SALSA : Un outil d'IA pour la détection et le suivi automatique des tumeurs hépatiques Des investigator·e·s du Groupe Radiomique de l'Institut d'Oncologie Vall d'Hebron (VHIO), dirigé·e·s par Raquel Perez-Lopez, ont développé SALSA, un système complet basé sur l'apprentissage profond pour la détection et le suivi automatique des tumeurs hépatiques, y compris l'hépatocarcinome (HCC). Les résultats de cette innovation ont été publiés dans la revue Cell Reports Medicine. Contexte et Défis Cliniques Les images médicales, notamment les scanners par tomographie assistée par ordinateur (CT), sont essentielles pour le diagnostic, la planification des traitements et l'évaluation de la réponse aux thérapies en oncologie. Cependant, la délimitation précise des tumeurs pour l'analyse du volume pose des défis pratiques. Cette tâche, connue sous le nom de delineation, est non seulement fastidieuse mais aussi sujette à des variations entre différents observateurs. Le Dr Perez-Lopez, auteur correspondant de l'étude, souligne : "La delineation des tumeurs pour l'analyse du volume peut freiner les projets de recherche et les applications cliniques impliquant une évaluation du volume de la maladie." L'hépatocarcinome, une forme fréquente de cancer primaire du foie, est souvent détecté à un stade avancé, limitant ainsi les options de traitement et compromettant le pronostic des patients. De plus, le foie est une cible courante pour les métastases provenant d'autres cancers primaires, ce qui influence fortement les résultats thérapeutiques. Développement et Fonctionnement de SALSA Pour répondre à ces défis, le VHIO a créé SALSA, un outil d'IA capable de détecter et de dessiner automatiquement les contours des tumeurs hépatiques, que celles-ci soient primaires ou métastatiques. Maria Balaguer-Montero, étudiante en doctorat au sein du Groupe Radiomique de VHIO et auteure principale de l'étude, a expliqué : "Nous avons utilisé la méthode existante de segmentation nnU-Net et intégré des données issues de 1598 examens de scanner par tomodensitométrie (CT) représentant 4908 tumeurs hépatiques primaires ou métastatiques pour développer et entraîner SALSA." SALSA s'est montré particulièrement efficace dans la détection des cancers avec une précision supérieure à 99 % au niveau des patients et presque 82 % au niveau des lésions, même dans des cohortes de validation externes. Ces performances surpassent non seulement les modèles d'IA les plus avancés actuellement disponibles mais également l'accord inter-observateurs des radiologistes expérimentés. Le Dr Perez-Lopez a souligné : "Notre validation croisée met en lumière l'efficacité et la fiabilité de SALSA, qui atteint et dépasse souvent la précision des radiologistes experts." Avantages Potentiels pour la Pratique Clinique SALSA offre une détection automatique et précise des tumeurs hépatiques sans nécessiter de prompts manuels, facilitant une évaluation plus précise de la charge tumorale. Ce paramètre est crucial pour le pronostic et la planification des traitements du cancer. Le Dr Pérez-Lopez ajoute : "SALSA pourrait grandement améliorer la détection du cancer, la planification des traitements et l'évaluation de la réponse, en éliminant l'accumulation de tâches manuelles et en réduisant les erreurs humaines." Biomarqueurs d'Imagerie pour l'Évaluation de la Réponse au Traitement Le Groupe Radiomique du VHIO vise à développer des outils d'imagerie médicale basés sur des biomarqueurs d'imagerie, tels que le volume, la densité et la texture des tumeurs. Les technologies émergentes, en particulier celles utilisant l'IA et l'apprentissage automatique, transforment rapidement le domaine de l'oncologie personnalisée en offrant une évaluation plus précise de la réponse aux traitements chez chaque patient. Les critères de réponse clinique actuels sont limités, mesurant le diamètre des tumeurs en 2D sans prendre en compte le volume. En ce qui concerne les métastases, seules deux tumeurs par organe et un maximum de cinq lésions par patient sont généralement évaluées. Le Dr Pérez-Lopez conclut : "SALSA pourrait être un outil précieux pour gérer les patients atteints de cancer du foie, permettant la mesure de paramètres tels que le volume total des tumeurs, la densité ou la texture pour évaluer la réponse au traitement et soutenir les décisions thérapeutiques, contribuant ainsi à améliorer les résultats pour les patients." Évaluation et Impact Industriel Selon les professionnels de l'industrie, SALSA représente une avancée significative dans l'utilisation de l'IA pour l'oncologie. L'efficacité et la précision de l'outil pourraient révolutionner la pratique clinique, en simplifiant et en automatisant des processus complexes et chronophages. Le VHIO, un institut renommé dans le domaine de l'oncologie, continue de développer des innovations technologiques pour améliorer la prise en charge des patients atteints de cancer. SALSA n'est pas seulement un outil de détection mais aussi une plateforme capable de fournir des informations détaillées sur la progression de la maladie, ce qui pourrait faciliter une meilleure personnalisation des traitements. L'introduction de telles technologies dans la pratique médical quotidienne pourrait mener à des améliorations considérables en termes de diagnostic, de suivi et de résultats thérapeutiques.