Base de données internationale sur le cancer de l'endomètre (ECID)

Le cancer de l'endomètre (CE) ou carcinome du corps utérin est un changement néoplasique, principalement un adénocarcinome, résultant de la muqueuse épithéliale cylindrique de l'utérus. Les saignements utérins anormaux sont le principal symptôme présenté, en particulier chez les femmes ménopausées. On estime que la CE est le septième cancer le plus souvent diagnostiqué chez les femmes. Il est considéré comme la 16e cause de décès chez les femmes atteintes de cancer dans le monde, avec 382 000 nouveaux cas estimés et 89 900 décès en 2018. Des facteurs tels que l'obésité, la parité, le diabète sucré, l'exposition aux œstrogènes sans opposition, la génétique et les thérapies hormonales sont des risques reconnaissables pour la CE. D'autres facteurs tels que les comorbidités chroniques, la taille de la tumeur et les métastases organiques influencent la stadification, le pronostic et les protocoles de prise en charge.

La classification FIGO a été adoptée comme système de classification standard dans la prise en charge du cancer de l'endomètre. Cependant, ce système de stadification ne prend pas en compte tous les facteurs qui affectent la décision de traitement et le pronostic, y compris, mais sans s'y limiter, les données démographiques des patients, le grade de la tumeur et l'invasion de l'espace lymphovasculaire. De plus, certaines interventions sont encore discutables, en particulier en présence d'une maladie intermédiaire, par exemple une CE précoce de grade II. Les preuves disponibles soutiennent la lymphadénectomie pelvienne et para-aortique combinée dans la prise en charge des patients atteints de CE. Cependant, la lymphadénectomie pelvienne et para-aortique combinée comporte le risque de morbidités à long terme comme le lymphœdème. Ainsi, l'hystérectomie seule comme plan de prise en charge est suggérée chez les patientes à faible risque de CE. Des études plus complètes des multiples facteurs de confusion qui déterminent le risque du patient sont essentielles pour parvenir à des plans de gestion ajustés individuellement et pour prédire le pronostic de chaque cas individuel. Par conséquent, la disponibilité de grandes études multicentriques fournira des preuves solides concernant la gestion optimale de la CE et, par conséquent, améliorera les résultats et le pronostic du traitement, en particulier à l'ère de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle.