Au départ, il y a une question posée par Nicolas Piton, Professeur des Universités et médecin pathologiste au CHU Charles-Nicolle. “Comment l’Intelligence artificielle peut-elle contribuer à améliorer la qualité du diagnostic et du pronostic du cancer du poumon à partir d’une simple image ?” Plus concrètement, il s’agit de mieux caractériser la maladie afin d’en personnaliser le traitement.
“Chaque tumeur est unique. Il s’agit donc de poser le diagnostic le plus précis possible et de prédire quel traitement sera le plus efficace et le mieux toléré.” Pour cela, le médecin pathologiste passe par la lecture et l’interprétation d’une image réalisée à partir d’une biopsie, autrement dit un prélèvement de tissu. “Nous sommes l’oeil qui guide l’intervention du chirurgien, de l’oncologue et du radiothérapeute. Nous sommes les seuls habilités à poser le diagnostic de cancer et à ouvrir la voie ensuite à la thérapie.” En amont, deux images passent sous le regard avisé du pathologiste. La première (HES) permet de distinguer la morphologie des cellules qui potentiellement portent les stigmates de la maladie. “Une cellule de tumeur est devenue folle et cette folie est visible.” La seconde sert à détecter des protéines afin notamment de savoir, par exemple, si la tumeur est propre à l’organe analysé ou si elle a migré et établir ainsi un diagnostic et un pronostic plus précis et des traitements plus ciblés, plus individualisés.
La question est de savoir si l’IA pourrait prédire ce statut protéique, reflet du génotype et des éventuelles mutations de gènes à partir de la première image. “Ce serait un vrai gain de temps et une manière d’éviter de consommer du tissu précieux, d’utiliser des réactifs polluants et couteux ”, explique Nicolas Piton. Pour l’accompagner dans sa recherche, le médecin pathologiste est associé à Caroline Petitjean, Professeure des Universités à Rouen et chercheure au Litis (Laboratoire d’informatique, de traitement de l’information et des systèmes), Zoé Lambert, Maître de Conférences au Litis, et Manon Lefeuvre, doctorante en informatique. “Nous n’avons pas les problématiques des médecins. Nous nous en tenons à des questions informatiques. Nous nous trouvons à la jonction entre la recherche fondamentale et la recherche appliquée”, explique Caroline Petitjean. Manon va travailler à partir d’un panel d’images avec des degrés de difficulté différents. “Ce qui me porte, c’est aussi l’envie de partir de quelque chose de visuel, avec à la fin la perspective de contribuer à améliorer la prise en charge du cancer du poumon.” Au-delà, la thèse de Manon prendra en compte la généralisation du modèle. La première pierre d’un vaste édifice qui pourrait un jour appréhender des cancers plus variés que celui du poumon. Preuve que la médecine et l’informatique ont de l’avenir ensemble.