L'apparition de lésions ovariennes à l'échographie est un prédicteur efficace du risque de cancer. Une étude publiée dans la Revue Radiology propose une gradation de ces lésions qui peut aider les femmes à éviter une intervention chirurgicale inutile.
Le cancer de l'ovaire, qui est le plus meurtrier des cancers gynécologiques, peut être évité en amont par la caractérisation des lésions annexielles lors d'un examen échographique.
De la nécessité d’utiliser, en routine, un système de gradation des lésions annexielles
Les systèmes actuels de gradation des risques fonctionnent bien, mais leurs multiples sous-catégories et leur approche à multiples facettes peuvent les rendre difficiles à maîtriser pour les radiologues exerçant dans des pratiques cliniques polyvalentes. Dans une nouvelle étude publiée dans la Revue Radiology, le Dr Akshya Gupta, du University of Rochester Medical Center à Rochester - N.Y, USA - et ses collègues ont évalué une méthode qui utilise des images échographiques pour classer les lésions annexielles dans l'une des deux catégories : classiques ou non classiques.
« Sur la base des caractéristiques que nous voyons à l'échographie, nous essayons d'évaluer si une lésion identifiée nécessite un examen plus approfondi et où aiguiller le patient, remarque le Dr Gupta. Il y a beaucoup de nuances car les lésions peuvent être difficiles à évaluer. »
Lésions à contenu liquide vs lésions solides et/ou à flux sanguin
Les lésions classiques sont celles couramment détectées telles que les kystes remplis de liquide qui comportent un très faible risque de malignité. Les lésions non classiques comprennent les lésions à composante solide et présentant un flux sanguin à l'échographie Doppler. Une approche classique versus non classique de ces lésions pourrait aider les radiologues dans une pratique clinique soutenue. Les chercheurs ont examiné 970 lésions annexielles isolées chez 878 femmes, âgées en moyenne de 42 ans, à risque moyen de cancer de l'ovaire, ce qui signifie qu'elles n'avaient pas d'antécédents familiaux ni de marqueurs génétiques liés à la maladie.
Sur les 970 lésions, 53 (6 %) étaient malignes. L'approche de catégorisation basée sur l'échographie classique versus non classique a atteint une sensibilité de 92,5 % et une spécificité de 73,1 % pour le diagnostic de la malignité dans le cancer de l'ovaire. La fréquence des tumeurs malignes était inférieure à 1 % dans les lésions présentant des caractéristiques échographiques classiques. En revanche, les lésions qui avaient une composante solide avec le flux sanguin avaient une fréquence de malignité de 32 % dans l'ensemble du groupe d'étude et de 50 % chez les participantes à l'étude âgés de plus de 60 ans.
Une classification qui n’est pas reconnue pour dépister le cancer de l’ovaire
Lorsqu'une lésion bénigne classique est rencontrée, les patients peuvent être rassurés sur la présence d'une lésion bénigne, évitant ainsi un bilan approfondi. Si des recherches supplémentaires confirment les résultats de l'étude, le système pourrait devenir un outil utile pour les radiologues qui épargnerait à de nombreuses femmes les coûts, le stress et les complications de la chirurgie. « En fin de compte, nous espérons qu'en utilisant les fonctionnalités de l'échographie, nous pourrons trier les patients qui ont besoin d'une imagerie de suivi avec échographie ou IRM et quels patients devraient être aiguillés vers la chirurgie », conclut le Dr Gupta.
Bien que ces résultats sur les examens échographiques diagnostiques offrent des informations de triage précieuses, l'échographie ne s'est pas avérée bénéfique spécifiquement comme examen de dépistage du cancer de l'ovaire.


L’IRM corps entier traitée par deep learning s’avère un outil puissant d’identification des risques cardio-métaboliques. Dans une étude parue dans la Revue Radiology, des chercheurs ont créé la carte de référence la plus détaillée à ce jour de la répartition des graisses et des muscles dans le corps...
05/06/2026 -


Il est primordial aujourd’hui d’homogénéiser les pratiques des radiologues pour une amélioration de la qualité de l’IRM de la prostate. Un groupe de travail issu de l’ESUR propose un cadre de bonnes pratiques. Un article publié dans la Revue European Radiology détaille les trois étapes distinctes de...
15/05/2026 -


Les découvertes fortuites issues du dépistage du cancer de la prostate par IRM sont souvent difficiles à appréhender. Une étude publiée dans la Revue European Radiology compare la gestion des découvertes fortuites au sein de trois centres de dépistage suédois. Ce travail enregistre un nombre statist...
12/05/2026 -


Le ¹⁷⁷LuPSMA couplé à l’enzalutamide est reconnu aujourd’hui pour le traitement du cancer de la prostate métastatique. Selon une étude publiée dans la Revue Radiology, la scintigraphie au ¹⁷⁷LuPSMA peut évaluer la survie globale après 6 semaines de traitement ainsi que les variations du volume tumor...
08/05/2026 -


La composition corporelle acquise par imagerie en coupe peut être considérée désormais comme un moyen d’évaluer les risques cardio-métaboliques et oncologiques. Des scores z de composition corporelle élaborés à partir d’un outil de deep learning font l’objet d’une étude publiée dans la Revue Radiolo...
07/05/2026 -


En tomodensitométrie abdominale, on observe des niveaux de doses disparates causés par des protocoles d’acquisition faiblement paramétrés. Des difficultés à suivre le rythme les mises à jour permettant d’ajuster les protocoles sont souvent avancées par les professionnels. Une étude publiée dans la R...
04/05/2026 -


Comment une solution d’IA optimiser un processus de dépistage du cancer de la prostate par IRM ? Une étude publiée dans la Revue European Radiology teste un réseau neuronal entrainé à partir d’une population de dépistage du cancer de la prostate. Mais cet essai ne satisfait pas les chercheurs par dé...
29/04/2026 -
Ne manquez aucune actualité en imagerie médicale et radiologie !
Inscrivez-vous à notre lettre d’information hebdomadaire pour recevoir les dernières actualités, agendas de congrès, et restez informé des avancées et innovations dans le domaine.