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Les chercheurs proposent une méthode non envahissante neuve pour discerner des nodules thyroïdiens du cancer

Un morceau dans la glande thyroïde est appelé un nodule thyroïdien, et 5-10% de tous les nodules thyroïdiens sont diagnostiqués comme cancer de la thyroïde. Le cancer de la thyroïde a un bon pronostic, un taux de survie élevé, et un régime inférieur de récidive, ainsi le diagnostic précoce et la demande de règlement sont essentiels. Récent, une équipe de recherche commune en Corée a proposé une méthode non envahissante neuve pour discerner des nodules thyroïdiens du cancer par la combinaison photo-acoustique (PA) et de la technologie d'image d'ultrason avec l'artificial intelligence.

L'équipe de recherche commune - composée de professeur Chulhong Kim et de M. Byullee Park du service de POSTECH du génie électrique, du service du bureau d'études informatique de convergence et du service de l'industrie mécanique, du professeur Dong-Juin Lim et du professeur Jeonghoon Ha de l'hôpital de Séoul St Mary de l'université catholique de la Corée, et du professeur Jeesu Kim de l'université nationale de Pusan - a conduit une recherche pour acquérir des images de PA des patients avec les nodules malignes et bénignes et les a analysées avec l'artificial intelligence. Dans le respect de leur signification, les découvertes de cette étude étaient publiées dans la cancérologie.

Actuel, le diagnostic d'un nodule thyroïdien est exécuté utilisant une cytoponction (FNAB) utilisant une image d'ultrason. Mais environ 20% de FNABs sont FAUX qui mène aux biopsies répétitives et inutiles.

Pour surmonter ce problème, l'équipe de recherche commune a exploré l'utilisation de la représentation de PA d'obtenir un signe ultrasonique produit par la lumière. Quand la lumière (laser) est irradiée sur le nodule thyroïdien du patient, un signe d'ultrason appelé un signe de PA est produit de la glande thyroïde et de la nodule. En acquérant et en traitant ce signe, des images de PA du presse-étoupe et de la nodule sont rassemblées. À ce moment, si des signes multibande de PA sont obtenus, l'information de saturation de l'oxygène de la glande thyroïde et le nodule thyroïdien peut être prévue.

Les chercheurs se sont concentrés sur le fait que la saturation de l'oxygène des nodules malignes est inférieure à celle des nodules normales, et des images acquises de PA des patients avec les nodules thyroïdiens malins (23 patients) et ceux avec les nodules bénignes (29 patients). Exécutant la représentation in vivo multibande de PA sur les nodules thyroïdiens du patient, les chercheurs ont prévu des paramètres multiples, y compris le niveau de saturation de l'oxygène d'hémoglobine dans l'endroit de nodule. Ceci s'est analysé utilisant des techniques d'apprentissage automatique classifient à avec succès et automatiquement si le nodule thyroïdien était malin ou bénin. Dans la catégorie initiale, la sensibilité pour classifier la malignité en tant que malin était 78% et la spécificité pour classifier tout bénigne que bénin était 93%.

Les résultats de l'analyse de PA obtenus par des techniques d'apprentissage automatique dans la deuxième analyse ont été combinés avec les résultats de l'inspection initiale basée sur des images d'ultrason normalement utilisées dans les hôpitaux. De nouveau, on l'a confirmé que les nodules thyroïdiens malins pourraient être discernés avec une sensibilité de 83% et une spécificité de 93%.

Allant une opération plus loin, quand les chercheurs ont maintenu la sensibilité à 100% dans la troisième analyse, la spécificité a atteint 55%. C'était environ trois fois plus haut que la spécificité de 17,3% (sensibilité de 98%) de l'inspection initiale des nodules thyroïdiens utilisant l'ultrason conventionnel.

Comme résultat, la probabilité de diagnostiquer correctement les nodules bénignes et bénignes a augmenté plus de trois fois, qui prouve que l'overdiagnosis et les biopsies inutiles et les tests répétés peuvent être spectaculaire réduits, et réduire de ce fait des coûts médicaux excessifs.

Cette étude est significative parce que c'est la première pour acquérir des images photo-acoustiques des nodules thyroïdiens et pour classifier les nodules malignes utilisant l'apprentissage automatique. En plus de réduire à un minimum les biopsies inutiles dans des patients de cancer de la thyroïde, cette technique peut également être appliquée à un grand choix d'autres cancers, y compris le cancer du sein. »

Professeur Chulhong Kim, POSTECH

« Le dispositif ultrasonique basé sur la représentation photo-acoustique sera utile en diagnostiquant effectivement le cancer de la thyroïde couramment trouvé pendant le bilan de santé et en réduisant le nombre de biopsies, » professeur expliqué Dong-Juin Lim d'hôpital de Séoul St Mary. « Il peut être développé en matériel médical qui peut être promptement utilisé sur des patients de nodule thyroïdien. »

Cette recherche a été conduite avec le support de la fondation nationale de recherches de la Corée, les instituts de recherches principaux au centre d'innovation du matériel médical des universités (MDIC) du ministère de l'éducation, du troisième cycle d'université du support d'artificial intelligence du ministère de la Science et des TCI, et du projet BK21 QUATRE.

Source:
Journal reference:

Kim, J., et al. (2021) Multiparametric Photoacoustic Analysis of Human Thyroid Cancers In Vivo. Cancer research. doi.org/10.1158/0008-5472.CAN-20-3334.