Imperial Prostate 6 - Étude de fiabilité de l'intelligence artificielle dans l'histologie du cancer. (IP6-CHAIROS)

Au Royaume-Uni, environ 80 à 100 000 hommes subissent chaque année une biopsie de la prostate pour diagnostiquer un cancer de la prostate. Cela équivaut à environ 4 millions de lames d'histologie ; on estime que ce nombre passera à 160 000-200 000 hommes et jusqu'à 6 millions de diapositives d'ici 2030 en raison du nombre croissant d'hommes testés pour le cancer de la prostate.

Health Education England et le Royal College of Pathology signalent une pénurie importante de main-d'œuvre en pathologie, avec seulement 3% des départements ayant des effectifs adéquats et un taux de vacance de 10% pourvu par des suppléants coûtant 26 millions de livres sterling chaque année. D'ici 2021, il y aura une diminution de 3 % de l'effectif des consultants en pathologie (40 pathologistes à temps plein) ; une période au cours de laquelle les autres spécialités devraient connaître une augmentation de 13 %. Cependant, pour répondre au nombre croissant d'aiguillages vers les services de pathologie, il est prévu qu'il faudra une croissance annuelle de 3 à 5 % du nombre de pathologistes.

La variabilité inter-observateur peut se produire entre les pathologistes en termes de rapport d'un diagnostic de cancer de la prostate cliniquement important et cliniquement sans importance jusqu'à 20 %, bien que les différences soient plus faibles lorsque des uro-pathologistes hautement experts sont comparés. Cela peut conduire à une gestion inappropriée des cas.

Galen Prostate AI est un algorithme d'IA d'apprentissage en profondeur marqué CE pour les biopsies à l'aiguille de la prostate qui peut identifier les types de cellules, les structures tissulaires et les caractéristiques morphologiques pour le diagnostic du cancer. La technologie est basée sur des réseaux de neurones convolutionnels multicouches (CNN) conçus pour la classification d'images dans lesquels l'imagerie de la lame entière est analysée pour la détection des zones tissulaires, puis la classification bénigne par rapport au cancer par rapport à d'autres pathologies. Comparé à presque tous les concurrents, Galen Prostate AI a été testé dans environ 10 fois plus d'échantillons de tissus. De plus, Galen Prostate AI est le seul algorithme qui s'étend au-delà de la détection/classification du cancer à d'autres caractéristiques cliniquement pertinentes (par exemple, invasion périneurale, néoplasie intraépithéliale prostatique de haut grade [NIP], inflammation). Cet algorithme d'IA est considéré comme le seul à être déployé en clinique de routine - démontrant sa faisabilité technique et son utilité clinique prouvée.

L'étude proposée effectuera la validation dans le NHS, pour la première fois. Il est important de souligner que ce type d'algorithme n'a jamais été testé sur une population basée au Royaume-Uni, et en particulier, une population qui comprend une cohorte de biopsies ciblées par IRM, qui est maintenant la nouvelle stratégie de diagnostic car elle détecte le cancer de la prostate cliniquement pertinent. dans des pourcentages plus élevés que la biopsie systématique de routine.

L'étude est la première et la seule à aborder les performances de l'algorithme de la prostate basé sur l'IA qui va au-delà de la détection du cancer et de la classification de Gleason, en mesurant la quantité de cancer et en détectant des caractéristiques cliniquement significatives telles que l'invasion périneurale en plus de plusieurs structures bénignes (par ex. HGPIN, atrophie, inflammation). Compte tenu de la pertinence clinique de ces caractéristiques dans le processus de diagnostic, une étude portant sur leur validation et leurs performances est non seulement nouvelle, mais essentielle pour la mise en œuvre dans une utilisation clinique de routine.