Créer un pathologiste artificiel

Créer un pathologiste artificiel

Accueil » Psychologie » Troubles mentaux » Enfant » Créer un pathologiste artificiel

Une équipe de l’Institut Max Planck pour la science de la lumière (MPL) à Erlangen a créé une nouvelle méthode rapide et précise permettant aux cliniciens d’analyser les cellules dans des échantillons de tissus de patients cancéreux sans avoir besoin d’un pathologiste qualifié. Ils utilisent l’intelligence artificielle pour évaluer les données produites par leur méthode.

Pendant la chirurgie du cancer, des informations rapides et précises sur le tissu opéré sont nécessaires pour guider les prochaines étapes du chirurgien. Lorsqu’il opère un patient atteint d’un cancer avec une tumeur solide, le chirurgien enverra un échantillon de biopsie à un pathologiste pour une évaluation rapide. Le pathologiste doit évaluer, par exemple, si le tissu est sain ou non ou dans quelle mesure le cancer s’est propagé dans les organes. Le processus conventionnel d’un tel diagnostic peropératoire demande beaucoup de temps, de ressources et de main-d’œuvre.

Mais que se passerait-il s’il existait une méthode capable de faire cette analyse des tumeurs solides en seulement 30 minutes, avec précision et en l’absence d’un pathologiste formé ? C’est précisément le résultat de l’effort des scientifiques du MPL et du Max-Planck-Zentrum für Physik und Medizin (MPZPM), en coopération avec la Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg, l’hôpital universitaire d’Erlangen et l’Institut Fraunhofer pour le processus Automation (IPA) à Mannheim.

Dans une étude publiée dans Nature Génie biomédicall’équipe autour du Dr Despina Soteriou, du Dr Markéta Kubánková et du directeur du MPL, le professeur Jochen Guck, utilise un broyeur de tissus, développé par l’IPA, pour déchirer rapidement les échantillons de biopsie jusqu’au niveau de la cellule unique.

Ces cellules individuelles sont ensuite analysées à l’aide de la cytométrie de déformabilité en temps réel (RT-DC), une méthode sans étiquette développée au laboratoire Guck. Avec lui, ils peuvent analyser les propriétés physiques de jusqu’à 1 000 cellules par seconde. C’est 36 mille fois plus rapide que les méthodes plus anciennes et plus “traditionnelles” d’analyse de la déformabilité des cellules.

Une approche physique de l’analyse cellulaire

Dans RT-DC, les cellules individuelles sont poussées à grande vitesse à travers un canal microscopique, où elles se déforment sous la contrainte et la pression. Une image est prise de chaque cellule.

À partir des images, les scientifiques déterminent diverses propriétés physiques des cellules, telles que leur taille, leur forme ou leur déformabilité. Kubánková explique l’avantage de se concentrer sur les attributs physiques des cellules : “Lorsque vous allez chez votre médecin, il ou elle ne se contente pas de vous regarder, mais fait également un examen physique et sent des parties de votre corps. Avec des méthodes traditionnelles pour analyser un échantillon de biopsie, un pathologiste ne peut que regarder les cellules. Nous pouvons faire l’examen physique des cellules individuelles, et cela nous donne beaucoup plus d’informations avec lesquelles travailler.

Faire simplement l’examen physique des cellules n’est pas suffisant pour le diagnostic. Les médecins doivent être en mesure d’évaluer ces résultats sans l’aide d’un pathologiste ou d’un physicien qualifié. Pour y parvenir, le groupe MPL a combiné le broyeur de tissus et le RT-DC avec un troisième outil : l’intelligence artificielle (IA).

Le modèle d’IA évalue les grands ensembles de données complexes obtenus par analyse RT-DC et évalue rapidement si un échantillon de biopsie contient ou non du tissu tumoral. L’utilisation de l’IA a également confirmé l’importance de la déformabilité cellulaire en tant que biomarqueur, car les résultats étaient nettement pires lorsque l’IA n’était pas entraînée avec cette variable. Dans l’ensemble, l’ensemble de la procédure, y compris le traitement des échantillons et l’analyse automatisée des données, prend moins de 30 minutes et est donc suffisamment rapide pour être effectué pendant la chirurgie.

Il est important de noter qu’un pathologiste n’a pas besoin d’être facilement disponible pour évaluer l’échantillon. C’est un grand avantage, car les consultations peropératoires ne sont pas toujours possibles et sur certains sites, les échantillons ne peuvent être analysés qu’après la fin de l’intervention chirurgicale. Selon le résultat, cela signifie souvent que quelques jours plus tard, le patient doit retourner à l’hôpital pour une autre intervention chirurgicale.

En plus de tester la présence de tumeurs, la méthode a également été utilisée pour détecter l’inflammation des tissus dans un modèle de maladie inflammatoire de l’intestin (MII). À l’avenir, la méthode pourrait aider les cliniciens à évaluer la gravité de la maladie ou à faire la distinction entre différents types de MII.

L’équipe ambitionne un jour de transférer sa méthode en milieu clinique pour aider voire remplacer l’analyse anatomopathologique classique. Soteriou est satisfait des résultats de leur étude : « Il s’agissait d’une étude de preuve de concept – la méthode pourrait déterminer avec précision la présence de tissu tumoral dans nos échantillons très rapidement. La prochaine étape consistera à continuer à travailler en étroite collaboration avec les cliniciens pour déterminer comment cette méthode peut être transposée au mieux en clinique.

Le directeur du MPL et conférencier actuel du MPZPM, le professeur Guck, commente : “Il s’agit d’un premier succès majeur du nouveau MPZPM et d’un excellent exemple de la façon dont de nouvelles approches physiques peuvent contribuer à faire progresser des problèmes de longue date en médecine clinique, tels que diagnostic précis du cancer. Avec l’achèvement du bâtiment MPZPM sur le campus médical l’été prochain, les interactions essentielles entre les physiciens et les chercheurs cliniques deviendront encore plus fréquentes et substantielles, et on peut s’attendre à davantage de tels résultats décisifs.

Publications similaires