Des chercheurs de l’Institut d’ingénierie des systèmes et d’informatique, de technologie et de science (INESC TEC) de Porto ont mis au point une technique non invasive qui permet de diagnostiquer le cancer du poumon.
En utilisant l’analyse tridimensionnelle de l’imagerie médicale, l’institut basé à Porto a expliqué que la technique non invasive a été développée dans le cadre du projet LUCAS, qui vise à rendre les systèmes d’aide à la décision pour le diagnostic du cancer du poumon avec « plus objectifs et quantitatifs ».
Outre des chercheurs de l’INESC TEC, le projet a réuni des spécialistes de la Faculté de médecine de Porto (FMUP), du Centre hospitalier universitaire de São João (CHUSJ) et de l’Institut de pathologie moléculaire et d’immunologie de l’Université de Porto (Ipatimup) .
La méthode développée – baptisée tomodensitométrie – « décrit et crée des modèles mathématiques capables d’identifier des modèles et offre une prédiction diagnostique », reliant les caractéristiques de l’image à l’analyse des gènes collectés lors de la biopsie, « la méthode la plus utilisée pour le diagnostic et la caractérisation ».
Cité dans le communiqué, Helder Oliveira, chercheur à l’INESC TEC et chef de projet, explique que la technique « standard” d’évaluation du statut cancéreux utilise la biopsie, une méthode qui « produit des résultats très fiables, mais qui est assez invasive et qui, dans certains cas, peut entraîner des complications pour le patient ».
La biopsie seule « n’est pas capable de caractériser globalement le cancer, car seule une partie des tissus est prélevée », ajoute-t-il.
Helder Oliveira souligne que cette méthode d’imagerie médicale permet de rassembler « un grand nombre d’informations utiles », ouvrant des opportunités pour étudier la relation entre les manifestations visuelles présentes dans l’image médicale et le profil génétique du cancer.
« La technologie que nous utilisons aura une portée plus large que la biopsie elle-même, car elle est basée sur des informations tridimensionnelles et est non invasive ». Autre avantage majeur, la méthode « réduit fortement les coûts ».
Dans le cadre du projet, les chercheurs ont déjà développé des techniques de « machine learning » qui utilisent des informations d’image pour prédire l’état mutant du cancer du poumon, ajoute Lusa.
Parallèlement au développement de cette technique, le projet (actif depuis 2018) comporte un « volet prospectif », dans lequel un modèle a été développé pour évaluer les apports de la biopsie liquide dans la caractérisation pulmonaire.
« Cette approche sera d’une grande valeur en tant que moyen d’obtenir des données moléculaires de manière peu invasive, compatible avec la routine clinique », ajoute Helder Oliveira.
Le projet LUCAS est cofinancé par le programme Compete 2020 du Système d’Appui à la Recherche Scientifique et Technologique (SAICT), pour un investissement de 239 000 €.
LUSA
