Archive pour le Tag 'détecter'

l’IA : Pour détecter des cancers

l’IA : Pour détecter les cancers

Des chercheurs ont conçu un algorithme d’apprentissage capable de trouver l’origine de cellules cancéreuses qui se sont propagées dans le corps alors qu’on ne connaissait pas la tumeur de départ. De quoi mieux cibler les traitements pour les patients.

Dans le traitement anticancéreux, le choix des solutions thérapeutiques dépend en grande partie de l’origine de la première tumeur, c’est-à-dire de l’organe initialement atteint. Or, pour certains cancers détectés à un stade avancé, ce point de départ est parfois impossible à identifier étant donné que leurs cellules tumorales se sont déjà disséminées dans le corps et ont produit des métastases. Ces cancers dont l’origine reste un mystère, appelés cancers de primitif inconnu (CPI) par les spécialistes, touchent chaque année 7000 patients en France. Pour ces derniers, les options de traitement sont rarement optimales.

Tout l’enjeu actuel consiste à développer des outils capables d’identifier le cancer primitif afin que ces patients puissent bénéficier d’un traitement plus spécifique de leur maladie.

Détecter le cancer du poumon plus tôt

Le cancer du poumon cause plus de décès que les cancers du sein, du côlon et de la prostate réunis. Toutefois, grâce aux progrès réalisés dans son dépistage, davantage de patients vont être diagnostiqués à un stade plus précoce, ce qui leur permettra de subir une intervention chirurgicale. Celle-ci constitue la principale modalité de traitement pour les patients avec un cancer du poumon de stade précoce. Malheureusement, une proportion significative de patients connaîtront une récidive de leur cancer après la résection, une chirurgie pour enlever la tumeur, et les protocoles cliniques actuels ne permettent pas de prédire quels sont les patients à risque. En le sachant mieux, des traitements ciblés pourraient leur être offerts. Pour trouver des solutions à ce problème, notre groupe de recherche à l’Université McGill, en collaboration avec l’Université Laval, a entamé un projet dont les premiers résultats ont été publiés dans la revue Nature. Nous avons découvert que l’utilisation d’une nouvelle technologie d’imagerie, ainsi que l’intelligence artificielle, pourraient changer la donne.

par Mark Sorin
Étudiant au MD-PhD, chercheur en cancer du poumon, McGill University

Logan Walsh
Assistant Professor, McGill University dans The Conversation

Ce dilemme clinique a des implications importantes sur le choix du traitement, tel que la chimiothérapie. Ainsi, les patients atteints de cancer du poumon qui seraient guéris par la chirurgie pourraient être épargnés des toxicités de la chimiothérapie, et les patients qui auraient un risque de récidive de leur cancer pourraient bénéficier d’interventions thérapeutiques supplémentaires.

Ainsi, la prédiction de la récidive pour les patients atteints d’un cancer du poumon de stade précoce représente un défi avec des implications importantes pour les 31 000 Canadiens qui continuent d’être diagnostiqués avec cette terrible maladie chaque année.

Imagerie par cytométrie de masse
Pour relever ce défi clinique, nous avons utilisé l’imagerie par cytométrie de masse (ICM), une nouvelle technologie qui permet une caractérisation complète du microenvironnement tumoral.

Il s’agit d’un écosystème complexe composé d’interactions entre les [cellules tumorales], les [cellules immunitaires], notamment les lymphocytes, et diverses cellules structurelles. L’ICM permet de visualiser jusqu’à 50 marqueurs à la surface de cellules, soit beaucoup plus que ce qui était possible auparavant.

Cette technologie permet d’identifier différents types de cellules et de déterminer leur organisation spatiale, c’est-à-dire comment elles interagissent les unes avec les autres. L’ICM produit des images qui peuvent être analysées pour déterminer la fréquence des principales sous-populations cellulaires, leurs états d’activation, les autres types de cellules avec lesquelles elles interagissent et leur localisation dans des regroupements de cellules.

Nos résultats publiés dans Nature ont révélé que divers types de cellules peuvent interagir dans des communautés de cellules, et que les communautés avec des lymphocytes B étaient fortement associées à une plus longue survie chez les patients atteints d’un cancer du poumon. Notre étude souligne qu’au-delà de la fréquence des cellules, les interactions cellulaires et la localisation spatiale ont également une corrélation très forte avec d’importants résultats cliniques comme la survie.

L’intelligence artificielle pour de meilleures prédictions

À partir de nos résultats initiaux, nous avons émis l’hypothèse que des caractéristiques spatiales importantes, comme les interactions cellulaires, intégrées dans les images ICM pourraient être importantes pour prédire des résultats cliniques.

Notre ensemble de données, composé de 416 patients et de plus de 1,6 million de cellules, a fourni suffisamment de puissance pour effectuer des prédictions à l’aide de l’intelligence artificielle. Nous avons cherché à prédire quels patients atteints d’un cancer du poumon d’un stade précoce auraient une récidive de leur cancer après la chirurgie, ce qui nous permettrait d’adapter l’utilisation de la chimiothérapie.

