Une innovation scientifique pourrait bien transformer le diagnostic et le traitement du cancer du sein. Des chercheurs de l’université d’Aberdeen, en collaboration avec le NHS Grampian, ont mis au point un scanner magnétique à ultra-bas niveau capable de détecter des tumeurs jusqu’ici indétectables.

Le Field Cycling Imager (FCI), premier et unique en son genre, constitue une avancée majeure par rapport à l’imagerie par résonance magnétique (IRM). Contrairement à cette dernière, il ne nécessite pas l’utilisation d’agents de contraste intraveineux, ce qui réduit les risques d’effets secondaires, notamment les lésions rénales et les réactions allergiques.

Lors des tests menés sur des patientes atteintes d’un cancer du sein, le FCI a permis de distinguer avec une précision inégalée les tumeurs des tissus sains. Cette avancée pourrait réduire le nombre d’opérations nécessaires après une tumorectomie.

Environ 15 % des femmes doivent actuellement subir une seconde intervention chirurgicale, car les bords de la tumeur ne sont pas entièrement retirés lors de la première opération. Le scanner FCI pourrait permettre une délimitation plus précise, évitant ainsi ces interventions supplémentaires.

Le Dr Lionel Broche, chercheur principal de l’étude et spécialiste en physique biomédicale, souligne : « Nous avons découvert que les images générées par la FCI peuvent caractériser les tumeurs du sein avec plus de précision. Cela signifie qu’elles pourraient améliorer le plan de traitement des patientes en perfectionnant les procédures de biopsie et en réduisant les interventions chirurgicales répétées. L’impact potentiel sur les patientes est donc extraordinaire. »

Une technologie issue d’un héritage scientifique prestigieux

Ce projet novateur s’inscrit dans la tradition d’excellence de l’université d’Aberdeen en matière d’imagerie médicale. Il y a près de 50 ans, cette même université avait déjà marqué l’histoire en mettant au point le premier scanner IRM du corps entier. Le Field Cycling Imager en est une évolution : il permet de moduler l’intensité du champ magnétique durant l’examen, offrant ainsi plusieurs types d’informations sur les tissus en une seule analyse.

Le Dr Gerald Lip, radiologue consultant au NHS Grampian et récemment nommé président de la British Society of Breast Radiology, estime que cette innovation pourrait transformer la prise en charge des patientes : « Nous traitons chaque année entre 400 et 500 femmes atteintes d’un cancer du sein au sein du NHS Grampian. Le potentiel de cette technologie pour réduire la nécessité pour les femmes de revenir pour une opération supplémentaire est énorme, ce qui leur est bénéfique et permet de réduire les temps d’attente et les ressources des salles d’opération. »

Un avenir prometteur

Les résultats obtenus avec le tissu mammaire s’ajoutent à des succès précédents, notamment dans l’identification de lésions cérébrales liées aux AVC. Les chercheurs estiment que les applications cliniques du Field Cycling Imager sont encore loin d’avoir révélé tout leur potentiel.

« Il s’agit d’une innovation vraiment passionnante et comme nous continuons à améliorer la technologie de l’IRM à cyclage rapide, le potentiel des applications cliniques est illimité », conclut le Dr Broche.

Les découvertes de cette étude ont été publiées dans Nature Communications Medicine, renforçant l’espoir que cette nouvelle technologie puisse bientôt révolutionner la manière dont le cancer du sein est diagnostiqué et traité.

Dans plusieurs disciplines, telles que l’imagerie médicale, l’intelligence artificielle fait parfois déjà partie du quotidien. Et de plus en plus, elle s’invite aussi dans la recherche en cancérologie. Avec, à la clé, des diagnostics plus rapides, mais aussi des traitements plus précis et personnalisés.

Joan Somja est pathologiste au CHU de Liège. Toute la journée, elle observe minutieusement des cellules prélevées chez des patients lors de biopsies, et cherche à déterminer si ces dernières sont cancéreuses ou susceptibles de le devenir. Et alors que cette pratique passe depuis longtemps par un microscope, elle se fait aussi désormais par le biais d’un ordinateur assisté par des algorithmes d’intelligence artificielle. L’IA en médecine est actuellement une révolution en marche, s’enthousiasme la praticienne. De nombreux praticiens l’utilisent très souvent, et il s’agit véritablement d’un outil universel.

Impossible ces derniers temps de passer à côté de l’IA, tant ses usages explosent dans tous les corps de métiers. Et pourtant, si cette technologie semble être apparue au milieu des années 2010, elle est en réalité née au milieu des années 1960, avec la création des neurones artificiels. Ces derniers sont inspirés de la capacité de notre cerveau à reconnaître de nouvelles choses à partir de ce qu’il a déjà vu. Une compétence très utile, alors que la quantité de données médicales augmente très rapidement.

Les cellules que l’on observe sont déposées sur des lames, que l’on regarde au microscope à très fort grossissement, dévoile la pathologiste. Pour être exploitées par un algorithme, il faut donc qu’elles soient scannées à très haute résolution. Cela peut facilement atteindre jusqu’à deux gigaoctets de données par lame, et on peut en recevoir plus d’une vingtaine par patient.

