Dans le contexte du développement rapide de l’intelligence artificielle (IA) et de la digitalisation en médecine, l’analyse des images utiles au diagnostic du cancer et à son suivi occupent une place importante. 

L’objectif de la présente recherche et de développer un algorithme d’IA permettant une analyse automatique de coupes histopathologiques, c’est-à-dire d’une image, la même que celle que le médecin anatomopathologiste analyse pour poser le diagnostic de cancer ou que le chercheur utilise pour progresser dans la compréhension de cette maladie. 

Nous souhaitons contourer de manière automatique tous les éléments entrant dans la composition d’un cancer, en particulier les cellules cancéreuses, les vaisseaux sanguins, les nerfs et leur tissu de soutien. La recherche s’intègre dans une collaboration entre le Centre Léon Bérard (équipe de recherche du Pr. Pierre Saintigny) et la société ADMIR (Laurent Duraffourg, CEO). Cette dernière développe un scanner pour l’analyse de coupes histopathologiques permettant de capturer l’information obtenue à la fois en lumière blanche (visible par l’humain) et en lumière infra-rouge qui est invisible pour l’œil humain mais apporte une information sur la composition biochimique des tissus. 

L’objectif principal de notre recherche est de montrer que l’utilisation de l’information biochimique obtenue par l’analyse des coupes en lumière infra-rouge améliore l’analyse automatique de l’image par rapport à l’utilisation de la seule information obtenue en lumière blanche 

Les objectifs secondaires sont 1-de montrer que l’information sur la composition biochimique d’un tissu cancéreux peut distinguer les cancers des voies aérodigestives supérieures liés ou non au papillomavirus humain (HPV), et 2-d’évaluer l’intérêt de la composition biochimique pour mieux prédire le risque de rechute d’un patient ou la réponse au traitement.