« Les dernières avancées en imagerie au service des patients ayant une sclérose en plaques ».

Article rédigé par le Dr. Anne Kerbrat, Neurologue au CHU de Rennes.

L’imagerie : un rôle central pour le diagnostic, le pronostic et le suivi de la maladie.

La Sclérose En Plaques (SEP) est la plus fréquente des maladies neurologiques acquises conduisant à un handicap cognitif et physique chez l’adulte jeune en France (1/1000 habitants). La maladie se caractérise par des lésions de substance blanche ou « plaques » de démyélinisation visibles en IRM, comme illustré sur la figure 1. Grâce à la visualisation rapide et sans risque des lésions, l’IRM a complètement modifié la prise en charge des patients ayant une SEP au cours des 25 dernières années. Elle a permis un diagnostic de plus en plus précoce de la maladie, d’affiner le pronostic et de juger de l’efficacité des traitements. 

Figure 1 : Exemple de « plaques » visibles en IRM cérébrale (zones blanches correspondant à des lésions en hypersignal).

L’intelligence artificielle pour optimiser le suivi des patients.

Dans ce contexte, le radiologue et le neurologue passent beaucoup de temps à comparer les images IRM des patients à la recherche de nouvelles lésions qui signeraient l’inefficacité du traitement et amèneraient à en changer. La mise à disposition récente d’outils automatiques basés sur l’IA, comme celui développé dans l’équipe de recherche EMPENN (Inria, Rennes) à l’occasion du projet de recherche MUSIC, peuvent maintenant les assister dans cette tâche.
De nouveaux projets de recherche sont actuellement en cours pour détecter les lésions de moelle épinière, qui ont un rôle pronostique majeur dans la sclérose en plaques. La moelle épinière est cependant une petite structure rendant l’identification des lésions particulièrement délicate. Un premier prototype a été développé dans l’équipe et va maintenant être testé par différents radiologues.  

Vers l’analyse de grandes bases de données et des outils d’aide au choix du traitement personnalisé.

Le développement de ces outils d’IA et des grandes bases de données ouvrent également des perspectives pour proposer des outils d’aide à la décision pour les médecins, c’est-à-dire pour nous aider à choisir le bon traitement pour le bon patient au bon moment, en comparant les données de notre patient vu en consultation à celles de patients ayant les mêmes caractéristiques.
Un prototype de cet outil d’aide à la décision est ainsi en développement dans le cadre du projet de recherche PRIMUS, porté par le Professeur Edan. Cet outil prendra en compte à la fois les caractéristiques cliniques et d’imagerie du patient, extraites grâce à des outils d’IA, pour guider le choix du traitement. 

Article publié dans la Lettre BAA de septembre 2023.