Dépistage du cancer du col de l'utérus : un algorithme serait le plus efficace
Des chercheurs américains ont mis au point un algorithme informatique capable d'analyser les images numériques du col de l'utérus et d'identifier les précancers nécessitant des soins médicaux avec plus de précision que les examens conventionnels. Cette approche basée sur l'intelligence artificielle pourrait révolutionner le dépistage du cancer du col utérin, en particulier dans les pays à faibles ressources.
Dans les pays riches, la mortalité liée à ce cancer a été réduite grâce aux progrès du dépistage et aux campagnes de vaccination contre le plus important facteur de risque, à savoir le virus du papillomavirus dont certaines souches peuvent infecter le col utérin.
Du coup, le cancer du col de l'utérus est devenu une maladie de la pauvreté, les pays en développement concentrant 80% des cas. Dans ces pays, le dépistage gynécologique et la vaccination contre le papillomavirus restent insuffisamment répandus. Raison pour laquelle les chercheurs essayent de trouver des méthodes extrêmement abordables et aisées à mettre en oeuvre, mais très précises, pour faciliter la détection de ce cancer à un stade précoce.
C'est là qu'entre en scène un algorithme développé par les chercheurs du National Cancer Institute et de la fondation Global Good. Pour le mettre au point, ils ont utilisé plus de 60 000 images de cols utérins sains et pathologiques provenant d'archives recueillies lors d'une étude de dépistage réalisée à Guanacaste, au Costa Rica, dans les années 1990. 9406 femmes, âgées de 18 à 94 ans, ont été suivies pour cette étude pendant 18 ans pour certaines, ce qui a permis de relier chaque cancer à l'image du col précédant l'apparition de la maladie.
Une fois entraîné par deep learning sur cette base d'images ayant été digitalisées, l'algorithme s'est montré capable de détecter les lésions précancéreuses dans 91% des cas. Un taux de réussite supérieur à la lecture des photographies prises au colposcope par des experts humains (69%), et même supérieur à l'analyse cytologique conventionnelle du frottis (71%).
Désormais, le but des chercheurs est de développer leur technologie, appelée Evaluation Visuelle Automatique (EVA), dans les trois ou cinq prochaines années et de réaliser plus d'essais cliniques. Ils prévoient de perfectionner l'algorithme en enregistrant des images annonciatrices de cancer du col et de tissus de femmes du monde entier. Une étape indispensable avant de pouvoir se servir de ce système partout, car le col utérin présente de subtiles différences selon les régions du globe d'où sont originaires les femmes.
A terme, des soignants pourraient procéder à du dépistage sans formation, simplement en prenant une photo via un spéculum, du col de l'utérus, et en la faisant analyser par l'algorithme. L'idée est de simplifier l'équipement au maximum et de pouvoir l'utiliser avec un entraînement minimum, ce qui le rendrait très pratique dans les pays en voie de développement.
La méthode pourra aussi être combinée avec les approches classiques de dépistage. Mais dans tous les cas, en cas de résultat anormal prédit par l'algorithme, il sera toujours nécessaire de pratiquer une biopsie pour déterminer ce qu'il en est.
(référence : Journal of the National Cancer Institute, 10 janvier 2019, doi : 10.1093/jnci/djy225)
https://academic.oup.com/jnci/advance-article/doi/10.1093/jnci/djy225/5272614