Maladies neurodégénératives

Les défis de la médecine prédictive en neuroradiologie

La médecine prédictive est cruciale pour la recherche clinique et la recherche sur les maladies neurodégénératives. Vendredi matin, une session des JFR 2020 a présenté les dernières avancées en la matière, en soulignant le rôle de l’imagerie et de l’intelligence artificielle.

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Le 03/10/20 à 15:00, mise à jour aujourd'hui à 15:13 Lecture 5 min.

L’une des premières sessions des JFR 2020, vendredi 2 octobre, s’est intéressée aux enjeux de la médecine prédictive dans la prise en charge des maladies neurodégénératives et au rôle de l’intelligence artificielle dans ce domaine. Capture d'écran JFR 2020

L’une des premières sessions des JFR 2020, vendredi 2 octobre, s’est intéressée aux enjeux de la médecine prédictive dans la prise en charge des maladies neurodégénératives et au rôle de l’intelligence artificielle dans ce domaine. Premier intervenant, Charles Guttman, chercheur au Brigham & Women hospital de Boston, aux États-Unis, a évoqué le cas de la sclérose en plaques (SCP). « La SCP est une maladie complexe et hétérogène, rappelle-t-il. Les lésions apparaissent et rétrécissent. Il y a beaucoup de dynamique. La distribution dans le temps et l’espace est très variable entre les patients »

L’IRM joue un rôle central pour la sclérose en plaques

La SPC a des origines à la fois génétiques, mais aussi environnementales. « Ces facteurs provoquent une inflammation, une démyélinisation, une perte axonale. La symptomatologie est en relation avec ces processus pathologiques de façon non linéaire, qui est modulée par la localisation des lésions », décrit Charles Guttman. L’IRM joue un rôle cen

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Auteurs

Jérome Hoff

Rédacteur en chef adjoint BOM Presse Clichy

Voir la fiche de l’auteur

Bibliographie

  1. Fisniku L. K., Brex P. A., Altmann D. R. et coll., « Disability and T2 MRI lesions: a 20-year follow-up of patients with relapse onset of multiple sclerosis », Brain, mars 2008, n° 131, Pt 3, p. 808-817. DOI : 10.1093/brain/awm329.
  2. Liguori M., Meier D. S., Hildenbrand P. et coll., « One year activity on substraction MRI predicts subsequent 4 year activity and progression in multiple sclerosis », Journal of Neurology Neurosurgery Psychiatry, octobre 2011, vol. 82, n° 10, p. 1125-1131. DOI : 10.1136/jnnp.2011.242115.
  3. Roca P., Attye A., Colas L. et coll., « Artificial intelligence to predict clinical disability in patients with multiple sclerosis using FLAIR MRI », Diagnostic and Interventional Imaging, 2020. DOI : 10.1016/j.diii.2020.05.009.

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Une erreur de délinéation a conduit à délivrer la majorité du traitement par radiothérapie externe du cancer de la peau a un patient sur une localisation saine. L’incident, détecté à la 24e séance, s'est déroulé au centre d’oncologie et radiothérapie d’Eure-et-Loir (COREL) de Chartres. Rapporté et communiqué par l'ASNR, il a été classé au niveau 2 de l’échelle ASN-SFRO des événements en radiothérapie, graduée de 0 à 7 par ordre croissant de gravité.

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La substance active Florbetaben (18F), servant au diagnostic de l’amylose de la transthyrétine, a reçu la désignation « orphelin » de l’Agence européenne des médicaments le 22 mai 2025. Ce statut n’autorise pas la vente en UE mais permet la recherche avec des essais cliniques.
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Gleamer annonce dans un communiqué de presse le lancement de LungCT® et BoneCT®, les deux premières applications de sa suite Oncoview®. Soutenus par l’initiative France2030, ces outils d’intelligence artificielle ont pour objectif d’aider les radiologues dans la détection précoce des cancers.

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L'utilisation du gadopiclénol pourrait faciliter la réduction de l'exposition cumulative au gadolinium chez les enfants qui passent des examens IRM en série. Selon une étude rétrospective basée sur l’analyse de 38 cas par 2 neuroradiologues, l’agent macrocyclique à haute relaxivité permet des résultats semblables de ratio de contraste comparé aux autres agents disponibles sur le marché.
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