Lorsqu’un diagnostic rapide du cancer est effectué, une chirurgie conservatrice visant à retirer la tumeur tout en préservant au maximum le tissu environnant, est souvent préférée, notamment dans le cas du cancer du sein. Néanmoins, il est alors très important de pouvoir rapidement identifier les marges tumorales avec le plus de précision possible, pour enlever toute la tumeur, au risque de faire une récidive, tout en enlevant le minimum de tissu sain. Cela nécessite de développer des techniques fiables permettant le diagnostic peropératoire rapide des pièces chirurgicales.
A l’Institut Langevin, l’équipe Imagerie optique plein champ développe depuis des années des techniques de microscopie sans marquage par tomographie à cohérence plein champ permettant de s’affranchir des étapes de marquage des échantillons nécessaires en histopathologie [1]. Si le principe a fait ses preuves pour imager l’organisation d’échantillons chirurgicaux, notamment grâce aux efforts de la start-up Aquyre Biosciences [2], les images des échantillons restent inhabituelles pour les médecins ce qui freine l’interprétation des images et l’adoption de cette technologie.
Dans une étude pré-clinique récente conduite avec Aquyre Biosciences et l’Institut Gustave Roussy, 51 prélèvements chirurgicaux ont été analysés pour évaluer le potentiel de la tomographie à cohérence optique dynamique pour réaliser un diagnostic rapide [3]. En plus du diagnostic fait par des anatomopathologistes, les chercheurs de l’Institut Langevin ont développé deux nouvelles approches d’intelligence artificielle pour automatiser le diagnostic de ces échantillons. Ces nouveaux algorithmes ont pu atteindre une précision d’au moins 96% par rapport aux résultats obtenus par marquage histopathologique standard et ont surpassé les résultats obtenus par les médecins n’étant pas expert de cette nouvelle méthode d’imagerie.
Si ces résultats devront être confirmés sur des cohortes plus grandes et sur une plus grande variété de cas, ils confirment le potentiel de nos outils de tomographie à cohérence optique pour réaliser un diagnostic per-opératoire rapide afin d’identifier au mieux les marges tumorales et réduire les risques de seconde opération pouvant malheureusement atteindre jusqu’à 30 % encore aujourd’hui. Un autre avantage de notre nouvel outil de diagnostic est qu’il est sans marquage et préserve ainsi complétement l’échantillon. Il est donc possible de conserver l’échantillon après imagerie et ainsi de le garder pour des protocoles d’analyse plus classiques, ou bien pour des tests fonctionnels.
Figure : Nouvelle microscopie sans marquage de coupes de cancer de sein (en comparaison avec l’histologie classique) permettant le diagnostic automatique rapide per-opératoire du cancer.
References
[1] O. Thouvenin, C. Apelian, A. Nahas, M. Fink and C. Boccara
Full-field optical coherence tomography as a diagnosis tool : recent progress with multimodal imaging
Applied Sciences 7, 236 (2017)
[2] O. Assayag, M. Antoine, B. Sigal-Zafrani, M. Riben, F. Harms, A. Burcheri, K. Grieve, E. Dalimier, B. Le Conte de Poly and C. Boccara
“Large field, high resolution full-field optical coherence tomography : a pre-clinical study of human breast tissue and cancer assessment,”
Technol. Cancer Res. Treat. 13(5), 455–468 (2014)
[3] J. Scholler, Mandache, D., Mathieu, M. C., Lakhdar, A. B., Darche, M., Monfort, T., ... & Thouvenin, O..
Automatic diagnosis and classification of breast surgical samples with dynamic full-field OCT and machine learning.
Journal of Medical Imaging, 10(3), 034504-034504 (2023)
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