Mais pour la scientifique, le jeu en vaut largement la chandelle. Dans le cas du cancer de la prostate, par exemple, avant même que l’on ne regarde les images par nous-mêmes, l’algorithme va guider notre attention vers les zones à risques, explique la Pre Somja. On obtient alors une sorte de carte, avec en rouge les cellules que l’IA estime cancéreuses, en orange les zones pré-cancéreuses, etc. Cela nous fait gagner un temps extrêmement précieux, et cela se traduit par un diagnostic plus rapide pour le patient.

Si ces algorithmes sont si performants, c’est grâce aux dizaines de milliers d’images patiemment accumulées au fil des années, puis classées, stockées dans des bases de données, et finalement décrites en détail par des scientifiques du monde entier. Le principe est simple : une fois qu’ils ont analysé ces milliers d’images, les algorithmes d’IA sont désormais capables d’émettre un diagnostic sur des images qu’ils n’ont jamais vues. En fonction des bases de données qui ont servi à leur entraînement, certains algorithmes peuvent également déterminer certaines caractéristiques liées au cancer, afin de nous aider à déterminer son agressivité par exemple, et d’établir un pronostic, ajoute la clinicienne.

Cette capacité fait actuellement l’objet de nombreuses recherches, en raison de la capacité des algorithmes à déceler des choses invisibles aux yeux des pathologistes. Dans certains cas, l’IA va reconnaître des configurations de cellules qu’elle estime être associées à un moins bon pronostic, sans que l’on en comprenne la raison, révèle la Pre Somja. Cela peut être lié aux interactions entre les cellules, à l’environnement immunitaire… En travaillant sur ces résultats, cela va nous permettre aussi de faire des recherches qui vont améliorer notre compréhension des cancers.

Croiser les données

Spécialiste du cancer du sein, le Pr Christos Sotiriou, Directeur de recherches FNRS et Directeur du laboratoire de recherche en cancérologie Jules Bordet, partage totalement l’enthousiasme de Joan Somja pour l’utilisation de l’IA. Personne ne peut contester la rapidité des IA à établir, à partir d’une simple image de biopsie, la présence ou non d’un cancer, estime-t-il.

Un gain en rapidité, donc, mais également en précision. Il existe jusqu’à cinq types de cancer du sein, qui répondent à des traitements différents, révèle le chercheur. Et même dans le cas des cancers dits triple négatif, qui ont malheureusement un pronostic assez défavorable, il existe cinq sous-types différents, avec une expression génique particulière. Aujourd’hui, ces sous-types ne peuvent être détectés que grâce à l’analyse moléculaire des cellules, ce qui prend du temps. Mais nos recherches sont en train de montrer qu’un algorithme est capable, en analysant simplement une image de biopsie, de déterminer au moins 3 sous-types de cancer triple négatif !

Une découverte importante, qui a des conséquences directes pour les patientes. L’identification de ces sous-types est primordiale, car leur réponse à l’hormonothérapie et à la chimiothérapie est différente, dévoile-t-il. Or, l’analyse d’une image prend une heure quand près de 2 semaines sont nécessaires pour obtenir une signature génique. C’est donc un gain de temps important pour les patientes, et cela permet d’éviter des traitements qui seraient inutiles, avec tous les effets secondaires que cela implique.

Et en recherche, le laboratoire du Pr Sotiriou compte bien utiliser la formidable capacité de l’IA à analyser et combiner des données à la fois visuelles, mais aussi génétiques. Nous travaillons actuellement sur les cancers qui ont métastasé, afin de mieux comprendre ce qui différencie, au niveau moléculaire, les cellules métastasées des cellules de la tumeur primitive, explique-t-il. Nous avons déjà réalisé une étude au niveau de l’expression génique et constaté des différences…

La thérapie par radioligands (RLT) et la radiothérapie sous apnée sont deux nouvelles thérapies qui ont fait l’actualité et qui ont le vent en poupe. Mais d’où viennent ces techniques ? Pourquoi en parle-t-on aujourd’hui ? Et surtout, que nous réservent-elles à l’avenir ?

Les réponses des Pr Xavier Geets, Chef de service de radiothérapie oncologique aux Cliniques Universitaires St-Luc (CUSL), et de son confrère, le Pr Renaud Lhommel, Chef de service de médecine nucléaire aux CUSL.

La radiothérapie sous apnée
Abordons d’abord peut-être la plus accessible de ces techniques, la radiothérapie sous apnée.

« Certaines tumeurs bougent et compliquent la radiothérapie. Les tumeurs du poumon, mais aussi du rein ou du foie, sont soumises au mouvement respiratoire. Or, la radiothérapie est une thérapie ciblée : il faut que les rayons arrivent au bon endroit », explique le Pr Xavier Geets.

