Plus une tumeur est irradiée de façon précise, meilleurs sont les résultats. Le problème, c’est que la délimitation de la tumeur exige un savoir-faire considérable et prend énormément de temps. Un chercheur explore de nouvelles voies pour garantir la qualité de la radiothérapie. Il mise sur l’intelligence artificielle.
Au cours des deux dernières décennies, la radiothérapie a fait d’immenses progrès ; grâce à des rayonnements plus ciblés, les chances de survie des personnes atteintes d’un cancer ont augmenté et les effets secondaires ont diminué.
Une discipline exigeante
« Le contourage est déterminant pour que les rayons soient dirigés de façon précise sur la tumeur », explique Mauricio Reyes, responsable du projet ; il consiste à définir les limites de la tumeur et à déterminer le volume à irradier.
La délimitation du volume cible et des organes sains à protéger dans le voisinage est fondamentale pour la réussite du traitement. Mais c’est justement là que se situe le problème : « Le contourage se fait encore manuellement aujourd’hui et peut donc comporter des imprécisions », explique le spécialiste en sciences informatiques. Ces imprécisions peuvent diminuer les chances de guérison et entraîner davantage d’effets secondaires. De ce fait, des programmes ont été mis au point ces dernières années à des fins de contrôle de la qualité, l’objectif étant de garantir aux patientes et patients un traitement standardisé. Mais comme ces programmes reposent sur une vérification manuelle effectuée par des spécialistes et font donc intervenir un facteur humain, ils sont subjectifs et prennent beaucoup de temps.
Une nouvelle ère grâce à l’intelligence artificielle ?
C’est précisément là qu’intervient le projet du professeur Mauricio Reyes : avec son équipe, il souhaite automatiser le contrôle de qualité du contourage grâce à l’intelligence artificielle.
Dans un premier temps, il se concentre sur les personnes atteintes d’une tumeur cérébrale maligne (glioblastome). Les informaticiens utilisent des algorithmes pour segmenter automatiquement les volumes cibles et les organes à risque et génèrent ainsi des structures de référence avec lesquelles les contours définis manuellement peuvent être comparés.
Pour ce faire, ils ont besoin d’une grande quantité d’images et de données d’irradiations obtenues – comme c’est le cas dans les études cliniques – dans des conditions standardisées. Pour ce projet, l’équipe collabore par conséquent avec l’EORTC, une organisation non gouvernementale qui mène des études sur le traitement du cancer dans toute l’Europe. Ces travaux permettront de savoir si la variante automatisée de contrôle de la qualité est supérieure à l’expertise humaine. Ce serait là un pas de plus vers l’amélioration du traitement.
Numéro de projet : KFS-5127-08-2020
