement la présence de tissu tumoral dans nos échantillons. La prochaine étape consistera à continuer à travailler en étroite collaboration avec les cliniciens afin de déterminer comment cette méthode peut être appliquée au mieux en clinique." Le professeur Guck, directeur du MPL et actuel président du MPZPM, commente : "Il s'agit d'un premier succès majeur pour le MPL : "Il s'agit du premier grand succès du nouveau MPZPM et d'un excellent exemple de la façon dont les nouvelles approches physiques peuvent contribuer à faire avancer des problèmes de longue date en médecine clinique, tels que le diagnostic précis du cancer. Avec l'achèvement du bâtiment du MPZPM sur le campus médical l'été prochain, les interactions essentielles entre les physiciens et les chercheurs cliniques deviendront encore plus fréquentes et plus substantielles, et l'on peut s'attendre à d'autres percées de ce type".
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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