Tumeurs cérébrales : quand l’IA « diagnostique » en quelques minutes 

Publiée dans Nature Cancer, une étude met en avant un système d’intelligence artificielle capable de classer les tumeurs cérébrales avec une précision sans précédent à partir de coupes tissulaires microscopiques standard.

À l’aide de colorations numérisées, ce système, baptisé Hetairos, mis au point notamment par des experts du German Cancer Research Center d’Heidelberg, identifie plus de 100 sous-types moléculaires de tumeurs du système nerveux central et fournit des résultats en quelques minutes.

L’objectif du projet, dans lequel s’inscrit ce développement, était de prédire à quel sous-groupe moléculaire appartient une tumeur en se basant uniquement sur des coupes histologiques préparées et colorées de manière standard. Hetairos a été entraîné et validé à l’aide de plus de 11 000 coupes tissulaires numérisées provenant de 9 606 patients. Les diagnostics ont été principalement établis à l’aide de tests de méthylation de l’ADN. Les données provenaient de onze centres médicaux répartis sur quatre continents. Au total, Hetairos distingue 102 sous-types moléculaires de tumeurs différents, couvrant la quasi-totalité du spectre de la classification actuelle de l’OMS des tumeurs du système nerveux central. L’IA évalue non seulement son diagnostic, mais indique également son niveau de confiance.

Dans environ 50 à 70 % des cas, Hetairos a émis des prédictions avec un haut degré de certitude. Dans ces cas, la précision était d’environ 87 à 88 %. Même lorsque l’IA était incertaine, elle était généralement capable de réduire considérablement le nombre de diagnostics possibles. Au lieu de devoir distinguer plus d’une centaine de sous-types de tumeurs, Hetairos ne propose souvent aux neuropathologistes que quelques candidats probables. Ce qui peut considérablement simplifier la sélection des tests diagnostiques complémentaires.