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Forme rare de cancer du cerveau : trois experts de l’Université de Sherbrooke contribuent à une avancée majeure

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Photo : de gauche à droite: Martin Lepage, Martin Vallières et David Fortin. Crédit photo: Mathieu Lanthier - UdeS
Julie Meese Par Julie Meese
redaction@estrieplus.com
Mardi le 23 mai 2023

Leurs travaux ont permis de faire avancer rapidement les connaissances sur le glioblastome, une forme rare et très agressive de cancer du cerveau.

Les professeurs-chercheurs de l'Institut de recherche sur le cancer de l’Université de Sherbrooke (IRCUS) impliqués dans cette avancée majeure sont David Fortin, de la Faculté de médecine et des sciences de la santé et clinicien, Martin Vallières, de la Faculté des sciences, et Martin Lepage, de la Faculté de médecine et des sciences de la santé. 

Intelligence artificielle et l'imagerie médicale

Grâce à une innovation alliant l'intelligence artificielle et l'imagerie médicale, des milliers de données de glioblastomes ont pu être analysées sans être partagées entre les 71 centres participants au projet. Cette importante étude à laquelle les professeurs Martin Vallières, David Fortin et Martin Lepage ont participé a permis de réaliser une percée inégalée dans le domaine : analyser, en contexte d'apprentissage fédéré, plus de 25 000 scans d'imagerie par résonance magnétique, menant ainsi à une augmentation de 33 % du taux de détection de la frontière de la tumeur.

Lors de cette étude, les équipes ont réussi à entrainer un réseau de neurones profond contenant des millions de paramètres, sur des milliers d'images médicales de glioblastomes. Les équipes y sont arrivées grâce à une approche décentralisée qui ne nécessite pas d'échange de données entre les centres à travers le monde. En fait, c'est seulement le réseau de neurones qui a été partagé et entrainé dans chacun des 71 centres. Ainsi, en conservant les données localement dans chaque centre, la confidentialité des données des patientes et patients a ainsi pu être assurée. 

Des impacts sur le milieu médical

Définir le contour de la tumeur représente la première étape du plan de traitement élaboré par les médecins. En fait, l'algorithme entraîné dans cette étude permet de tracer le contour de trois sous-régions très précises de la tumeur. Cette étape est primordiale, car le traitement possible repose sur la précision avec laquelle la tumeur est détectée et caractérisée.

Augmenter le niveau de précision du contour de la tumeur permet ainsi d'accélérer toute la chaîne du traitement. En effet, cela aide les médecins à faire leur plan de traitement, notamment au niveau de la chirurgie. « Définir de manière précise les sous-régions composant les glioblastomes permettra également aux chirurgiennes et chirurgiens de mieux comprendre la progression des tumeurs en post-traitement et ainsi mieux saisir et prévoir les caractéristiques de chacune des tumeurs », souligne David Fortin. Ainsi, l'algorithme en question développé dans cette étude à un réel potentiel de faciliter la caractérisation individuelle des tumeurs. Grâce à une telle augmentation de l'efficacité de la segmentation automatique des glioblastomes, nous développons la médecine de précision de demain. L'apprentissage fédéré va nous permettre d'accélérer le développement d'outils cliniques d'imagerie basés sur l'intelligence artificielle.

L'expertise de l'Université de Sherbrooke

L'expertise de Martin Lepage en imagerie par résonance magnétique (IRM), développée au cours des 20 dernières années, a été le point de départ déterminant. L'IRM permet de générer des images pour différentes zones du corps humain. Cependant, ces images sont accompagnées d'une multitude de données telles que la maladie de la patiente ou du patient, le nom de son médecin de famille, sa date de naissance, etc. Afin d'obtenir des données anonymes, le Centre d'imagerie moléculaire de Sherbrooke (CIMS) a développé un serveur et une procédure, approuvée par le comité d'éthique, pour extraire les images de la base de données d'imagerie de l'Hôpital Fleurimont du CIUSSS de l'Estrie-CHUS et les dépersonnaliser.

Ensuite, l'expertise essentielle de Dr David Fortin en neurochirurgie neuro-oncologie a permis d'établir les « vérités terrains » des contours des trois sous-régions des glioblastomes sur la base de données de Sherbrooke. Finalement, l'expertise en intelligence artificielle et santé de Martin Vallières a concrétisé l'inclusion de la base de données de Sherbrooke à l'apprentissage fédéré.

De l'espoir pour les personnes touchées

En plus des impacts positifs pour les équipes de recherche et les médecins traitants, cette démonstration du potentiel de l'apprentissage fédéré en oncologie aura des retombées positives pour les personnes atteintes de cancer. Comme le mentionne le professeur Vallières : « Utiliser une approche fédérée pour analyser les données sans devoir les sortir des centres, c'est l'avenir pour accélérer les découvertes en oncologie. Par contre, pour ce faire, nous avons besoin en recherche d'infrastructures performantes d'analyse de données à l'intérieur même des murs des centres hospitaliers. Ces infrastructures locales doivent aussi pouvoir communiquer efficacement avec d'autres infrastructures similaires à l'extérieur. »

Prédire la réponse au traitement

Le projet en question s'est concentré sur la première étape de la chaîne de traitement des glioblastomes, celle de la définition des contours de la tumeur, mais il pourrait se poursuivre pour les autres étapes, dont celle de prédire la réponse au traitement. Il ouvre également la porte à la réalisation de nombreuses autres études alliant intelligence artificielle et apprentissage fédéré pour une médecine de précision améliorée, en particulier pour les maladies rares.

 

Source : Université de Sherbrooke


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