Imagerie quantitative

Le potentiel des marqueurs radiomiques dans le traitement du cancer du poumon

Une session du RSNA a dressé un état de l’art de l’utilisation des marqueurs radiomiques dans le cadre du traitement du cancer du poumon par immunothérapie. Souvent identifiés grâce à l’intelligence artificielle, ils permettent de prédire de façon non invasive l’évolution de la maladie et d’orienter la prise de décision.

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« Il y a un besoin urgent de biomarqueurs quantitatifs non-invasifs et plus vastes que les biomarqueurs cliniques existants pour évaluer quels patients répondront favorablement au traitement », affirme Anastasia Oikokomou. © Jérôme Hoff

Une session pédagogique du Congrès de la Société nord-américaine de radiologie a fait le point sur les avancées techniques et médicales en imagerie du cancer du poumon. Parmi les intervenants, Anastasia Oikonomou a abordé la question des biomarqueurs d’imagerie et de la radiomique pour l’évaluation des traitements d’immunothérapie. Dans ce champ thérapeutique, il y a « un besoin urgent de biomarqueurs quantitatifs non-invasifs et plus vastes que les biomarqueurs cliniques existants pour évaluer quels patients répondront favorablement au traitement », affirme-t-elle.

Des biomarqueurs porteurs d’information

Un biomarqueur quantitatif en imagerie est « une caractéristique quantifiable mesurée de manière objective, dérivée d’images médicales in vivo et qui indique un processus biologique normal, la progression d’une maladie ou une réponse thérapeutique, définit Anastasia Oikonomou. Son utilité dépend de la façon dont il est reproductible et répétable et de sa capacité à refléter les changeme

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Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

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Bibliographie

  1. Captier N, Lerousseau M, Orlhac F, et al (2025) Integration of clinical, pathological, radiological, and transcriptomic data improves prediction for first-line immunotherapy outcome in metastatic non-small cell lung cancer. Nat Commun 16:614. https://doi.org/10.1038/s41467-025-55847-5.
  2. Liu Y, Wu M, Zhang Y, et al (2021) Imaging Biomarkers to Predict and Evaluate the Effectiveness of Immunotherapy in Advanced Non-Small-Cell Lung Cancer. Front Oncol 11:657615. https://doi.org/10.3389/fonc.2021.657615.
  3. Lambin P, Leijenaar RTH, Deist TM, et al (2017) Radiomics: the bridge between medical imaging and personalized medicine. Nat Rev Clin Oncol 14:749–762. https://doi.org/10.1038/nrclinonc.2017.141.
  4. Zwanenburg A, Vallières M, Abdalah MA, et al (2020) The Image Biomarker Standardization Initiative: Standardized Quantitative Radiomics for High-Throughput Image-based Phenotyping. Radiology 295:328–338. https://doi.org/10.1148/radiol.2020191145.

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