L'IA associée à l'imagerie infrarouge permet un diagnostic précis du cancer du côlon

L'intelligence artificielle et l'imagerie infrarouge permettent de classer automatiquement les tumeurs et sont plus rapides que les méthodes précédentes.

16.02.2023 - Allemagne

Les immenses progrès réalisés dans le domaine des options thérapeutiques au cours des dernières années ont considérablement amélioré les chances de guérison des patients atteints d'un cancer du côlon. Toutefois, ces nouvelles approches, telles que les immunothérapies, nécessitent un diagnostic précis afin de pouvoir être adaptées à chaque individu. Des chercheurs du Centre de diagnostic des protéines PRODI de l'université de la Ruhr à Bochum, en Allemagne, utilisent l'intelligence artificielle en combinaison avec l'imagerie infrarouge pour adapter de manière optimale la thérapie du cancer du côlon à chaque patient. Cette méthode automatisable et sans marquage peut compléter les analyses pathologiques existantes. L'équipe dirigée par le professeur Klaus Gerwert publiera un rapport dans l'"European Journal of Cancer" en janvier 2023.

© RUB, Marquard

Klaus Gerwert, Stephanie Schörner et Frederik Großerüschkamp (à partir de la gauche) veulent utiliser l'intelligence artificielle pour améliorer le diagnostic du cancer du côlon.

Une connaissance approfondie des tissus humains en une heure

Au cours des dernières années, l'équipe PRODI a développé une nouvelle méthode d'imagerie numérique : l'imagerie infrarouge (IR) sans marquage mesure la composition génomique et protéomique du tissu examiné, c'est-à-dire qu'elle fournit des informations moléculaires sur la base des spectres infrarouges. Ces informations sont décodées à l'aide d'une intelligence artificielle et affichées sous forme d'images en fausses couleurs. Pour ce faire, les chercheurs utilisent des méthodes d'analyse d'images issues du domaine de l'apprentissage profond.

En collaboration avec des partenaires cliniques, l'équipe de PRODI a pu montrer que l'utilisation de réseaux neuronaux profonds permet de déterminer de manière fiable le statut des microsatellites, un paramètre important sur le plan pronostique et thérapeutique, dans le cancer du côlon. Dans ce processus, l'échantillon de tissu passe par un processus automatisé standardisé, indépendant de l'utilisateur, et permet une classification différentielle résolue dans l'espace de la tumeur en une heure.

Indication de l'efficacité des thérapies

Dans les diagnostics classiques, le statut des microsatellites est déterminé soit par des immunomarquages complexes de diverses protéines, soit par une analyse de l'ADN. "15 à 20 % des patients atteints de cancer du côlon présentent une instabilité des microsatellites dans le tissu tumoral", explique le professeur Andrea Tannapfel, directeur de l'Institut de pathologie de l'Université de la Ruhr. "Cette instabilité est un biomarqueur positif indiquant que l'immunothérapie sera efficace".

Avec les options thérapeutiques qui ne cessent de s'améliorer, la détermination rapide et non compliquée de tels biomarqueurs devient également de plus en plus importante. Sur la base des données microscopiques de l'IR, les réseaux neuronaux ont été modifiés, optimisés et entraînés chez PRODI pour établir des diagnostics sans étiquette. Contrairement à l'immunocoloration, cette approche ne nécessite pas de colorants et est nettement plus rapide que l'analyse de l'ADN. "Nous avons pu montrer que la précision de l'imagerie IR pour déterminer le statut des microsatellites se rapproche de la méthode la plus couramment utilisée en clinique, l'immunocoloration", explique Stephanie Schörner, doctorante. "Grâce au développement et à l'optimisation constants de la méthode, nous prévoyons une nouvelle augmentation de la précision", ajoute le Dr Frederik Großerüschkamp.

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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