Les radiothérapeutes avaient pris pour habitude d’irradier une zone plus large que la tumeur pour être certains de ne pas louper la cible. La conséquence ? Davantage de tissus sains sont irradiés, augmentant ainsi la toxicité du traitement. Certains se sont donc demandé : et si le patient ne respirait pas pendant l’irradiation ? « Cela rend la tumeur immobile et permet de limiter la région irradiée. »

Dans la plupart des centres, les traitements sont délivrés lorsque les patients font une inspiration bloquée volontaire. « Cela demande une participation active du patient. Or, ici, aux Cliniques Universitaires Saint-Luc (CUSL), c’est une machine qui induit cette inspiration bloquée. C’est un respirateur – une machine utilisée en anesthésie pour ventiler le patient endormi – qui a l’avantage de mieux réguler la respiration que l’humain. Cela permet de reproduire des apnées de façon stable et répétée d’une fois à l’autre. Et cela permet de tenir sur une plus longue durée sans respirer. »

Cela se fait sans sédation, en appliquant simplement un masque sur le patient, que l’équipe aura entraîné au préalable. « Il suffit de se laisser faire. Cela demande du lâcher-prise, mais c’est une démarche sécurisée puisque les machines sont dédiées à la respiration et permettent de monitorer le patient. »

La technique est employée depuis plusieurs années aux CUSL et a démontré son efficacité pour le cancer du sein. Au-delà, elle ouvre la porte à d’autres applications en radiothérapie, comme le traitement du cancer du poumon, du foie, du rein ou des tumeurs de l’abdomen supérieur.

D’autres techniques existent, comme le tracking, où le faisceau irradiant suit en temps réel la position de la tumeur. Mais ces techniques sont plus complexes, coûtent cher et ne sont pas appropriées pour tous les patients. Or, tous les hôpitaux disposent de ventilateurs mécaniques qui leur permettent d’appliquer cette technique innovante à de nombreux patients. « Si l’on regarde un service de radiothérapie de plus près, on constate que quasiment la moitié des patients viennent pour des tumeurs mobiles. »

La thérapie par radioligands (RLT)
La RLT, en revanche, est plus difficile à comprendre.

« La RLT consiste à faire de la radiothérapie interne vectorisée. Si l’on identifie une cible cellulaire à la surface de cellules cancéreuses et qu’il existe une molécule connue, telle une protéine ou un anticorps spécifique, qui permet d’accéder et de se lier à la cible, il est possible d’ajouter un effet thérapeutique supplémentaire en fixant sur ce vecteur un isotope émetteur de particules bêta (électrons) ou alpha (noyau d’hélium), permettant d’irradier localement la cellule tumorale », explique le Pr Renaud Lhommel.

Il s’agit, plus simplement, d’une thérapie plus ciblée et, dès lors, plus efficace, qui comporte également assez peu d’effets secondaires grâce à un ciblage de plus en plus sélectif des tumeurs disséminées dans l’organisme. « Plusieurs études de phase 2 et de phase 3 démontrent aujourd’hui que la RLT ne présente pas de toxicité plus élevée que les stratégies thérapeutiques actuelles, ce qui pourrait à l’avenir éviter de recourir à des traitements plus délétères pour le patient, comme la chimiothérapie. »

Les effets bénéfiques de ce traitement ont d’abord été démontrés chez les patients qui étaient très loin dans leur maladie. C’est finalement une thérapie nouvelle, puisque des études pionnières concernant la RLT, telles que les études VISION et NETTER-1, n’ont été publiées dans le New England Journal of Medicine, une référence, qu’en 2017 et 2021. Cela a conduit au remboursement d’un médicament pour le cancer de la prostate en avril 2024.

Aujourd’hui, la RLT est utilisée pour traiter les tumeurs neuroendocrines – c’est par là que la thérapie par radioligands a commencé – et le cancer de la prostate métastatique.

Quel avenir pour ces deux technologies ?
« On a prouvé que l’on était capable de traiter des patients à des stades très avancés sans avoir de toxicité supplémentaire grâce à la RLT. Tout doucement, il y a une évolution de la stratégie thérapeutique pour proposer ce type de thérapies plus tôt dans la prise en charge, avant des thérapies plus délétères pour le patient, à l’instar des chimiothérapies », explique le Pr Lhommel.

D’autres cancers pourraient être ciblés par la RLT grâce aux molécules ciblées (HER2, FAPI…), comme le cancer du sein, les fibroblastes associés à certains cancers (tête et cou), ou encore les cancers du côlon, du pancréas ou du poumon. « Je pense que nous allons connaître des avancées significatives avec ce type de thérapies dans les prochaines années », confie le spécialiste.

L’avenir est également tout tracé pour la radiothérapie sous apnée. « L’objectif est de cibler davantage de cancers », explique le Pr Xavier Geets. « Le plus bel avenir de cette technique, c’est la radiothérapie adaptative, une radiothérapie où, à chaque séance, on peut observer l’anatomie du jour. Cela permet d’ajuster le traitement au mieux par rapport aux besoins du patient. C’est une étape clé vers une radiothérapie personnalisée, individualisée. »