Le deep learning repère les effets du traitement des sinus au scanner

Un radiologue qui examine un scanner des sinus doit estimer visuellement le degré d'opacification de chacun d'entre eux. Des chercheurs, dont Stephen M. Humphries de National Jewish Health, ont constaté qu'un outil de deep learning détectait plus sensiblement les changements liés au traitement que cette approche traditionnelle, dans les données de deux essais cliniques.

L'outil produit un score automatisé de sévérité sinusienne, ou SSS. Il mesure la quantité d'opacification des sinus — leur aspect voilé visible au scanner — au lieu de demander aux cliniciens d'attribuer un score visuel. La comparaison portait sur le système de Lund-Mackay, une méthode largement utilisée qui demande aux radiologues d'évaluer le degré d'opacification.

La maladie étudiée, la rhinosinusite chronique avec polypes nasaux, se caractérise par une inflammation persistante, un gonflement et la présence de polypes pouvant obstruer les fosses nasales et les sinus. L'imagerie scanner est couramment utilisée pour évaluer l'étendue de la maladie et constitue un critère d'évaluation important dans les essais cliniques, mais les évolutions les plus modestes peuvent être difficiles à déceler avec une échelle subjective.

Et concrètement ? Une mesure plus sensible pourrait aider les chercheurs à repérer les réponses importantes au traitement et rendre l'imagerie scanner plus utile lors de l'évaluation de nouvelles thérapies. Elle pourrait également aider à mieux comprendre l'évolution de la maladie sinusienne au fil du temps, même si l'étude ne montre pas que l'outil est déjà utilisé en routine clinique.

Les limites sont claires. Les chercheurs ont testé cette approche sur les données de deux essais cliniques portant sur un seul traitement. Des études supplémentaires sont nécessaires pour déterminer si elle donne d'aussi bons résultats avec d'autres thérapies et différents mécanismes d'action. Ces travaux prolongent des recherches antérieures sur l'analyse automatisée des scanners dans les maladies chroniques des sinus, notamment sur les évolutions longitudinales chez des patients atteints de mucoviscidose.