Stanford, Etats-Unis – La machine est-elle en passe de faire mieux que l’homme en matière de diagnostic médical ? On se rappelle que récemment, Watson, le système d’intelligence artificielle d’IBM , a été capable de mettre un nom sur une leucémie rareaprès que les médecins aient séché sur le sujet pendant des mois.
Avec ses capacités analytiques inouïes,l’ordinateur montre, ici, qu’il peut être aussi très performant quand il s’agit de discriminer entre deux types de cancer du poumon non à petites cellules et de prédire la survie du patient avec plus de précision (85%) que ne le font habituellement des anatomopathologistes expérimentés. L’outil : un programme de morphométrie permettant d’évaluer de très nombreuses caractéristiques tumorales – bien plus que l’œil humain – sur des lames histologiques. Une approche qui pourrait être étendue, selon les chercheurs de la Stanford University of Medicine, à bien d’autres cancers. L’étude a été publiée le 16 août dans Nature Communication [1].
Différencier deux types de cancers et prédire la survie
Dans le cancer du poumon, la lecture histo-pathologique des lames de tissu par des pathologistes confirmés est essentielle pour établir un diagnostic et définir le type et le sous-type de cancers, et notamment différencier les deux types de cancers non à petites cellules : adénocarcinome et carcinome épidermoïde. Une distinction importante quand on sait qu’elle détermine le choix du traitement ultérieur.
En routine, la lecture des lames se fait manuellement en microscopie optique. Mais, « l’anatomo-pathologie telle qu’elle est pratiquée actuellement est très subjective, commente Michael Snyder, professeur de génétique et auteur senior de l’article, dans un communiqué de l’université de Stanford [2]. Si l’on considère deux pathologistes très expérimentés, ils ne sont d’accord que dans 60% dans cas après examen d’une même lame histologique. »
De plus, la seule évaluation qualitative de caractéristiques histologiques bien connues (comme la classification des grades tumoraux) n’est souvent pas suffisante pour prédire la survie des patients avec un cancer pulmonaire non à petites cellules.
On sait, par exemple, que les patients avec adénocarcinomes de stade I ont des survies très variables. Dans la cohorte TCGA (The Cancer Genome Atlas), « plus de 50% des patients avec un stade 1 sont décédés dans les 5 années qui ont suivi le diagnostic, tandis qu’environ 15% des patients ont survécu plus de 10 ans » écrivent les auteurs.
Sachant que l’analyse d’images automatisée a fait la preuve de son efficacité pour améliorer l’évaluation histologique et, par extension, le diagnostic de patients présentant des cancers dans d’autres localisations (cancer du sein, neuroblastome, lymphome…) et compte-tenu de la récente possibilité de numériser les lames histologiques dans leur totalité, des chercheurs de Stanford ont validé une technique d’analyse morphologique systématique du tissu pulmonaire visant à mieux différencier entre deux types de cancer du poumon non à petites cellules et à mieux prédire la survie des patients.
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Citer cet article: Stéphanie Lavaud. Biopsie de cancer du poumon : l’ordinateur plus discriminant que l’œil du pathologiste - Medscape - 26 août 2016.
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