KIA-Korekt : Évaluation IA Staged Unimodale à Multimodale pour la Prédiction du Risque Périopératoire dans le Cancer Colorectal (KIA-Korekt)

Le cancer colorectal (CCR) est l'une des tumeurs malignes les plus répandues dans le monde. Malgré les progrès des techniques chirurgicales et des soins périopératoires, les complications postopératoires à court terme restent fréquentes et ont un impact considérable sur la qualité de vie des patients, les coûts des soins de santé et le pronostic à long terme. Ces complications comprennent la fuite anastomotique, l'infection de la plaie, la septicémie, les événements thromboemboliques et la mortalité hospitalière. Les scores de risque clinique existants (ASA, POSSUM) ne fournissent qu'une stratification des risques individualisée limitée et n'intègrent pas de marqueurs biologiques dérivés de l'imagerie.

L'étude KIA-Korekt aborde cette lacune en développant et en validant des modèles prédictifs basés sur l'IA pour les complications périopératoires dans le CCR, intégrant trois modalités d'imagerie complémentaires :

Histopathologie numérique : Les images de lames entières colorées à l'hématoxyline-éosine (H&E-WSI) provenant d'échantillons de résection chirurgicale et de biopsies préopératoires sont analysées à l'aide de l'apprentissage par instances multiples basé sur l'attention (MIL) et de réseaux neuronaux convolutifs (CNN), s'appuyant sur des pipelines établis du Département de Pathologie Computationnelle, TU Dresden (AG Kather).

Radiologie : Les images préopératoires de TDM et d'IRM sont traitées à l'aide de la segmentation automatique (TotalSegmentator, nnU-Net) et de l'extraction de caractéristiques radiomiques (PyRadiomics). Les caractéristiques sont dérivées de la tumeur primitive, du muscle psoas (sarcopénie) et des compartiments graisseux viscéral/sous-cutané. Un pipeline dédié de contrôle de qualité multi-métrique garantit des représentations stables des données d'imagerie entre les scanners et les protocoles d'acquisition.

Imagerie tissulaire multiplex (mTI) : L'immunohistochimie multiplex avec imagerie multispectrale (mIHC-MSI) et la cytométrie de masse par imagerie (IMC) sont appliquées aux tissus tumoraux fixés au formol et inclus en paraffine pour caractériser les populations de cellules immunitaires et stromales, les intensités d'expression des marqueurs et les modèles de distribution spatiale au sein du microenvironnement tumoral.

Des modèles unimodaux sont développés et validés séparément pour chaque modalité. L'intégration multimodale est réalisée à l'aide de la fusion au niveau des caractéristiques, de la fusion tardive et de l'apprentissage par instances multiples multimodal avec des mécanismes d'attention croisée. La performance du modèle est évaluée à l'aide de l'AUC-ROC, des courbes d'étalonnage, des scores de Brier et de l'analyse des courbes de décision. L'interprétabilité est évaluée à l'aide des valeurs SHAP et des cartes de chaleur d'attention.

L'étude utilise une conception de cohorte mixte rétrospective (n=750, 2011-2021) et de validation prospective (n=210, 2026-2028). La cohorte rétrospective constitue la base du développement du modèle et de la validation croisée interne ; la cohorte prospective permet une validation externe en conditions réelles dans un contexte clinique.

Une analyse complète de corrélation macro-micro au niveau du patient étudie les associations entre les phénotypes d'imagerie radiologique et les caractéristiques histopathologiques et immunologiques microscopiques dérivées des mêmes tumeurs, permettant des perspectives biologiques intégratives uniques.

L'étude est financée par l'Union européenne et l'État de Brandebourg (HealthTranslateBB/FEDER) et la Fondation allemande pour la recherche (DFG). L'approbation éthique a été accordée par le comité d'éthique de l'École de médecine de Brandebourg Theodor Fontane. Tous les participants prospectifs fournissent un consentement éclairé écrit. Les données rétrospectives sont traitées sous forme pseudonymisée conformément au RGPD.

Les résultats seront diffusés par des publications en libre accès évaluées par des pairs et des présentations lors de conférences nationales et internationales.