Caractérisation spectrale par tomodensitométrie en double énergie et analyse de texture radiogénomique avec intelligence artificielle pour améliorer l'évaluation et développer des biomarqueurs en imagerie pour les tumeurs de la tête et du cou

 

Reza Forghani

CIUSSS du Centre-Ouest-de-l'Île-de-Montréal

 

Domaine : cancer

Programme Chercheurs-boursiers cliniciens - Junior 1

Concours 2018-2019

Partenaire :

Fondation de l'Association des radiologistes du Québec

L'imagerie médicale est essentielle pour le diagnostic et la prise en charge therapeutique du cancer. La tomodensitométrie (TDM) à double énergie, une technique de tomodensitométrie avancée, fait l'objet d'un intérêt croissant pour améliorer l'évaluation du cancer de la tête et du cou. Les images médicales obtenues par les différentes techniques d'imagerie contiennent une quantité importante d'informations utilisables mais non perceptible par l'œil humain. L'utilisation d'algorithmes informatiques sophistiqués, telle que l'analyse de texture ou radiomique, permet d'extraire des informations nouvelles qui pourraient prédire par exemple la réponse thérapeutique à un traitement particulier afin de fournir des soins adaptés à chaque patient, ou prédire le profil moléculaire ou génétique d'une tumeur, sans avoir besoin d'une procédure invasive. Cette utilisation de l'imagerie médicale pour déterminer la nature, la fonction, ou le profil génétique des tumeurs constitue la radiomique ou la radiogénomique.

La première partie de notre étude vise à démontrer que la TDM à double énergie est le meilleur premier test pour l'évaluation des cancer de la tête et du cou et peut simplifier et réduire le nombre d'explorations. Ensuite, j'utiliserai l'analyse radiomique assistée par intelligence artificielle et le profil moléculaire tumoral pour identifier des profils d'imagerie uniques, qui permettront de prédire des caractéristiques tumorales importantes, telles que le risque de métastase ganglionnaire, afin de diminuer le nombre de chirurgies inutiles. Cette technologie nous fournira d'autres informations importantes sur le comportement de la tumeur et ses caractéristiques moléculaires. Les innovations proposées, utilisant notamment les techniques d'intelligence artificielle, pourraient transformer l'utilisation des méthodes d'imagerie dans l'évaluation du cancer de la tête et du cou.  L'utilisation de ces méthodes avancées fournira de nouvelles informations, ou des informations qui sont uniquement disponibles en utilisant des procédures invasives telles que la biopsie ou la résection tumorale avec analyses moléculaires avancées qui sont difficilement accessibles en pratique.