La pathologie numérique et l’IA offrent une foule d’avantages aux pathologistes, notamment en ce qui concerne le diagnostic du cancer du sein, qui est truffé de défis uniques. Le partenariat et l’intégration sont essentiels pour tirer parti de ces avantages et pour améliorer le processus de diagnostic du cancer du sein, tant pour les pathologistes que pour les patientes. En début de semaine, lors de la conférence annuelle de l’Académie américaine et canadienne de pathologie (USCAP) à la Nouvelle-Orléans, le Dr Juan Retamero, vice-président de Paige Medical, et Felix Faber, PDG de Mindpeak, ont partagé la scène pour expliquer pourquoi l’intégration est importante pour améliorer le diagnostic, et comment l’intégration de l’IA dans les flux de travail en pathologie peut permettre un diagnostic plus direct pour les patients.
Le Dr Retamero a d’abord expliqué que le terme « intégration » peut signifier deux choses : l’intégration des outils d’IA dans le flux de travail de la pathologie et l’intégration plus profonde de la pathologie avec les autres disciplines du continuum de soins du cancer, telles que la radiologie et l’oncologie. Dans l’état actuel des choses, la pathologie est isolée des autres spécialités, ce qui peut entraîner des divergences de décision entre les médecins, susceptibles de retarder le diagnostic et le traitement. Lorsque les laboratoires de pathologie passent au numérique et que leurs informations deviennent accessibles numériquement et non plus exclusivement au microscope, chaque partie prenante peut facilement communiquer et prendre des décisions connectées, ce qui peut réduire les erreurs d’interprétation et résoudre les divergences avant qu’elles n’atteignent le patient. En outre, de nombreux laboratoires fonctionnent actuellement sans l’aide d’outils de diagnostic tels que l’IA, ou même sans spécialistes en pathologie, ce qui peut laisser place à des erreurs humaines susceptibles d’avoir un impact sur le traitement des patients. L’IA permet aux pathologistes de prendre des décisions plus sûres, plus efficaces et moins subjectives, ce qui pourrait les aider à éviter les erreurs de diagnostic ou les retards avant que le patient n’en subisse les conséquences.
Par conséquent, l’intégration – à la fois de l’IA dans la pathologie et de la pathologie dans la chaîne de diagnostic plus large – est essentielle. Et c’est le partenariat qui rend l’intégration possible. Le partenariat récemment annoncé entre Paige et Mindpeak a été mis en place pour regrouper en un seul endroit les outils dont les pathologistes ont besoin pour l’ensemble du spectre du diagnostic du cancer du sein. En intégrant les algorithmes d’analyse IHC de Mindpeak à la plateforme Paige, le partenariat permet aux laboratoires qui passent au numérique d’être rapidement opérationnels avec des flux de travail alimentés par l’IA, tout en offrant des solutions pour chacun des défis du diagnostic du cancer du sein.
Pour étayer cette idée, le Dr Retamero a mis en évidence certains problèmes à chaque étape du diagnostic et la manière dont l’IA pourrait aider, en commençant par la détection des tumeurs. Il a fait part d’une étude qui a révélé que la concordance entre les pathologistes dans le diagnostic du cancer n’était que de 75 % et, fait intéressant, que les cas bénins étaient surinterprétés dans 13 % des cas.1 Paige Breast*, une application d’IA pour la détection des néoplasmes précancéreux et malins, a été conçue avec une sensibilité élevée pour accroître la confiance des pathologistes dans leur diagnostic mammaire, en particulier pour savoir si les cas que l’IA qualifie de négatifs sont réellement bénins. Il attire en outre l’attention des pathologistes sur la zone de la lame la plus susceptible d’abriter un cancer et met en évidence les cellules cancéreuses tout en faisant disparaître les tissus non tumoraux dans la TissueMap afin d’aider les pathologistes à concentrer leur attention sur ce qui est important et à gagner du temps lors de l’examen des cas.
Un problème de discordance similaire existe dans le diagnostic des ganglions lymphatiques ; dans une étude, jusqu’à 24% des patients stadifiés par des pathologistes généraux ont vu leur statut N augmenté lorsqu’ils ont été évalués par un spécialiste.2 Paige Breast Lymph Node*, une IA pour l’identification des métastases des ganglions lymphatiques, réduit cette subjectivité et s’est avérée performante même sur des micromètres et des ITC de petite taille et difficiles. Elle permet également de réduire considérablement le temps nécessaire à l’évaluation des ganglions lymphatiques, une étude ayant montré qu’elle avait aidé les pathologistes à poser leur diagnostic 55 % plus rapidement.3 Sur la question de l’efficacité, le Dr Retamero a demandé aux participants de lever la main s’ils n’aimaient pas le comptage des mitoses. Sans surprise, de nombreux pathologistes s’accordent à dire que le processus est fastidieux, qu’il prend du temps et qu’il représente un défi. Paige Breast Mitosis** allège le fardeau du comptage des mitoses en détectant la zone sensible de 2 mm2 sur la lame qui contient le plus grand nombre de mitoses et en proposant un score automatique pour l’ensemble de la lame, ce qui améliore encore une fois l’efficacité et la confiance.
Felix Faber, PDG de Mindpeak, a ensuite présenté l’étape suivante du processus de diagnostic, la quantification IHC. Il s’agit là d’un autre domaine où il peut y avoir des divergences importantes entre les pathologistes, les institutions et même les régions géographiques. Les algorithmes d’IA de Mindpeak ont été conçus pour ne pas tenir compte des variations entre les colorants et les scanners afin de réduire la subjectivité entre les régions ou les sites. Leurs algorithmes d’analyse des biomarqueurs du cancer du sein, notamment Ki-67, ER & PR et HER2, identifient et classent les cellules tumorales, en fournissant des scores automatiques pour les régions d’intérêt ou les lames entières, sur la base des directives actuelles en matière de biomarqueurs. Il a été prouvé que cette méthode permet non seulement de réduire le temps nécessaire au calcul d’un score de plus de 80 %4, mais aussi d’améliorer la précision du diagnostic, ce qui est particulièrement important pour l’examen des biomarqueurs, car cela a un impact direct sur le traitement des patients.
Grâce au partenariat entre Paige et Mindpeak, 5 applications au total, y compris ces outils mammaires, seront disponibles sur la plateforme Paige. Le fait de disposer de tous ces outils ensemble permet aux pathologistes de travailler plus efficacement, sans avoir à apprendre plus d’un système ou à se connecter et se déconnecter de plusieurs plates-formes. Cela permet aux laboratoires d’adopter facilement la pathologie numérique et de profiter de ses nombreux avantages et, surtout, de se préparer au succès à mesure que l’IA continue d’évoluer dans le domaine des soins aux cancéreux.
Bien que ces outils fassent progresser l’avenir de la pathologie, l’IA ne remplacera jamais les pathologistes. Il amplifie plutôt l’ensemble unique de compétences que les pathologistes possèdent déjà, ce qui leur permet de réaliser leur diagnostic plus rapidement et d’être plus confiants dans leur décision. De cette manière, l’utilisation de l’IA aide les patients à recevoir un diagnostic plus direct, ce qui, nous l’espérons, créera un monde où les bons patients recevront le bon traitement au bon moment.
En savoir plus sur l’intégration de Paige & Mindpeak ou l’essayer gratuitement.
Références
1ElmoreJG, Longton GM, Carney PA, et al. Concordance diagnostique entre les pathologistes qui interprètent les échantillons de biopsie mammaire. JAMA. 2015;313(11):1122–1132. doi:10.1001/jama.2015.1405
2VestjensJHMJ, Pepels MJ, de Boer M, et al. Impact pertinent de la révision de la pathologie centrale sur la classification nodale chez les patientes individuelles atteintes d’un cancer du sein. Ann Oncol. 2012;23(10):2561-2566. doi:10.1093/annonc/mds072
3Selonune étude clinique expérimentale impliquant 3 pathologistes et les données de 148 patients.
4ColónE et al. (2023) : L’IA combinée à la méthodologie de comptage global recommandée par le groupe de travail international sur le Ki67 dans le cancer du sein permet d’identifier davantage de patientes éligibles au traitement et de multiplier la vitesse par 8.
*Dans l’Union européenne et au Royaume-Uni, les produits Paige mentionnés sont marqués CE-IVD et UKCA pour un usage clinique. Aux États-Unis, où l’utilisation à des fins de recherche est autorisée, Paige Breast, Paige Breast Lymph Node et HER2Complete sont limités à une utilisation à des fins de recherche uniquement et ne doivent pas être utilisés dans le cadre de procédures de diagnostic.
**Paige Breast Mitosis est actuellement diffusé à des fins d’évaluation/démonstration uniquement et ne doit pas être utilisé dans le cadre de procédures de diagnostic.
