Digital modellering av thorax-CT og lungefibrose (MLQ-CT)

Thorax CT-skanning har revolusjonert definisjonen av interstitielle lungesykdommer (ILD), hvorav noen ubønnhørlig utvikler seg til lungefibrose (f.eks. progressiv lungefibrose eller PPF), som fører til tidlig død eller lungetransplantasjon. I løpet av det siste tiåret har ulike behandlinger vist effektivitet i å bremse denne fibrotiske progresjonen, men det er fortsatt ikke mulig å definere hvilke pasienter som personlig kan ha nytte av disse behandlingene og når de skal foreskrives. To store spørsmål gjenstår:

Hvorfor utvikler noen pasienter fibrose til tross for tilsynelatende passende behandling? Hva er mekanismene som driver denne fibrotiske progresjonen? Derfor er det et stort behov for å definere biomarkører for å svare på disse spørsmålene, spesielt i den tidlige fasen. I mer enn 5 år, innenfor et konsortium som inkluderer Avicenne Hospital APHP 93000 Bobigny, INSERM Unit 1272 Sorbonne Paris North University, og to partnerlaboratorier (Mines Telecom og Ecole Polytechnique-INRIA, som begge tilhører Institut Polytechnique), har vi utviklet anvendelser av kunstig intelligens (AI) til lungeavbildning, ekstrahering av statiske og dynamiske data fra CT-skanninger for thorax for å hjelpe til med diagnostisering og oppfølging av pasienter uten ytterligere undersøkelser utover standardbehandling. Vårt prosjekts mål er å identifisere pasienter med risiko for progressiv og irreversibel fibrose og de som kan respondere på antifibrotiske behandlinger, ved å utvikle identifisering av kvalitative og kvantitative biomarkører fra numerisk modellering av rutinemessige CT-skanninger av thorax.

Vårt program, som nettopp har blitt finansiert i 2023 av National Research Agency (ANR 2023 MLQ-CT), har som mål å:

Utvikle en portefølje av programvareverktøy, hvis bruk bør tilrettelegges i sykehussektoren basert på forskningsprototyper som allerede er bygget og testet i vårt konsortium i flere år.

Bruk dem på et sett med interstitielle lungesykdommer (ILD) som er kjent for å være i fare for fibrotisk progresjon.

Overfør disse verktøyene til radiologiavdelingen ved Avicenne Hospital APHP. Gjennomfør sanntidseksperimentering mellom to lungeavdelinger, den ene ved Avicenne Hospital APHP og den andre ved Caen University Hospital, og radiologiavdelingen ved Avicenne Hospital APHP, for å validere muligheten for å bruke slike biomarkører.