DeepMap

Contexte

Les cancers de la peau sont généralement classés en 2 catégories : les  mélanomes, qui concernent 10% des cancers de la peau, et les carcinomes qui représentent 90% des cancers cutanés. Chaque année dans le monde, ce sont 10 millions de CBC (carcinomes basocellulaires) qui  sont diagnostiqués. Leur diagnostic est particulièrement important : un faux négatif (un CBC non reconnu) peut entraîner un défigurement et nécessiter une intervention chirurgicale plus importante, et un faux positif (un CBC diagnostiqué alors qu’il n’existe pas en réalité) peut entraîner un traitement inutile, par exemple une ablation chirurgicale qui laissera une cicatrice défigurante. Pour diagnostiquer, le dermatologue peut, par exemple, pratiquer une biopsie, et de nouvelles pistes émergent comme l’imagerie optique LC-OCT (échographie où les ultrasons ont été remplacés par de la lumière  infrarouge) permettant de ne pas procéder à un prélèvement. C’est à ces perspectives prometteuses, que le projet deepMap entend contribuer.

Objectifs et bénéfices

Le projet deepMap va permettre de soutenir le dermatologue dans l’interprétation de l’imagerie optique LC-OCT, dans la pose du diagnostic à partir de cette imagerie, dans le guidage de l’acte chirurgical le cas échéant et dans le suivi du traitement du patient. Il en résultera la possibilité de réaliser des chirurgies de précision qui préserveront davantage le tissu sain et limiteront le risque de récidive du cancer (ré-opération de chirurgies incomplètes, échec d’un traitement non-chirurgical).

Innovation clinique / technique

Le projet deepMap se base sur la cartographie 3D de lésions cutanées à l’échelle cellulaire possible grâce à un dispositif médical d’imagerie développé par DAMAE Medical. Couplé à des outils d’IA, deepMap permettra de fiabiliser le diagnostic du dermatologue, de visualiser l’étendue de la pathologie, et de fournir une analyse quantitative et compréhensible de la lésion facilitant le choix du traitement et le suivi de son efficacité.