Reconnaissance précise avec une vision améliorée des cibles endocriniennes du cou (PREVENT)

Le défi majeur des procédures thyroïdiennes et parathyroïdiennes est l'identification sûre du nerf laryngé récurrent (RLN) et la localisation des glandes parathyroïdes (à conserver ou à retirer sélectivement). Des lésions iatrogènes des glandes parathyroïdes lors d'une chirurgie thyroïdienne (entraînant une hypocalcémie transitoire ou permanente) ou du RLN (entraînant un enrouement, une dysphonie, une dyspnée) surviennent toujours, nécessitant une prise en charge souvent spécialisée.

Le pourcentage de parathyroïdectomies fortuites, dans des centres endocriniens spécialisés, est d'environ 16 %. Dans ces cas, il est plus probable d'observer une hypocalcémie cliniquement pertinente qu'après une parathyroïdectomie programmée pour hyperparathyroïdie. Par conséquent, il existe un besoin critique d'une méthode peropératoire permettant une identification précise et en temps réel des parathyroïdes.

Récemment, il a été démontré que la glande parathyroïde présente une autofluorescence importante, qui est causée par les propriétés optiques d'un fluorophore intrinsèque encore inconnu. Lorsque la glande est excitée par une source lumineuse d'une longueur d'onde comprise entre 750 et 785 nm, elle émet un pic de fluorescence vers 820 nm. Profitant de cette propriété, Falco et al., utilisant une caméra NIR disponible dans le commerce (Fluobeam®, Fluoptics©, France), ont pu visualiser clairement les glandes parathyroïdes par imagerie de fluorescence sans contraste et pourraient facilement les discriminer de la thyroïde et de l'environnement. tissu. L'inconvénient de cette imagerie basée sur l'autofluorescence est qu'elle manque de quantification en temps réel de l'intensité de fluorescence.

L'imagerie hyperspectrale (HSI), qui est une technologie qui combine un spectromètre à un système de caméra, examine les propriétés optiques d'une grande surface dans une gamme de longueurs d'onde allant du proche infrarouge (NIR) à la lumière visuelle (VIS). Il fournit des informations diagnostiques sur la physiologie, la composition et la perfusion des tissus. Le fait que le HSI produise des images, fournissant ainsi des informations spatiales en temps réel, de manière sans contact et non ionisante, en fait potentiellement un outil très précieux pour l'utilisation peropératoire.

HSI a montré son grand potentiel dans le domaine médical, en particulier dans le diagnostic de diverses néoplasies (par exemple du col de l'utérus, du sein, du côlon, du cerveau), dans la détection du schéma de perfusion chez les patients atteints de maladie artérielle périphérique et dans le domaine du diagnostic des plaies.

Comme indiqué précédemment, il est possible de discriminer la thyroïde des glandes parathyroïdes en fonction des caractéristiques spectrales, mais la technologie HSI ajouterait les informations spatiales, améliorant ainsi énormément les performances peropératoires.

En collaboration avec l'Université de Leipzig, en Allemagne, les chercheurs ont réalisé un essai clinique pilote sur 8 patients, qui a montré des résultats prometteurs. Les images hyperspectrales lors d'interventions de chirurgie endocrinienne bénigne ont pu démontrer que la thyroïde et la parathyroïde ont des signatures hyperspectrales spécifiques. De plus, les glandes parathyroïdes se sont montrées généralement moins oxygénées que la thyroïde. Une discrimination des glandes parathyroïdes basée sur ces caractéristiques s'est avérée possible.

Le but de l'étude proposée est d'identifier les caractéristiques spectrales des structures cibles importantes du cou, en particulier les glandes parathyroïdes, à l'aide d'un algorithme d'apprentissage en profondeur approprié, pour effectuer une reconnaissance parathyroïdienne automatisée. De plus, cette étude propose de comparer le taux de détection de la reconnaissance parathyroïdienne basée sur l'hyperspectral avec la reconnaissance basée sur l'autofluorescence NIR déjà existante.