Une IA révolutionnaire pour détecter les résidus de tumeurs cérébrales en chirurgie

La problématique des tumeurs résiduelles

Lorsqu’une tumeur cérébrale est extraite lors d’une intervention chirurgicale, il est possible qu’il reste une partie de celle-ci, connue sous le nom de tumeur résiduelle. Cette situation se produit souvent parce que les résidus ne sont pas toujours visibles pendant l’opération, notamment dans le cas des gliomes diffus.

Une nouvelle technique prometteuse

Une étude récemment publiée dans la revue Nature dévoile qu’une nouvelle technique pourrait améliorer la détection des résidus de tumeurs. Bien que deux méthodes soient généralement utilisées (un agent fluorescent et une IRM), elles présentent leurs propres limitations : le premier ne s’appliquant pas à toutes les tumeurs, et le second n’étant pas toujours disponible.

Utilisation de l’intelligence artificielle

Les chercheurs ont examiné les cas de 220 patients atteints de gliomes diffus de différents grades. Ils ont déployé une intelligence artificielle nommée FastGlioma, un système diagnostic capable de calculer la quantité de tumeur restante dans le cerveau des patients. Cette technologie démontre une précision de 92 %, en comparaison avec une marge d’erreur de 25 % pour les méthodes conventionnelles, réduite ici à seulement 3,8 %.

Rapidité et efficacité accrues

L’IA a été entraînée à partir de 11 000 échantillons chirurgicaux et de 4 millions de champs de vision microscopiques uniques. Elle fournit une image des résidus de tumeur en seulement 10 secondes, et un temps estimé à 100 secondes pour une image de meilleure qualité.

Comme l’explique Todd Hollo, neurochirurgien à l’Université du Michigan Health, « nous pouvons détecter l’infiltration tumorale en quelques secondes avec une précision extrêmement élevée, ce qui pourrait informer les chirurgiens sur la nécessité d’une résection supplémentaire au cours de l’opération ».