Métastases cérébrales : comment l'intelligence artificielle choisit les thérapies les plus efficaces

Nouvelles encourageantes concernant l'utilisation de l'intelligence artificielle en médecine. Cette fois, elles proviennent d'une étude clinique menée par l'Istituto Clinico Humanitas Irccs de Rozzano (Milan) et l'hôpital universitaire de Tübingen (Allemagne), coordonnée par Letterio Politi et Marta Scorsetti , respectivement responsables de la neuroradiologie, de la radiothérapie et de la radiochirurgie à Humanitas. Dans leurs travaux, publiés dans la revue Neuro Oncology , les chercheurs ont « appris » à l'intelligence artificielle à analyser les métastases cérébrales après un traitement par radiothérapie et à distinguer les lésions dues à la progression tumorale de celles causées par le traitement lui-même.

Les résultats obtenus sont importants, satisfaisants et nécessaires, car les techniques diagnostiques conventionnelles actuelles, dont l'imagerie par résonance magnétique, échouent souvent à atteindre leur objectif en raison de la grande similitude des caractéristiques des deux types de tissus. L'instrument développé par les cliniciens a toutefois démontré une excellente fiabilité pour distinguer la radionécrose de la progression tumorale.

Des résultats prometteurs

Les chercheurs ont notamment isolé 124 lésions cérébrales chez des patients subissant une radiochirurgie stéréotaxique, une technique de radiothérapie de haute précision. La cause de ces lésions était déjà connue et les informations ont été transmises à un algorithme basé sur des modèles d'apprentissage profond et des réseaux de neurones artificiels. Le système a ainsi « appris » à distinguer les deux types de lésions et, testé ultérieurement sur un groupe externe de patients, a démontré sa grande précision, ce qui a permis de valider cette approche et de généraliser les résultats.

« La radiochirurgie stéréotaxique est une technique efficace pour traiter les métastases cérébrales », a déclaré Scorsetti. « Cependant, il peut être difficile de distinguer la nécrose radiologique, un effet secondaire du traitement, de la progression tumorale. Nos recherches montrent que l'intelligence artificielle a le potentiel de fournir un outil de diagnostic plus précis, réduisant potentiellement le recours aux biopsies ou aux chirurgies exploratoires. »

Vers des études plus larges

Selon les auteurs de l'étude, il est désormais temps de passer à l'étape suivante : répéter l'expérience avec un plus grand nombre de patients. « Bien que des recherches supplémentaires soient nécessaires pour valider ces modèles sur des populations plus larges, les résultats obtenus sont prometteurs et suggèrent que l'intelligence artificielle pourrait devenir un outil précieux pour soutenir le travail des neuroradiologues d'aujourd'hui et de demain », explique Politi, qui dirige également le master « Analyse de données et intelligence artificielle en sciences de la santé » (Daihs), né de la collaboration entre Humanitas et l'Université Bocconi pour former les futurs professionnels sur ces sujets de pointe. « Cette recherche représente une avancée importante dans le domaine de la neuro-oncologie et démontre une fois de plus comment les technologies de pointe et le travail multidisciplinaire peuvent s'associer pour améliorer nos capacités de diagnostic et de traitement, nous rapprochant toujours plus des approches de la médecine de précision. »