Analyse d'un nouveau modèle radiomic sur l'IRM 2D pour l'évaluation de l'envahissement myométrial profond, l'infiltration lymphovasculaire et l'histologie de haut grade chez les patientes atteintes du cancer de l'endomètre

 

Caroline Reinhold

Centre universitaire de santé McGill [CUSM]

 

Domaine :  cancer

Programme recherche en radiologie

Concours 2017-2018

OBJECTIF : Évaluer un nouveau modèle prédictif basé sur les caractéristiques de texture à l'IRM 2D pour l'évaluation de l'envahissement myométrial profond, l'infiltration lymphovasculaire (LVSI) et l'histologie de haut grade chez les patientes atteintes du cancer de l'endomètre.

PROBLÉMATIQUE : Le cancer de l'endomètre est le cancer gynécologique le plus fréquent dans les pays développés. La pierre angulaire du traitement du cancer de l'endomètre est l'ablation chirurgicale de l'utérus et des deux ovaires. Des procédures additionnelles ont une valeur thérapeutique dans les cas à haut risque, mais augmentent le temps opératoire et la morbidité. Il est donc nécessaire d'évaluer les patientes avec précision afin de déterminer les meilleurs plans de traitement. Dans ce contexte, un outil diagnostic non invasif pour la stratification du risque préopératoire, qui peut prédire le stade et l'agressivité du cancer, aurait des implications cliniques importantes.

MATÉRIELS ET MÉTHODES : Entre janvier 2011 et décembre 2015, 212 patientes consécutives ayant reçu une évaluation par IRM avant d'être traitées pour un cancer de l'endomètre au Centre Universitaire de Santé McGill seront incluses dans cette étude rétrospective. L'hétérogénéité du cancer de l'endomètre sera évaluée quantitativement avec un programme commercialement disponible (TexRAD®). La méthode random-forest sera utilisée pour construire un modèle basé sur diverses caractéristiques de texture. La justesse prédictive du modèle sera comparée au gold standard actuel, qui est l'évaluation par des radiologistes certifiés spécialisés en IRM pelvienne.

AVANCEMENT DES CONNAISSANCES : Nous anticipons que la justesse prédictive de la modélisation mathématique sera au moins comparable, sinon supérieure, aux normes de soins standard. Une fois validée, ce modèle aura le potentiel de changer la pratique courante en donnant une meilleure stadification préopératoire du cancer de l'endomètre, et donc un meilleur plan de traitement pour les patientes.