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.

icon réservé aux abonnésArticle réservé aux abonnés
Le 03/10/20 à 15:00, mise à jour aujourd'hui à 14:14 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

Il vous reste 86% de l’article à lire

Docteur Imago réserve cet article à ses abonnés

S'abonner à l'édition
  • Tous les contenus « abonnés » en illimité
  • Le journal numérique en avant-première
  • Newsletters exclusives, club abonnés

Abonnez-vous !

Docteur Imago en illimité sur desktop, tablette, smartphone, une offre 100% numérique

Offre mensuelle 100 % numérique

23 €

par mois

S’abonner à Docteur Imago

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.

Discussion

Aucun commentaire

Laisser un commentaire

Le fil Docteur Imago

05 Mar

15:43

Une étude publiée dans Academic Radiology utilisant un suivi oculaire des radiologues lors de l’interprétation de scanners hépatiques, montre que la technique du « drilling » (fixation du regard sur une zone avec défilement rapide des coupes) est associée à une meilleure sensibilité pour détecter les métastases hépatiques que le « scanning ». Une durée d’interprétation plus longue est également liée à une sensibilité plus élevée, contrairement à la vitesse de défilement des images.

13:56

Une étude parue dans Academic Radiology montre que l’IRM hépatique à 5,0 T avec une demi-dose d’acide gadoxétique offre une qualité d’image supérieure ou équivalente à l’IRM à 3,0 T tout en permettant une réduction de 25 % du temps d’acquisition et en atténuant les artefacts de mouvement.

7:33

Une méta-analyse publiée dans Emergency Radiology évaluant 5 790 radiographies montre que l’intelligence artificielle détecte les épanchements du coude avec une sensibilité de 92,7 % et une spécificité de 97,8 %, des performances comparables à celles des médecins sans différence significative entre les deux groupes.
04 Mar

16:25

Une étude publiée dans Lancet Oncology alerte que le nombre de cas de cancer du sein pourrait atteindre les 3,5 millions d'ici 2050. (Etude)  
Docteur Imago

GRATUIT
VOIR