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Un algorithme pour identifier et évaluer le stade d'évolution d'une fibrose hépatique à partir de l'IRM et de l'ERM

JEUDI 26 NOVEMBRE 2020 Soyez le premier à réagirSoyez le premier à réagir

Une étude rétrospective menée par Median Technologie révèle les qualités de spécificité et de sensibilité d’un algorithme d’IA pour évaluer le stade d’une stéatose hépatique non alcoolique par ERM ainsi que pour détecter une fibrose hépatique par IRm morphologique.

Median Technologie

Median Technologies a annoncé, le 24 novembre 2020, les résultats d'une première étude rétrospective sur l'évaluation, grâce à un biomarqueurnon-invasifextrait des images d’IRM et l’élastographie IRM (ERM) de la sévérité de fibrose hépatique chez des patients souffrant de stéatose hépatique non alcoolique (Non-AlcoholicSteatoHepatitis - NASH).

Quantifier le pouvoir discriminant de l’IA pour l’évaluation de la fibrose hépatique à partir de l’ERM

Le pronostic de la NASH est principalement lié au degré de fibrose hépatique dont le diagnosticrepose sur l'examen histologique d'une ponction-biopsie hépatique. En routine clinique toutefois,l'évaluation de l'absence de fibrose avancée de la maladie se fait pardes tests sanguins ou l'élastométrie hépatique.La biopsie est toutefois indispensable au diagnostic de la NASH avancée.L'intérêtclinique consiste à distinguer avec précision et de façon non-invasive les patientsprésentant une fibrose précoce de ceux présentant une fibrose avancée à risque de progresser vers la cirrhose et le cancer du foie.

Dans ce contexte clinique, l'objectif de l'étude rétrospective préliminaire menée par Median Technologiesa été de quantifier le pouvoir discriminant entre les stades de fibrose précoce et de fibrose avancée des algorithmes d'apprentissageintégrés dans la plateforme iBiopsy® chez des patients souffrant de la NASH.Les images IRM et ERM d'une cohorte de patientsatteints de laNASH ayant une fibrose de stade F2 ou F3 selon la classification histologique du NASH CRN (F0-F4),ontété utilisées pour modéliser la relation entre les caractéristiques des images du foie et les stades histologiquesprécoces et avancés de fibrose hépatique. Laperformance du test iBiopsy®appréciée par AUROC est de 0.90 avec une spécificité de 0.89 et une sensibilitéde 0.86 pour le diagnostic de fibrose avancée (F3) basé sur l’ERM.

Optimiser la performance de l’IRM morphologique pour détecter les fibroses hépatiques

Malgré ses excellentes performances, le coût élevé et l'accès restreint de l’ERM limitent son adoption clinique pour mesurer la fibrose hépatique. Dans ce contexte, les performances de iBiopsy® ont également été mesurées sur des images d'IRM morphologique sans injection de produit de contraste. Aujourd'hui, en routine clinique, les mesures morphologiques réalisées sur l'IRM seule ne sont pas fiables et restent insuffisantes pour détecter des fibroses même importantes du foie. Cependant, en appliquant les technologies d'IA de iBiopsy®, la performance prédictive est encourageante avec une spécificité de 0.83 et une sensibilité de 0.72. Median s'attend à une amélioration de la précision de la mesure grâce à l'optimisation des algorithmes d'apprentissage.

Les résultats de l'étude préliminaire montrent que le biomarqueur non invasif de fibrose NASH obtenu via la plateforme iBiopsy®pourrait permettre de discriminerune fibrose précoce d'une fibroseavancée.Ces résultats nécessitent une validation sur des cohortes indépendantes.

Paco Carmine


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