Le devenir des nodules pulmonaires détectés par tomodensitométrie n'est, la plupart du temps prévisible qu'après une biopsie. Une équipe de chercheurs québécois a réussi à modéliser l'apparition d'un cancer du poumon à partir des données cliniques des patients, corrélées aux images de scanners réalisés deux ans après le diagnostic initial.
Deux études multicentriques compilées
A partir des scanners low-dose réalisés sur les patients ayant participé deux études nord-américaines, l'étude Pan-Canadian Early Detection of Lung Cancer (PanCan), ainsi qu'une série d'études sur le même thème commandées par le British Columbia Cancer Agency (BCCA), une équipe de la faculté de médecine et de l'université de cardiologie et de pneumologie du Quebec a réalisé une compilation. Le but de ce travail, publié dans le New England Journal of Medicine, était de construire un outil prédictif pour l'apparition d'un cancer du poumon à partir de la présence de nodules sur les images observées.
Modéliser la probabilité de survenue du cancer pulmonaire
Les chercheurs ont étudié 12 029 nodules sur ces 2 981 patients, qui présentaient des caractéristiques similaires, à savoir des fumeurs ou ex-fumeurs, entre 50 et 75 ans, sans antécédents familiaux. A partir de l'aspect radiologique, de la position, ou de l'évolution de la taille de ces nodules au bout de deux ans, dont 144 se sont révélés cancéreux, ils ont inventé une méthode permettant de modéliser la survenue d'un cancer du poumon à distance de la première apparition des nodules sur un scanner low-dose.
Les promesses d'un modèle à 90% fiable
Les résultats de l'évaluation de leur modèle apparaissent satisfaisants, avec une validation pour approximativement 90% des cas. Ce travail permettra, à terme, de limiter les investigations secondaires au diagnostic des nodules pulmonaires, notamment les actes de biopsie voire de chirurgie, dont les effets secondaires ne sont statistiquement pas négligeables, et de générer des économies pour le système de santé.
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