L'exploration multimodale du syndrome métabolique
VENDREDI 16 FéVRIER 2024
Soyez le premier à réagirDes chercheurs américains ont réalisé une étude, publiée dans la Revue RadioGraphics, lister les techniques d’imagerie qui permettent d’identifier les facteurs de risque du syndrome métabolique. Ce fléau des temps modernes a diverses répercussions dans de nombreux organes et son exploration est progressivement améliorée par la segmentation automatique produite par l’IA.
Le syndrome métabolique est une constellation de facteurs de risques associés au développement de maladies cardiovasculaires athéroscléreuses et de diabète sucré de type 2.
Le syndrome métabolique, fléau des temps modernes
Le diagnostic de syndrome métabolique peut être posé lorsqu'au moins trois de ces cinq critères, à savoir l’obésité abdominale, l’altération de la tolérance au glucose, l’hypertriglycéridémie, de faibles taux de lipoprotéines de haute densité et une pression artérielle élevée ont présents. D'autres critères peuvent y être ajoutés, comme le tabagisme, le mode de vie sédentaire, l'âge avancé, l'état post-ménopausique, un régime riche en glucides ou le niveau socio-économique.
Le syndrome métabolique est un fléau des temps modernes, qui augmente le risque de diabète de type 2, de maladies cardiovasculaires et est souvent associé à une maladie hépatique, une insuffisance rénale, un dysfonctionnement neurologique et des tumeurs malignes. Bien que l’imagerie ne soit pas spécifiquement recommandée pour établir le diagnostic du syndrome métabolique ou de ses facteurs de risque, l’identification du syndrome peut apparaître lors d’une imagerie réalisée pour d’autres indications cliniques.
Les différentes techniques d’imagerie permettant d’identifier les facteurs de risque du syndrome métabolique
Un article publié dans la Revue RadioGraphics liste les techniques d’imagerie actuelles et émergentes qui fournissent un aperçu des facteurs de risque du syndrome métabolique et des lésions des organes cibles.
L’évaluation de la graisse sous-cutanée et viscérale se fait par exemple aux moyens de la tomodensitométrie (TDM) et l'IRM, le volume total de graisse pouvant être quantifié. La graisse ectopique, qui peut fournir des informations supplémentaires sur les facteurs de risque du syndrome métabolique, est aussi quantifiée par TDM et IRM mais l’échographie peut estimer l'épaisseur de graisse para-rénale, entre la paroi interne de la musculature abdominale et la surface des reins.
La spectroscopie IRM de l'hydrogène 1 est considérée comme la norme de référence non invasive pour l’analyse de la myostéatose, en complément de la composition corporelle et de la résistance à l'insuline. Le PETScan au FDG a le potentiel en tant que marqueur d'imagerie de la sensibilité à l'insuline. Le syndrome métabolique peut entraîner des anomalies et un dysfonctionnement dans presque tous les organes du corps humain.
Les promesses du deep learning pour identifier précisément les volumes de tissus adipeux ou les calcifications artérielles
Cependant, la mesure manuelle des biomarqueurs, en particulier des tissus adipeux viscéraux (TAV) ou sous-cutanés (TASC), sont progressivement remplacés par des algorithmes de deep learning pour une segmentation entièrement automatisée des images TDM pour calculer les muscles squelettiques, les volumes TAV et TASC, ainsi que le volume de graisse pancréatique, avec des précisions comparables à celles de la segmentation manuelle. Sur le plan cardiovasculaire, la quantification automatisée de la calcification artérielle peut mieux prédire les événements cardiovasculaires que le score de risque de Framingham. De la même façon, la segmentation automatisée du foie pendant l'IRM offre une mesure précise et facilement disponible de l'accumulation de graisse hépatique.
À terme, les chercheurs affirment que l’utilisation croissante de la segmentation automatisée par l’intelligence artificielle permettra une exploitation accrue des informations disponibles à partir des examens d’imagerie, offrant un dépistage opportuniste de la santé des patients et contribuant à adapter les soins de santé personnalisés, sans coûts, rayonnement ou produit de contraste supplémentaires.
Bruno Benque avec RSNA