Le 4 février a lieu la Journée Mondiale contre le Cancer, une journée de réflexion sur le plus grand défi médical actuel. Bien qu’un accroissement continu des cas de cancer soit prévu dans les prochaines années, des innovations importantes sont mises en place pour améliorer les traitements et les rendre plus confortables. Ce blog s’intéresse aux innovations en imagerie médicale permettant l’amélioration de la précision de la radiothérapie.
L’Union for International Cancer Control prévoit d’ici 2030 une augmentation de 31 % des nouveaux cas de cancer en comparaison avec 20181. Beaucoup de ces cancers seront traités par radiothérapie, un traitement qui consiste à irradier très précisément les tumeurs afin de détruire le tissu tumoral. À l’heure actuelle, ces techniques d’irradiation sont déjà très perfectionnées, mais exigent une précision extrême lors des étapes préparatoires. Et c’est ici que l’imagerie médicale tient un rôle crucial.
Avant le traitement, des images de la tumeur à traiter et des organes environnants sont acquises à l’aide d’un scanner. Ces images doivent évidemment être les plus précises et fiables possible. Et c’est là que le problème réside encore à l’heure actuelle. L’imagerie médicale est confrontée en effet à de nombreux défis qui peuvent affecter la qualité de l’image. On perd donc en précision, exposant ainsi le patient à une dose supérieure de rayons ionisants durant le traitement. Cela peut entraîner des effets indésirables significatifs, comme des nausées et même des brûlures et la perte de cheveux. En outre, les tissus sains environnant pourraient également être irradiés, ce qui pourrait provoquer des cancers secondaires. La solution à ces problèmes requiert une intégration poussée, une automatisation et le recours à l’intelligence artificielle.
Intégration de systèmes
Au cours de la préparation du traitement par radiothérapie, en plus du scanner même, de nombreux systèmes informatiques, se coordonnent pour configurer les paramètres du scan, reconstruire et traiter les images. En outre, plusieurs périphériques cohabitent: un poste de travail pilotant les lasers qui indique l’isocentre de la tumeur sur le corps du patient, une plateforme de commande pour la pompe pour une éventuelle injection produit de contraste, une console séparée pour l’analyse des images, etc. La complexité de ces systèmes et procédures entraîne naturellement une augmentation du risque d’erreurs. Pas moins de 60 % de tous les incidents dans le service de radiothérapie sont la conséquence d’erreurs de commande et de fautes dans le transfert de données d’un système à l’autre2.
L’intégration des systèmes est une des nouvelles tendances qui s’observe en radiothérapie. La pompe de produit de contraste et le poste de travail à laser sont désormais intégrés dans les nouveaux scanners, tandis que les différents systèmes informatiques et de commande sont regroupés dans une simple tablette. Non seulement les échanges de données d’un système à l’autre sont réduits, mais le soignant peut rester plus longtemps auprès du patient. Cette innovation profite aussi bien à la tranquillité du patient qu’à la qualité des images.
Automatisation et IA
Une deuxième tendance dans les services de radiothérapie est l’automatisation. À l’heure actuelle, la qualité de l’image est compromise dans 21 % des cas par des artéfacts tels que prothèses, implants, stimulateurs cardiaques ou plombages3, qui compliquent ensuite la délimitation précise des tissus cancéreux. La nouvelle génération de scanners est en mesure d’identifier ces sources à l’aide d’algorithmes dédiés et d’optimiser la qualité d’images en conséquence.
Ce ne sont pas seulement des objets artificiels qui peuvent provoquer des images floues, mais également les organes mêmes. Dans 59 % des cas, les tumeurs se trouvent dans des organes et structures corporelles mobiles4 tels que la tête, le cou, le thorax, le poumon, le foie, l’estomac ou l’œsophage. Le mouvement peut être propre à la physiologie de l’organe, comme l’estomac, ou être provoqué aussi par la respiration du patient. Un scan étant composé d’une série de photos figées d’un organe, il est souvent nécessaire que le patient retienne sa respiration au cours de l’acquisition. Avec les nouvelles avancées, les outils d’intelligence artificielle permettent désormais de suivre en temps réel le rythme respiratoire du patient et de réaliser uniquement des images à une phase particulière du cycle respiratoire du patient.
Contourage
La dernière étape dans la préparation de la radiothérapie est le contourage ou la délimitation du tissu à irradier et des organes environnants. Ce contourage constitue cependant un processus très laborieux. Ici aussi, la tendance à l’automatisation et au recours à l’IA se confirme. Il s’agit d’utiliser l’apprentissage approfondi pour former un logiciel à reconnaître et à délimiter des organes, même dans des cas de contraste réduit. Une partie importante du contourage est ainsi automatisé, ce qui représente une économie de temps et contribue à réduire la marge d’erreur.
Potentiel intégral
Toutes ces innovations, depuis l’intégration des systèmes jusqu’à l’intelligence artificielle et l’automatisation, contribuent à la précision et à l’uniformité des images avec lesquelles travaille le radiothérapeute. De cette façon, il dispose de moyens pour intégrer tout le potentiel des techniques modernes de radiothérapie, optimiser l’impact du traitement et limiter les effets indésirables potentiels pour le patient.
1 Union for International Cancer Control (UICCI), https://www.uicc.org; Cancer Research UK, www.cancerresearchuk.org
2 Greenwalt et al. Reducing errors in radiation therapy through electronic safety checklists
3 Boas FE, Fleischmann D. CT artifacts: causes and reduction techniques. Imaging Med. 2012;4(2).
4 International Agency for Research on Cancer, https://www.iarc.fr.