Cellvizio® combiné à l'intelligence artificielle surpasse les méthodes standards de diagnostic et de stratification des risques des kystes pancréatiques
Deux nouvelles publications cliniques démontrent que l’utilisation de Cellvizio améliore la précision du diagnostic et la prise en charge des patients, y compris les décisions chirurgicales
Une nouvelle méta-analyse établit la précision du diagnostic de Cellvizio à 99%
Mauna Kea Technologies annonce aujourd'hui la publication d'une étude sur la stratification des risques liés aux lésions kystiques du pancréas (LKP) en utilisant des modèles d'intelligence artificielle (IA) pour la classification des images nCLE et la publication d’une méta-analyse sur l'endomicroscopie par aiguille pour l'évaluation des LKP.
La majorité des LKP découvertes fortuitement dans la population sont des tumeurs intra-canalaires papillaires et mucineuses du pancréas (TIPMP), un précurseur du cancer (adénocarcinome) du pancréas. Les méthodes de diagnostic actuelles reposent sur une combinaison d'antécédents cliniques, d'imagerie médicale, de critères échographiques et d’analyse cytologique des fluides kystiques pour l'identification des TIPMP avec une dysplasie avancée. Aujourd'hui, environ la moitié des TIPMP qui sont retirées chirurgicalement se révèlent finalement de dysplasie de bas ou moyen grade. Pour éviter les résections inutiles de lésions indolentes qui sont corrélées à des taux élevés de morbidité (30 %) et de mortalité (2,1 %) postopératoires, il est essentiel de disposer de méthodes plus précises pour diagnostiquer les TIPMP afin de mieux orienter la prise en charge de ces patients, et plus particulièrement quand il s’agit d’une décision chirurgicale.
La première étude, intitulée "High performance in risk stratification of intraductal papillary mucinous neoplasms by confocal laser endomicroscopy image analysis with convolutional neural networks", publiée dans la revue à comité de lecture Gastrointestinal Endoscopy (2020, DOI : 10.1016/j.gie.2020.12.054), a fait état du développement et de l'application réussis d'algorithmes d'IA utilisant des images nCLE pour le diagnostic et la stratification du risque des TIPMP. Les auteurs ont démontré que les modèles d'apprentissage dérivés des images nCLE étaient plus précis pour diagnostiquer et stratifier les risques de dysplasie avancée dans les TIPMP que les méthodes standards de diagnostic et que les recommandations des sociétés savantes.
Une deuxième publication intitulée "Needle-based Confocal Laser Endomicroscopy (nCLE) for Evaluation of Pancreatic Cystic Lesions : A Systematic Review and Meta-analysis", a été publiée dans le Journal of Clinical Gastroenterology (2020, DOI : 10.1097/MCG.0000000000001468). Sept études cliniques portant sur 324 patients ont été incluses et les auteurs ont évalué le diagnostic, la précision, la sensibilité, et la spécificité. Les auteurs ont conclu que "la nCLE semble être une technique efficace et sûre pour l'évaluation diagnostique des LKP". En effet, la nCLE a été associéeà une sensibilité de 85%, une spécificité de 99%, une précision diagnostique de 99% et un taux de pancréatite post-opératoire de 1%.
"La découverte fortuite de lésions kystiques du pancréas est de plus en plus courante et des kystes sont détectés et diagnostiqués chez 8 % de la population mondiale", a déclaré Robert L. Gershon, Directeur général de Mauna Kea Technologies. "Ces deux publications confirment la valeur de notre technologie dans le diagnostic des kystes pancréatiques et, surtout, pour la stratification des risques. Nous pensons que Cellvizio combiné à l'intelligence artificielle offre un potentiel énorme pour améliorer la prise en charge des patients grâce à sa capacité à classer et à stratifier avec précision les patients atteints de lésions kystiques du pancréas".
