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Immunothérapie : le deep learning à partir des images scanner plus pertinent que celui issu de la biopsie ?

MARDI 15 SEPTEMBRE 2020 Soyez le premier à réagirSoyez le premier à réagir

Une étude rétrospective a montré que le modèle de deep learning d'iBiopsy® pour évaluer un marqueur d’immunothérapie à partir d’images scanner donne de meilleurs résultats que la radiomique issue de la biopsie.

 

Median Technologies a communiqué le 8 septembre 2020les résultats prometteurs d'une première étude rétrospective sur la mise en œuvre de la plateforme iBiopsy® pour l'identification de patients atteints de cancers à tumeurs solides.

 Le mode d'action de l'immuno-oncologie consiste à stimuler le système immunitaire des patients atteints de cancers, afin de susciter une réponse immunitaire détruisant les cellules cancéreuses. En routine clinique, la mise en œuvre de l’immunothérapie repose sur l'identification des patients potentiellement répondeurs, de même que la stratification des patients à inclure dans les essais cliniques afin d'augmenter les chances de succès de mise sur le marché de traitements immuno-oncologiques. Cette identification se fait habituellement aux moyens de biopsies tumorales.

L'étude rétrospective menée par Median Technologies a utilisé les images scanner d'une cohorte de44patients atteints de cancer primaire du foie pour extraire les signatures visuelles et la construction d'un modèle de deep learning optimisant la prédiction de l'infiltration des cellules CD8+dans le micro-environnement tumoral, comparé à son expression préalablement mesurée par biopsie, et pour le modèleprédictif de deep learning d'iBiopsy®. Il a été ainsi démontré que sur cette cohorte,la signature CD8+d'iBiopsy®,comparée à celle obtenue par des méthodes traditionnelles de radiomique,était un meilleur prédicteur du micro-environnement tumoral. 

Ces résultats doivent être confirmés sur des cohortes de patients indépendantes plus larges.

Paco Carmine


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30/03/2020 : Une étude publiée dans la Revue radiologie stipule que les images de détection de la pneumonie au COVID-19 obtenues par radiographie pulmonaire sont sensiblement équivalentes à celles du scanner. Cependant, des différences sont à signaler, notamment pour le suivi des lésions.

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05/02/2020 : Dans un rapport spécial publié le 4 février 2020 dans la revue Radiology, des chercheurs décrivent les caractéristiques scanographiques qui facilitent la détection et le diagnostic précoces du coronavirus de Wuhan.

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La recherche sur l'IA en imagerie avance avec le Data Challenge
25/10/2019 : Le Pr Nathalie Lassau, Professeur de Radiologie à l'Université Paris Sud et Co-Directrice du laboratoire d Imagerie IR4M (UPSUD/ CNRS) à l'Institut Gustave Roussy, est la responsable du Data Challenge dont la première édition a été organisée aux JFR 2018. Nous l'avons rencontrée pour une évocation des améliorations apportées, en 2019, à cette compétition.

Scanner thoracique du COVID-19 : différentier les images des autres pathologies virales
16/03/2020 : Dans une nouvelle étude publiée dans la revue Radiology, des chercheurs chinois et américains ont distingué des différences entre les images du COVID-19 et les autres pneumonies virales au scanner.

Communication des médecins : bientôt la fin de l’interdiction des procédés publicitaires
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