Étude menée par le Guy’s and St Thomas’ NHS Foundation Trust et le King’s College London au Royaume-Uni.
NEW YORK et LONDRES- 1er février 2021 – Paige, le leader mondial des logiciels de diagnostic en pathologie basés sur l’IA, a annoncé aujourd’hui une nouvelle étude visant à évaluer comment les logiciels de diagnostic du cancer peuvent aider à évaluer le cancer du sein. Dirigée par des cliniciens de Guy’s and St Thomas’ et du King’s College London, l’étude évaluera Paige Lymph Node, un système logiciel d’IA réservé à la recherche qui peut aider les pathologistes à déterminer si le cancer du sein s’est potentiellement propagé au système lymphatique. L’étude évaluera l’impact des techniques de diagnostic assistées par logiciel à partir de cas historiques de ganglions lymphatiques du Guy’s Cancer Centre, en utilisant des images réelles de ganglions lymphatiques de patientes atteintes d’un cancer du sein, qui ont donné leur consentement pour que les images soient utilisées dans la recherche.
Le cancer du sein est le cancer le plus fréquent dans le monde, avec environ 2,3 millions de femmes diagnostiquées et 685 000 décès dans le monde en 2020.[i] Au Royaume-Uni, on dénombre environ 56 000 nouveaux cas chaque année[ii] – soit plus de 150 nouveaux cas par jour. Lorsque les cliniciens diagnostiquent un cancer du sein, ils vérifient également si le cancer s’est propagé au-delà du tissu mammaire. Pour cette étape, des pathologistes experts examineront le tissu des ganglions lymphatiques afin de déterminer si le cancer s’est propagé.
« Les pathologistes jouent un rôle central dans le diagnostic du cancer du sein, et leurs diagnostics ont une forte incidence sur le programme de traitement de chaque patiente », a déclaré David Klimstra, M.D., médecin-chef chez Paige. « Les leaders de la pathologie à Guy’s and St Thomas’ et au King’s College London font progresser les méthodes et la science pour aider les patients à recevoir les diagnostics les plus précis et à prendre des décisions sur les traitements qui changent la vie de la manière la plus efficace possible. Paige Lymph Node avec cette étude explorera le potentiel de l’intelligence artificielle pour aider les pathologistes à réaliser l’importante évaluation diagnostique des métastases des ganglions lymphatiques, définissant le risque de progression du cancer du sein. »
Le nœud lymphatique Paige a été développé en utilisant des techniques de calcul et d’IA avancées basées sur l’apprentissage profond. Lors de l’utilisation de Paige Lymph Node, les résultats ou les sorties de l’algorithme sont présentés aux pathologistes dans le cadre d’un flux de travail diagnostique pour les aider à identifier et à classer les tissus potentiellement métastatiques. La technologie de l’IA n’est pas conçue pour remplacer l’évaluation des pathologistes, mais plutôt pour leur permettre de travailler beaucoup plus efficacement et pourrait attirer leur attention sur des cancers qu’ils auraient pu manquer.
« Je suis ravie de participer à ce projet passionnant qui vise à déterminer si cette technologie d’intelligence artificielle peut contribuer à la prise en charge des patients en aidant le pathologiste consultant à établir un diagnostic précis des îlots de cancer du sein qui se sont propagés aux ganglions lymphatiques », a déclaré Sarah Pinder, FRC Path, principale pathologiste spécialiste du sein à Guy’s and St Thomas’. « Cela a le potentiel d’améliorer à la fois la précision et la rapidité de l’évaluation de l’examen microscopique, avec des avantages tant pour le NHS que pour les patients. »
« Le développement, l’évaluation et la mise en œuvre de nouvelles approches basées sur l’intelligence artificielle, susceptibles de changer l’avenir des soins de santé, constituent actuellement un domaine de recherche passionnant », a déclaré Anita Grigoriadis, docteur en médecine, maître de conférences à l’école des sciences du cancer et des sciences pharmaceutiques du King’s College de Londres. « Travailler avec Paige sur leur détection du cancer dans les ganglions lymphatiques des patientes atteintes d’un cancer du sein ouvre de multiples pistes sur la manière dont nous, en tant que chercheurs translationnels, pouvons participer efficacement au parcours allant de la conception à l’application de telles approches basées sur l’IA. »
- Organisation mondiale de la santé : Cancer du sein. Disponible sur : https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/breast-cancer [consulté le 15 novembre 2021].
- Cancer Research UK : Breast Cancer Statistics. Disponible sur : https://www.cancerresearchuk.org/health-professional/cancer-statistics/statistics-by-cancer-type/breast-cancer [consulté le 15 novembre 2021].
