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Une équipe de recherche a développé un modèle d’intelligence artificielle (IA) pour détecter la propagation du cancer du cerveau métastatique au moyen d’une imagerie par résonance magnétique (IRM), permettant ainsi de suivre l’état des malades, sans avoir à procéder à une chirurgie agressive.

Co-dirigée par les docteurs Matthew Dankner et Reza Forghani, chercheurs à l’Université McGill, et par 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 du cerveau environnants avec une précision de 85 %.

Pour tester le modèle, l’équipe a utilisé les examens d’IRM de plus de 130 patients du Neuro (l’Institut-hôpital neurologique de Montréal) ayant subi une chirurgie pour enlever des métastases cérébrales et comparé les observations des spécialistes ayant examiné les tissus au microscope aux résultats de l’IA afin d’en valider l’exactitude.

Les métastases cérébrales, le type de cancer du cerveau le plus commun, se forment par la propagation de cellules cancéreuses à d’autres parties du corps. Ces tumeurs peuvent être particulièrement agressives lorsque les cellules cancéreuses invasives croissent dans les tissus sains du cerveau, les rendant plus difficiles à traiter.

« Notre a montré que la présence de métastases cérébrales est liée à une espérance de vie plus courte et à un risque accru de reprise de la croissance tumorale. Ces résultats démontrent l’énorme potentiel de l’apprentissage automatique pour améliorer notre compréhension du cancer et de son traitement », explique le Dr Matthew Dankner, résident en médecine interne à l’Université McGill et chercheur postdoctoral à

L’IA reconnaît les symptômes – même légers – de cancer

Le modèle d’IA permet de détecter les petits changements des tissus environnants du cerveau qui indiquent une propagation de la maladie souvent impossible à repérer au moyen des méthodes d’imagerie traditionnelles nécessitant une interprétation humaine. Le modèle a été développé par l’équipe du Dr Reza Forghani à l’Institut de recherche du Centre universitaire de santé McGill et à la Faculté de médecine de l’Université de la Floride.

Plus tôt cette année, l’équipe de recherche a également Cependant, pour cibler les patients et patientes qui profiteraient de cette approche, on doit savoir si le cancer s’est propagé aux tissus environnants, et la chirurgie est la solution la plus communément employée à cette fin. Or, les personnes malades ne peuvent pas toutes subir une telle opération, surtout si leur état de santé est trop fragile ou que les tumeurs dont elles souffrent sont difficiles à atteindre.

« Une fois perfectionné, notre modèle d’IA pourra être intégré à la pratique clinique et nous aider à réagir plus rapidement et précisément à la propagation du cancer », explique le docteur Benjamin Rehany. Résident à l’Université de Toronto, le Dr Rehany est l’un des principaux auteurs de l’article.

Le travail ne fait que commencer et l’équipe compte utiliser des ensembles de données plus importants pour étendre l’étude, et raffiner le modèle aux fins d’utilisation en milieu clinique.

L’étude a été financée 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.

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³¢â€™a°ù³Ù¾±³¦±ô±ð « », par Keyhan Najafian, Benjamin Rehany, Alexander Nowakowski, Saba Ghazimoghadam, Kevin Pierre, Rita Zakarian, Tariq Al-Saadi, Caroline Reinhold, Abbas Babajani-Feremi, Joshua K. Wong, Marie-Christine Guiot, Marie-Constance Lacasse, Stephanie Lam, Peter M. Siegel, Kevin Petrecca, Matthew Dankner et Reza Forghani a été publié dans la revue Neuro-Oncology Advances.