L’intelligence artificielle pour prédire le risque de récidive du carcinome ovarien séreux de haut grade
Les cancers de l’ovaire constituent désormais la première cause de décès par cancer gynécologique. Dans près de trois cas sur quatre, leur diagnostic est fait à un stade avancé chez une femme le plus souvent ménopausée. Le cancer séreux est le sous-type histologique le plus fréquent et sa variante de haut grade (CSOHG) en est la forme la plus agressive et la plus répandue. En dépit des progrès thérapeutiques, le pronostic du CSOHG reste réservé au point qu’il est à l’origine de 70 % des décès imputables aux cancers ovariens.
Actuellement, la durée médiane de survie sans progression du CSOHG, après une stratégie thérapeutique combinant cytoréduction chirurgicale et chimiothérapie, est estimée à 18 mois et les récidives postopératoires sont la règle dans l'immense majorité des cas et la principale cause de mortalité primaire. L'anticipation de cette récidive sur la base des données préopératoires est actuellement difficile, alors qu'il s'agit d'une information capitale pour améliorer la prise en charge thérapeutique au travers de traitements à la fois plus agressifs et personnalisés. La situation pourrait s'améliorer en faisant appel à la radiomique* pour prédire le risque de rechute à partir des données de l'imagerie par résonance magnétique (IRM) préopératoire qui fournit des informations essentielles sur les caractéristiques tissulaires intrinsèques de la tumeur maligne.
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