Les chercheurs ont développé un modèle d’intelligence artificielle (IA) pour détecter la propagation du cancer du cerveau métastatique à l’aide d’IRM, offrant ainsi un aperçu du cancer des patients sans intervention chirurgicale agressive.
L’étude de validation de principe, codirigée par les chercheurs Matthew Dankner et Reza Forghani de l’Université McGill, aux côtés d’une équipe internationale de cliniciens et de scientifiques, a démontré que le modèle d’IA peut détecter la présence de cellules cancéreuses dans les tissus cérébraux environnants avec Précision de 85 pour cent.
Les chercheurs ont testé le modèle à l’aide d’IRM de plus de 130 patients ayant subi une intervention chirurgicale pour enlever des métastases cérébrales au Neuro (Institut-hôpital neurologique de Montréal). Ils ont validé l’exactitude de l’IA en comparant ses résultats à ce que les médecins ont observé dans le tissu tumoral au microscope.
Les métastases cérébrales, le type de cancer du cerveau le plus courant, surviennent lorsque des cellules cancéreuses provenant d’autres parties du corps se propagent au cerveau. Ces tumeurs peuvent être particulièrement agressives lorsque des cellules cancéreuses invasives se développent dans les tissus cérébraux sains environnants, ce qui les rend plus difficiles à traiter.
Dr Matthew Dankner, résident en médecine interne à McGill et chercheur postdoctoral au Rosalind & Morris Goodman Cancer Institute
L’IA détecte des indices subtils sur le cancer
Le modèle d’IA détecte des changements subtils dans les tissus cérébraux environnants qui indiquent que le cancer s’est propagé, en repérant des motifs souvent trop faibles pour les méthodes d’imagerie traditionnelles qui reposent sur l’interprétation humaine. Il a été développé par le laboratoire de Forghani alors qu’il travaillait à l’Institut de recherche du Centre universitaire de santé McGill et au Collège de médecine de l’Université de Floride..
Plus tôt cette année, les chercheurs ont identifié des médicaments susceptibles de traiter certaines métastases cérébrales. Cependant, pour déterminer quels patients pourraient bénéficier de cette approche, les médecins doivent savoir si le cancer s’est propagé aux tissus environnants. La chirurgie est la solution la plus courante, mais elle n’est pas toujours une option pour les patients, surtout si leurs tumeurs sont difficiles à atteindre ou si leur état de santé rend la chirurgie trop risquée.
“Avec des développements plus poussés, notre modèle d’IA pourrait devenir une partie de la pratique clinique, ce qui pourrait nous aider à détecter la propagation du cancer dans le cerveau plus tôt et avec plus de précision”, a déclaré le Dr Benjamin Rehany, résident en radiologie à l’Université de Toronto et l’un des auteurs principaux de la publication.
Bien que leurs travaux n’en soient qu’à leurs débuts, les chercheurs prévoient d’étendre l’étude avec des ensembles de données plus importants et d’affiner le modèle d’IA pour une utilisation clinique.
La recherche a été soutenue par la Société canadienne du cancer, les Instituts de recherche en santé du Canada, la Fondation Brain Canada, Santé Canada, le Fonds de recherche du Québec – Santé et la Fondation de l’Association des radiologistes du Québec.
Source:
Référence du journal :
Najafian, K., et autres. (2024). Prédiction par apprentissage automatique du modèle d’invasion des métastases cérébrales sur les IRM cérébrales. Avancées en neuro-oncologie. doi.org/10.1093/noajnl/vdae200.
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