Cancer du sein : de nouveaux résultats en faveur du dépistage par tomosynthèse

La tomosynthèse, parfois appelée mammographie 3D, utilise un tube à rayons X qui se déplace en arc de cercle et prend des projections à faible dose de rayonnement du sein sous différents angles. La variation de l'angle permet de multiples points de données qui peuvent être reconstruits de différentes manières.

Quel niveau de performance pour la tomosynthèse au fil du temps ?

"En tant que radiologue, la tomosynthèse permet de visualiser le sein en plusieurs couches ou tranches, précise le Pr Emily F. Conant, Responsable de l’imagerie du sein pour le Department of Radiology, Perelman School of Medicine at the University of Pennsylvania à Philadelphie, et auteure principale d’une étude sur ce thème publiée dans la Revue Radiology. Cette capacité de faire défiler des tranches de tissus mammaires nous aide non seulement à détecter plus de cancers, mais aussi à mieux caractériser les zones bénignes ou normales du sein."

De nombreuses études ont montré que la tomosynthèse est supérieure à la mammographie numérique pour la détection du cancer et la réduction du taux de rappel pour un examen complémentaire basé sur des résultats initiaux suspects. Cependant, la plupart des données publiées sur le dépistage par tomosynthèse proviennent du premier cycle de dépistage où les taux de détection du cancer et les taux de rappel devraient être plus élevés qu'avec les cycles de dépistage ultérieurs. On en sait moins sur les performances de cette technologie au fil du temps.

Des taux de rappels inférieurs avec la tomodensitométrie

Pour cette étude, l'équipe de chercheurs a examiné les résultats sur une période de cinq ans après avoir commencé à explorer les patientes par tomosynthèse à l'automne 2011. L'ensemble de l'étude comprenait plus de 56 000 tomosynthèses, ainsi que 10 500 mammographies numériques. Les chercheurs ont comparé les résultats de l'imagerie avec les résultats des registres locaux du cancer.

Les taux de détection du cancer étaient de 6 pour 1 000 pour la tomosynthèse, contre 5,1 pour 1 000 pour la mammographie seule, avec un taux de rappel de dépistage de 8% contre 10,4%. Les chiffres sont restés stables au cours de ces cinq années et près d'un tiers des cancers détectés par cette technologie étaient associés à un pronostic moins favorable, contre seulement un quart pour la mammographie numérique.

Un moyen de détecter plus tôt les cancers les plus agressifs

"Nous avons montré que l'amélioration des performances a été maintenue sur plusieurs années avec la tomosynthèse, poursuit le Pr Conant. Il s'agit du suivi le plus long impliquant les registres du cancer qui ait été publié jusqu'à présent. » Le Pr. Conant a attribué cette amélioration de résultats à une meilleure visualisation des lésions bénignes et malignes et à une réduction de la superposition des tissus. "Avec la tomosynthèse, vous pouvez éliminer une partie des tissus mammaires qui se chevauchent afin que les résultats normaux et anormaux soient mieux visibles, remarque-t-elle. Cela permet à la fois une meilleure détection du cancer et une diminution des faux positifs."

L'une des principales forces de l'étude était la diversité de la cohorte. Par exemple, les femmes afro-américaines, qui sont connues pour développer des sous-types de cancer du sein plus agressifs à un âge précoce, représentaient environ la moitié du groupe d'étude. "Nous avons trouvé différents types de biologie dans les cancers détectés pour notre population diversifiée et c'est un point important à retenir de ce document, poursuit le Pr Conant. Nos résultats montrent que nous pouvons améliorer nos résultats de dépistage pour les jeunes femmes grâce à la tomosynthèse en trouvant plus tôt des cancers cliniquement importants avec moins de faux positifs."

Bien que davantage d'études avec des populations diverses et un suivi à long terme soient nécessaires, les premiers résultats soulignent la force de la tomosynthèse dans le dépistage du cancer du sein. "Ce sont des données très prometteuses et importantes qui peuvent certainement être utilisées pour modéliser des essais plus importants", conclut le Pr Conant.