Évaluer la composition cartilagineuse du genou par IRM dans les lésions arthrosiques

L'arthrose a une prévalence de plus de 33 % chez les adultes de plus de 65 ans. Elle impose un lourd tribut à la société sous la forme de coûts liés à la douleur, au handicap et à une qualité de vie réduite.

Analyser la composition du cartilage du genou pour révéler les changements biochimiques

Dans ce contexte, l’évaluation de sa progression de la dégénérescence du cartilage du genou par IRM semble importante. "Au moment où il y a des dommages structurels au niveau du cartilage, les choix de traitement sont très limités, précise le co-auteur d’un article publié dans la Revue Radiology, le Dr Majid Chalian, chef de l’unité d'imagerie et d'intervention musculo-squelettiques au département de radiologie de l'Université de Washington à Seattle. Nous ne pouvons pas traiter le cartilage endommagé,et nous ne pouvons pas prévenir l'arthrose parce que le cartilage ne va pas repousser."

L'analyse de la composition du cartilage basée sur l'IRM est un outil prometteur pour révéler les changements biochimiques et microstructuraux dans les premiers stades de l'arthrose. Deux protocoles d'IRM avancés, la cartographie T1rho et T2, ont été établis pour évaluer la composition du cartilage. Bien que les techniques soient prometteuses, les applications cliniques sont limitées. "Le problème avec ces mesures du cartilage compositionnel par imagerie est que la fiabilité et la reproductibilité des chiffres ne sont pas excellents", poursuit-il. Ils peuvent être différents d'une modalité à l'autre ou lorsque vous la même modalité à des moments différents. »

Une imagerie quantitative du cartilage en T1rho et T2

Pour combler ces lacunes, le Dr Chalian et ses collègues du comité des biomarqueurs musculo-squelettiques de la Radiological Society of North America (RSNA) ainsi que de la Quantitative Imaging Biomarkers Alliance (QIBA) ont collaboré pour créer un profil QIBA pour l'imagerie de la composition du cartilage. Ils ont analysé les principales publications dans le domaine et pris plusieurs décisions importantes.

Tout d'abord, ils ont constaté que les valeurs de cartilage T1rho et T2 sont mesurables avec l'IRM 3T avec une variation de 4% à 5%. "C'est très important car cela pourrait accélérer les essais cliniques, en leur permettant de se baser sur un échantillon plus petit", remarque le Dr Chalian. Le comité a également déterminé qu'une augmentation/diminution mesurée des valeurs T1rho et T2 de 14 % ou plus indique un changement minimum détectable, qui peut être utilisé pour définir les critères de réponse/progression pour l'imagerie quantitative du cartilage. Si une augmentation mesurée par T1rho ou T2 est attendue, comme c'est le cas avec la dégénérescence progressive du cartilage, alors une augmentation de 12% représente un changement minimum détectable.

« Il n'y avait pas de seuil généralement acceptable pour les valeurs T1rho et T2 pour la recherche et l'utilisation clinique, ajoute le Dr Chalian. Aujourd’hui, si vous explorez un genou en IRM et que vous effectuez un examen de suivi deux ans après en utilisant la même technique, un changement de 14% dans les valeurs T1rho et T2 du cartilage peut être considéré comme un changement significatif. »

Faciliter les applications cliniques par l’automatisation et homogénéiser les pratiques des radiologues

Cette procédure est une étape importante vers la détection précoce des anomalies du cartilage lorsque le traitement est efficace. Grâce à la modification du mode de vie des patients et aux médicaments thérapeutiques, ces derniers souffrant de douleurs au genou, voire les athlètes qui se remettent d'une blessure, pourraient éviter les dommages structurels et l'arthrose. « Sur la base de ces chiffres, nous pouvons dire si le cartilage est anormal et sujet à la dégénérescence », annonce le Dr Chalian.

Maintenant que la procédure a été générée, les chercheurs espèrent faciliter les applications cliniques en favorisant le passage d'une segmentation manuelle des séquences d'IRM à une approche automatisée beaucoup plus rapide et plus efficace. Il existe plusieurs applications de machine learning prometteuses pour la segmentation automatique du cartilage.

Lancé par la RSNA en 2007, QIBA vise à améliorer la valeur et les usages des biomarqueurs d'imagerie quantitative en réduisant la variabilité entre les appareils, les sites, les patients et le temps. Il tend également à unir les chercheurs, les professionnels de la santé et l'industrie pour faire progresser l'imagerie quantitative et l'utilisation des biomarqueurs d'imagerie dans les essais cliniques et la pratique.