En utilisant des échantillons tumoraux de 1 mm2, matériel facilement disponible à partir de résections chirurgicales ou de biopsies, nous avons utilisé des algorithmes d’intelligence artificielle pour faire nos prédictions. En utilisant les informations spatiales contenues dans les images ICM, notre algorithme a pu prédire avec une précision de 95 % quels patients connaîtraient une récidive du cancer.

Six marqueurs peuvent faire toute la différence

L’un des défis pour l’utilisation de nos résultats dans les hôpitaux est que l’ICM n’est pas disponible dans les milieux cliniques. Les services de pathologie clinique utilisent généralement des technologies moins complexes telles que l’immunofluorescence, qui sont souvent limitées à l’utilisation de trois marqueurs ou moins à la fois.

image obtenue grâce à immunofluorescence

Image d’immunofluorescence d’une tumeur traitée par immunothérapie. Cette technologie moins complexe est souvent limitée à l’utilisation de trois marqueurs ou moins à la fois. (Shutterstock)
Pour relever ce défi, nous avons cherché à identifier le nombre minimum des marqueurs nécessaires pour faire des prédictions significatives sur la récidive des patients atteints de cancer du poumon après une intervention chirurgicale. En utilisant six marqueurs, nous avons obtenu une précision de 93 % pour la prédiction de la progression, un résultat qui se rapproche de la précision de 95 % obtenue avec l’utilisation de 35 marqueurs.

Ces résultats suggèrent qu’en exploitant la puissance de l’intelligence artificielle avec les technologies disponibles dans les hôpitaux, nous pourrions être en mesure d’améliorer la gestion clinique post-chirurgicale des patients atteints d’un cancer du poumon d’un stade précoce. Notre objectif ultime est d’augmenter les taux de guérison pour les personnes présentant un risque élevé de récidive du cancer, tout en minimisant la toxicité pour ceux qui peuvent être guéris par la chirurgie.

l’IA pour détecter les maladies neuro végétatives

l’IA pour détecter les maladies neuro végétatives

La  medtech Pixyl développe un outil d’aide à la décision des radiologues en se basant sur de l’IA, qui vise à prédire également l’évolution des pathologies neurodégénératives, comme la sclérose en plaques.

 

Cet  outil d’aide à la décision intégrant de l’intelligence artificielle permet déjà de réduire les temps de lecture en neuro-imagerie de 50%, tout en proposant une analyse fine qui permettrait également de réduire la marge d’erreur.

« Nous pouvons détecter également sur des clichés des lésions de plus petite taille, et analyser plus finement des jeux d’images de scanner, qui demandent habituellement beaucoup de temps », indiquent les responsables.

Car en se connectant sur la base de données d’imagerie médicale des hôpitaux ou des cabinets de radiologie, l’outil de Pixyl ne nécessite pas de changer les appareils en place. « Nous traitons les images à partir du matériel existant, dans lequel vient s’insérer notre système de deep-learning, en réinjectant ensuite les clichés analysés, qui peuvent être annotés pour mettre en exergue certaines anomalies, etc ».

Des radars pour détecter les véhicules sans assurances

Des radars pour détecter les véhicules sans assurances

Nombre d’automobilistes en majorité des jeunes circulent sans assurance, autant circulant sans permis, soit en cumulant les deux infractions : autour d’un million bien qu’il soit difficile par définition dévaluer avec précision ce nombre. Du coup il est envisagé de mettre en place C’est une idée qui était dans l’air depuis plusieurs semaines. Mais désormais la chasse aux automobilistes sans assurance est officiellement lancée. Concrètement, les conducteurs non assurés pourront donc bientôt être détectés lorsqu’ils se feront flasher par une cabine automatique. Il suffira de croiser les données recueillies par les radars avec les fichiers des compagnies d’assurance. Deuxième moyen de repérer le contrevenant : lorsqu’il croisera une voiture banalisée de police ou gendarmerie équipée de caméras qui lisent automatiquement les plaques.  De plus, le gouvernement compte bien obliger les conducteurs à présenter une attestation d’assurance auto lors de l’immatriculation du véhicule ou du retrait d’un véhicule mis en fourrière. Finalement la conduite sans assurance reste un délit. Le projet de loi sur « la justice du XXIème siècle », présenté par Christiane Taubira en juillet dernier, prévoyait de transformer la conduite sans assurance et sans permis en une simple contravention. Mais face à la polémique, la ministre de la Justice a décidé de faire marche arrière. Sans compter la sanction : jusqu’à 3.750 euros d’amende, suspension du permis et confiscation du véhicule. Il y a environ 55.000 personnes, impliquées dans 10% des accidents. En grande majorité, pour deux tiers, des jeunes de moins de 35 ans.




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