Cardiologie interventionnelle

Introduction
Quel est le risque de cancer radioinduit chez les enfants ayant bénéficié d’un acte de cardiologie interventionnelle ? L’analyse de la cohorte épidémiologique Coccinelle, initiée à Fontenay-aux-Roses (Hauts-de-Seine), par le Laboratoire d’épidémiologie des rayonnements ionisants (Lepid), permet de les évaluer pour la période 2000 à 2013. Elle porte sur 17 000 enfants. Après exclusion de ceux porteurs d’un facteur de prédisposition, une première analyse montre que l’incidence de cancer ne diffère pas de la population générale. Aucune association significative entre dose à la moelle osseuse et cancer hématopoïétique n’est observée.
Des praticiens réalisent l’embolisation d’une artère dans une salle de radiologie interventionnelle au Centre hospitalier universitaire de Nîmes (Gard). - © Sophie Brändström/Signatures/Médiathèque IRSN

Quel est le risque de cancer radioinduit chez les enfants ayant bénéficié d’un acte de cardiologie interventionnelle ? L’analyse de la cohorte épidémiologique Coccinelle, initiée à Fontenay-aux-Roses (Hauts-de-Seine), par le Laboratoire d’épidémiologie des rayonnements ionisants (Lepid), permet de les évaluer pour la période 2000 à 2013. Elle porte sur 17 000 enfants. Après exclusion de ceux porteurs d’un facteur de prédisposition, une première analyse montre que l’incidence de cancer ne diffère pas de la population générale. Aucune association significative entre dose à la moelle osseuse et cancer hématopoïétique n’est observée. 

L’extension de la cohorte et son inclusion dans le projet européen Harmonic vont augmenter la puissance statistique de l’étude. Les anomalies cardiaques congénitales touchent environ 0,5 % des enfants à la naissance. La cardiologie interventionnelle est une méthode efficace et essentielle de leur diagnostic et traitement. Elle expose cependant le patient aux rayonnements ionisants.

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Thème

Radiobiologie : l’intelligence artificielle en cas d’urgence

Introduction
Automatiser la détection des chromosomes avec des aberrations pour accélérer le tri et la prise en charge de personnes potentiellement irradiées en cas d’accident radiologique, tel est l’objectif du projet Increased*. Il est mené par le Laboratoire de radiobiologie des expositions accidentelles (LRACC) à Fontenay-aux-Roses (Hauts-de-Seine). Aujourd’hui, cette analyse est assurée par des experts. Elle est longue, car il faut douze heures pour réaliser un diagnostic. Elle repose sur l’examen microscopique d’échantillons de sang de sujets irradiés. Les biologistes comptabilisent, cellule par cellule, le nombre de malformations chromosomiques. « Notre objectif est de l’automatiser grâce à l’intelligence artificielle [IA] », indique le radiobiologiste Gaëtan Gruel
R50-Radiobiologie : l’intelligence artificielle en cas d’urgence

Le projet Increased s’appuie sur deux techniques pour visualiser les aberrations chromosomiques dans une cellule du sang. La coloration Giemsa (monochromatique) montre les chromosomes en anneaux (2) et des dicentriques (3, deux centromères). La coloration Fish, en couleurs, permet de voir des translocations

Automatiser la détection des chromosomes avec des aberrations pour accélérer le tri et la prise en charge de personnes potentiellement irradiées en cas d’accident radiologique, tel est l’objectif du projet Increased*. Il est mené par le Laboratoire de radiobiologie des expositions accidentelles (LRACC) à Fontenay-aux-Roses (Hauts-de-Seine). Aujourd’hui, cette analyse est assurée par des experts. Elle est longue, car il faut douze heures pour réaliser un diagnostic. Elle repose sur l’examen microscopique d’échantillons de sang de sujets irradiés. Les biologistes comptabilisent, cellule par cellule, le nombre de malformations chromosomiques. « Notre objectif est de l’automatiser grâce à l’intelligence artificielle [IA] », indique le radiobiologiste Gaëtan Gruel.

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Schéma d’un lymphocyte dont le cycle de division a été bloqué au stade de la métaphase

Apprentissage profond  

Le projet exploitera la technique dite « d’apprentissage profond  » (Deep Learning), « pour la reconnaissance automatique d’objets sur des photos », précise le spécialiste. Le programme sera entraîné sur une base de données d’images annotées depuis dix ans par les experts. Partenaire, l’Inria* apportera son expertise sur les aspects algorithmiques. 

À la fin du projet, prévue en 2023, la technologie développée augmentera la réactivité et les capacités d’analyses de l’IRSN en situation d’urgence, tout en améliorant la fiabilité des résultats. L’Institut pourrait diffuser son usage dans d’autres contextes : « Le développement de nouvelles molécules pharmaceutiques nécessite des analyses toxicologiques, comme la détection d’anomalies chromosomiques, illustre Gaëtan Gruel. Ce type d’analyses est coûteux. Avec l’IA, nous pourrions lever ce verrou.

* Coopération avec l’Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique (Inria) et l’Institut de recherche biomédicale des armées (Irba), soutenue par l’ANR-Astrid 

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