Une plateforme basée sur l'IA fait progresser les diagnostics et les traitements personnalisés contre le cancer
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Une étude récente a présenté une plateforme de pathologie de pointe alimentée par l'IA qui peut aider les médecins à diagnostiquer et à évaluer le cancer du poumon chez les patients de manière rapide et précise. Développé par une équipe de chercheurs de la faculté de médecine de l'université de Cologne et de l'hôpital universitaire de Cologne, l'outil fournit une analyse entièrement automatisée et approfondie des tissus bénins et cancéreux, pour un traitement plus rapide et plus personnalisé.
Le cancer du poumon est connu pour son taux de mortalité élevé, mais des diagnostics précis et des traitements personnalisés conduisent à de meilleurs résultats pour les patients. Traditionnellement, les oncologues examinent manuellement des échantillons de tissus au microscope pour identifier les caractéristiques cellulaires et structurelles qui révèlent un cancer. Cependant, même avec une analyse experte, le processus prend du temps, est subjectif et sujet à la variabilité, ce qui peut conduire à un diagnostic erroné.
Les chercheurs ont développé une plateforme de segmentation tissulaire multi-classes basée sur l'apprentissage profond qui analyse automatiquement les échantillons de tissus pulmonaires numérisés. Elle permet de dépister le cancer et de fournir des détails cellulaires sur la région.
Le modèle d’IA a été formé et validé sur un grand ensemble de données provenant de six institutions, totalisant 4 097 diapositives annotées provenant de 1 527 patients.
Figure 1. Les 11 types de classes de tissus que l'algorithme d'IA peut identifier
Selon l'auteur principal de l'étude, Yuri Tolkach, « l'algorithme peut différencier 11 types de tissus, allant du tissu tumoral, des classes associées aux tumeurs (par exemple, le stroma tumoral, les débris nécrotiques, la mucine) au cartilage et au tissu lymphatique. Il a montré une très grande précision au pixel près pour la segmentation des différentes classes avec un score Dice moyen de 0,893. »
Les chercheurs ont utilisé le cluster de calcul haute performance de l'Université de Cologne équipé de 12 GPU NVIDIA V100 , de quatre GPU NVIDIA A100 sur le serveur d'IA de l'institut de pathologie et de stations PC équipées de GPU NVIDIA GeForce RTX 3090 et NVIDIA RTX 4090 .
La configuration permet une analyse rapide d'images de diapositives entières. Il faut environ 1 à 5 minutes pour analyser chaque image de diapositive entière allant de 200 à 2000 Mo.
« La formation de notre groupe de recherche et notre première grande étude sur le cancer publiée dans Nature Machine Intelligence ont été rendues possibles grâce à une subvention pour le GPU NVIDIA Quadro P6000 du programme de subventions académiques NVIDIA », a déclaré Yuri Tolkach.
L’outil d’IA peut également révéler des caractéristiques détaillées des cellules tumorales et immunitaires dans l’environnement cellulaire. Cela révèle la manière dont le cancer interagit avec l’organisme.
L’identification de modèles et de relations subtils au sein de l’échantillon de tissu, non visibles à l’œil nu, pourrait contribuer à élaborer des traitements plus précis et plus efficaces et offrir un aperçu de la réponse d’un patient à une thérapie anticancéreuse spécifique.
Le code utilisé dans cette étude est disponible sur GitHub .