Le cancer de la peau est la forme la plus courante de cancer dans le monde entier, et la détection précoce est la clé d’un traitement réussi. Alors que les méthodes traditionnelles reposent sur l’inspection visuelle et la biopsie, les chercheurs développent de nouvelles technologies qui peuvent fournir des informations plus détaillées sans couper dans la peau.
Une étude récente publiée dans le Journal of Biomedical Optics Présent un système d’imagerie compact et non invasif qui combine deux techniques avancées pour examiner à la fois la structure et la composition chimique des cancers de la peau. Cette approche pourrait améliorer la façon dont les médecins diagnostiquent et classent le cancer de la peau et comment ils surveillent les réponses du traitement.
Développé par des chercheurs de l’hôpital de l’Université de Saint-Étienne et de l’Université de Paris-Saclay en collaboration avec DAMAE Medical (France), le système fusionne deux types d’imagerie: la tomographie par cohérence optique confocale (LC-OCT), qui capture des images à haute résolution des tissus cutanés au niveau cellulaire, et des images de RAMAN confocales. Ensemble, ces outils permettent aux chercheurs non seulement de voir la forme et la structure des cellules cancéreuses, mais aussi de comprendre leurs caractéristiques moléculaires.
Au cours d’une année, le système a été testé dans un cadre clinique sur plus de 330 échantillons de cancer de la peau, en particulier les types de non-mélanomes comme le carcinome basal des cellules et le carcinome épidermoïde. Les chercheurs ont utilisé LC-OCT pour localiser les structures suspectes, puis ont appliqué la microspectroscopie Raman pour rassembler plus de 1 300 spectres chimiques de ces zones. Pour interpréter les données, ils ont formé un modèle d’intelligence artificielle (IA) pour reconnaître les modèles associés aux tissus cancéreux.
Le modèle d’IA a bien fonctionné, atteignant une précision de classification de 95% pour le carcinome basal des cellules et 92% lorsque les deux types de cancer ont été inclus. Ces résultats suggèrent que le système peut distinguer de manière fiable les structures cancéreuses en fonction de leurs signatures chimiques. Une analyse plus approfondie a révélé des différences chimiques distinctes entre divers types de cancer, offrant de nouvelles informations sur la façon dont ces cancers se développent et se comportent.
Cette approche à double imagerie pourrait conduire à un diagnostic plus précis et moins invasif de cancer de la peau à l’avenir. En combinant des informations structurelles et chimiques, les cliniciens peuvent être en mesure de prendre des décisions plus rapides et plus éclairées sur le traitement, améliorant potentiellement les résultats pour les patients.
