L'IA diagnostique les tumeurs cérébrales en quelques minutes au lieu de plusieurs semaines
Un système d'IA surpasse des spécialistes chevronnés
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Des experts de Heidelberg ont mis au point un système d'intelligence artificielle capable de classer les tumeurs cérébrales avec une précision sans précédent à partir de coupes tissulaires microscopiques standard. À l'aide de colorations standard numérisées, le système identifie plus de 100 sous-types moléculaires de tumeurs du système nerveux central, fournit des résultats en quelques minutes et pourrait accélérer le diagnostic des tumeurs cérébrales à l'échelle mondiale.
Les tumeurs du cerveau et de la moelle épinière sont extrêmement diverses. Ces dernières années, il est apparu clairement que bon nombre de ces tumeurs ne peuvent être diagnostiquées de manière fiable que si leurs propriétés moléculaires sont examinées en plus de leur aspect microscopique. L'analyse dite de la méthylation de l'ADN revêt ici une importance particulière ; elle est désormais considérée comme la référence en matière de classification précise de nombreuses tumeurs cérébrales.
Cependant, ces tests sont complexes : ils nécessitent des laboratoires spécialisés, des équipements coûteux et une quantité suffisante de tissu tumoral. De plus, il faut souvent compter environ deux semaines avant que les résultats ne soient disponibles. Dans de nombreuses régions du monde, les technologies nécessaires ne sont même pas disponibles.
L'IA apprend à partir de plus de 11 000 coupes tissulaires
Un nouveau système d'IA appelé « Hetairos » devrait apporter des améliorations substantielles. Il a été développé par une équipe dirigée par Moritz Gerstung (Centre allemand de recherche sur le cancer, DKFZ) et Felix Sahm (Faculté de médecine de l'Université de Heidelberg et Hôpital universitaire de Heidelberg). L'objectif du projet était de prédire à quel sous-groupe moléculaire appartient une tumeur en se basant uniquement sur des coupes histologiques préparées et colorées de manière routinière.
Hetairos a été entraîné et validé à l’aide de plus de 11 000 coupes tissulaires numérisées provenant de 9 606 patients. Les diagnostics ont été principalement établis à l’aide de tests de méthylation de l’ADN. Les données provenaient de onze centres médicaux répartis sur quatre continents. Au total, Hetairos distingue 102 sous-types moléculaires de tumeurs différents, couvrant la quasi-totalité du spectre de la classification actuelle de l'OMS des tumeurs du système nerveux central.
L'IA évalue non seulement son diagnostic, mais indique également son niveau de confiance. Dans environ 50 à 70 % des cas, Hetairos a émis des prédictions avec un haut degré de certitude. Dans ces cas, la précision était d'environ 87 à 88 %. Même lorsque l'IA était incertaine, elle était généralement capable de réduire considérablement le nombre de diagnostics possibles.
Au lieu de devoir distinguer plus d’une centaine de sous-types de tumeurs, Hetairos ne propose souvent aux neuropathologistes que quelques candidats probables. Cela peut considérablement simplifier la sélection des tests diagnostiques complémentaires. « L'étude montre que l'intelligence artificielle est capable de tirer des informations moléculaires directement à partir de coupes tissulaires de routine et de changer ainsi fondamentalement le diagnostic du cancer », a déclaré Darui Jin, l'un des auteurs principaux de l'étude.
Hetairos surpasse les spécialistes expérimentés
La comparaison directe avec des experts humains est particulièrement remarquable. Cinq neuropathologistes expérimentés issus de divers centres internationaux se sont vu confier 210 cas et ont été invités à établir un diagnostic en se basant uniquement sur les coupes tissulaires. Hetairos a atteint un taux de précision de 68 %, tandis que les spécialistes ont obtenu une moyenne de 30 %. En considérant les trois diagnostics les plus probables dans chaque cas, l’IA a obtenu un score de 84 %, contre environ 50 % pour les spécialistes.
« Les résultats montrent que les systèmes d’IA modernes sont désormais capables de reconnaître des motifs morphologiques extrêmement subtils, difficiles à distinguer même pour des spécialistes expérimentés », explique Felix Sahm. « Actuellement, le diagnostic de types de tumeurs très rares représente encore un défi majeur pour Hetairos ; à cet égard, les neuropathologistes expérimentés semblent au moins à égalité. Cependant, nous nous attendons à ce que les performances du système s’améliorent encore davantage avec des ensembles de données plus volumineux et plus diversifiés », ajoute Moritz Gerstung.
Un diagnostic en douze minutes au lieu de douze jours
Dans le cadre d’une étude prospective, Hetairos a été utilisé en parallèle de la pratique clinique courante. Le système a analysé 210 échantillons tumoraux sans que le résultat de l’IA n’influence le diagnostic réel ou la décision thérapeutique. Alors que le diagnostic moléculaire complet prenait en moyenne environ douze jours, Hetairos a généré ses résultats en seulement douze minutes sur du matériel informatique standard après avoir numérisé les coupes de tissu colorées. En incluant la préparation et la numérisation des coupes de tissu, les résultats étaient souvent disponibles dans un délai de 24 heures à deux jours.
Une aide pour les cas difficiles et peu clairs
Hetairos pourrait s'avérer particulièrement utile dans les situations où les méthodes moléculaires traditionnelles atteignent leurs limites, lorsque le matériel tumoral est insuffisant pour les tests génétiques ou lorsque les tests moléculaires ne donnent pas de résultats clairs. De plus, le système met en évidence les zones de la coupe tissulaire qui ont été particulièrement importantes pour sa décision. Cela permet aux médecins de comprendre le fondement du diagnostic de l’IA et d’identifier les régions susceptibles de nécessiter des investigations complémentaires.
« Nous avons développé Hetairos principalement comme un outil d’aide au diagnostic », explique le neuropathologiste Felix Sahm. « Il n’est pas destiné à remplacer les analyses moléculaires, mais plutôt à les compléter et à les accélérer de manière spécifique. Cette technologie pourrait apporter une contribution importante, en particulier dans les pays ou les régions aux ressources limitées, car elle repose sur des coupes tissulaires standard utilisées dans le monde entier. »
Cette méthode pourrait également offrir des avantages économiques. Alors qu’une analyse de la méthylation de l’ADN coûte généralement plusieurs centaines d’euros, Hetairos utilise des coupes tissulaires existantes pour son analyse.
Moritz Gerstung confirme : « Hetairos démontre l’énorme potentiel de la pathologie numérique assistée par l’IA pour fournir des méthodes de diagnostic rapides et largement accessibles qui n’étaient auparavant possibles qu’au prix d’efforts techniques considérables. »
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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