C’est une collaboration entre l’Institut Curie et Ibex Médical Analytics qui a permis de démontrer la performance, la fiabilité et la mise en application clinique d’un algorithme d’IA capable de diagnostiquer les cancers du seins lors de biopsies mammaires, qui consistent en des prélèvements de tissus pour effectuer un examen. L’intelligence artificielle, renommée Galen Breast, a été développée dans l’objectif de réduire les erreurs et d’améliorer la qualité du diagnostic.
Validation clinique d'une IA, une première mondiale
"J’ai été impressionné par les résultats de l’étude, les niveaux de précision très élevés et l’étendue des capacités de détection offertes par la technologie d’IA d’Ibex, semblables à ceux des pathologistes experts" déclare dans un communiqué Stuart Schnitt, médecin, chef du service de pathologie oncologique du sein au Dana-Farber/Brigham and Women’s Cancer Center et professeur de pathologie à la Harvard Medical School. Ces travaux, dont les résultats sont détaillés dans la revue NPJ Breast Cancer, font état de la toute première mise en oeuvre d’une IA dans le cadre d’une utilisation clinique.
Grâce à des méthodes d’apprentissage profond - le fameux "deep learning" - l’algorithme de l’IA est aujourd'hui capable d'identifier plus de 50 caractéristiques mammaires spécifiques. Cela a été rendu possible grâce à plus de deux millions d’échantillons d’images et 18 spécialistes. Ils ont entraîné cet algorithme afin de garantir un diagnostic robuste et fiable. Les échantillons d’entraînement pour l’algorithme ont été sélectionnés à l’aide de plusieurs critères, comme par exemple des cas mammaires choisis au hasard ou encore des échantillons avec des caractéristiques particulières peu communes (sous-types rares de cancer invasif).
Cependant, Galen Breast n’a pas pour vocation de remplacer les médecins. Cet outil fournit des informations qui permettent de détecter l’avancée de différents types de cancer du sein et ainsi affiner la précision du diagnostic. "Le système est surtout développé pour être un appui aux pathologistes, pour vérifier qu’ils n’aient pas manqué quelque chose un lors de sa lecture, ainsi que pour automatiser le traitement de certains examens chronophages et fastidieux comme le taux de lymphocytes dans la tumeur (voir encadré ci-dessous)" explique à Sciences et Avenir une spécialiste extérieure à l'étude, Suzette Delaloge, oncologue médicale spécialiste du cancer du sein et directrice du programme Interception de Gustave Roussy.
CANCER : Les lymphocytes font parties des globules blancs. Ils circulent à travers le sang, la lymphe, nos organes lymphoïdes (thymus, moelle osseuse, ganglions...), et protègent notre organisme d'agents pathogènes. Les lymphocytes infiltrés dans la tumeur (TILs) sont des biomarqueurs qui permettent de distinguer les cancers du seins à prédominance lymphocytaire, c'est à dire quand le nombre de cellules lymphocytaires est supérieur au nombre de cellules tumorales. Ce diagnostic contribue à déterminer les traitements nécessaires aux patients pour soigner la maladie.
Un besoin urgent d’outils d’aide au diagnostic
Aujourd’hui, le cancer du sein est le plus fréquent chez les femmes dans le monde, avec plus de 2,2 millions de nouveaux cas chaque année. Il devient primordial d’établir un diagnostic précis et rapide afin de prendre en charge les patients de façon efficace. Cependant, l’augmentation de l’incidence globale du cancer du sein et la diminution du nombre de pathologistes (moins 17% entre 2007 et 2017) rend cette tache difficile.
"Les résultats qui viennent d’être publiés laissent entrevoir des perspectives prometteuses tant pour la prise en charge de nos patientes que pour le travail absolument essentiel des pathologistes dans le dépistage et le diagnostic du cancer" se réjouit dans un communiqué, Steven Le Gouill, directeur de l’ensemble hospitalier de l’Institut Curie. En effet, d'après les résultats, l’algorithme d’IA a été capable de distinguer avec exactitude et précision différents types de cancer du sein ainsi que d’établir le grade des cancers précoces - comparaison des cellules cancéreuses à des cellules normal pour définir l’avancée du cancer. L’algorithme a également fait preuve d’une grande précision dans l’identification de facteurs pronostiques importants.
A ce jour, l'algorithme est uniquement entraîné pour diagnostiquer des échantillons de biopsies sur lame (échantillons traités et colorés selon différents procédés). Les travaux à venir ont pour objectif de former l'IA à détecter les pathologies du sein directement sur des échantillons chirurgicaux. "Ce travail en cours vise à étendre le champ d'application du logiciel de l'IA afin d'aider les pathologistes dans le diagnostic des berges chirurgicales (risques de récidives locales ou de métastases), conduisant parfois à l'ablation du sein. L'amélioration de l'IA pourrait également donner une indication de traitement pouvant être couplé à la chirurgie, grâce à la détermination de récepteurs hormonaux ou d'index de prolifération" précise à Sciences et Avenir, Marc Bollet, oncologue et radiothérapeute à L'institut Français du Sein, extérieur à l'étude.
