Apport de l’intelligence artificielle dans le grading histologique des cancers du rein de haut grade.

Objectif(s) de la recherche et intérêt pour la santé publique

Finalité de l'étude

Objectifs poursuivis

Domaines médicaux investigués

Bénéfices attendus

Ce projet s'inscrit dans le cadre de l'exécution d'une mission d'intérêt public dans le domaine de la santé. Le traitement des données de santé est nécessaire à des fins de recherche scientifique tel que prévu à l'article 9.2.j du RGPD.

Contexte : Le cancer du rein présente une très grande hétérogénéité inter et intra-tumorale. L’hétérogénéité inter-tumorale est représentée par un très grand nombre d’entités morphologiques et moléculaires dont certaines sont souvent de bas grade et d’autres de haut grade, toujours de mauvais pronostic. L’hétérogénéité intra-tumorale est représentée par la présence, au sein d’une tumeur de bas grade, de foyers de haut grade histologique, de mauvais pronostic et pouvant faire l’objet d’un suivi particulier ou d’un traitement médical adjuvant.

Objectifs Principal : Evaluer la performance d’un outil diagnostic tel que l’intelligence artificielle pour aider le pathologiste au repérage d’un foyer de haut grade (grade 4) histologique, défini par la présence d’un contingent à cellules sarcomatoïdes, pléomorphes, géantes ou rhabdoïdes.

Objectifs Secondaires : NA

Critères de jugement : fiabilité des résultats obtenus par l’intelligence artificielle (en comparaison avec le diagnostic déjà posé par le pathologiste).

Hypothèse : les résultats obtenus par l’intelligence artificielle sont similaires, voire supérieurs à ceux obtenus par la double lecture par deux pathologistes (junior et sénior).

Critères d’inclusion : tous les patients ayant un carcinome rénal à cellules claires de grade 4 (ISUP), opéré par néphrectomie au CHU de Bordeaux entre juin 2020 et août 2023.

Critères d’exclusion : défaut technique sur les lames anatomopathologiques ne permettant pas de les scanner (défaut de coupe, de coloration, …).

Analyse statistique : tests diagnostiques (sensibilité, spécificité, VPP, VPN).

Résultats attendus : développement d’un outil d’intelligence artificielle pour le repérage des foyers de haut grade cellulaire (grade 4) des carcinomes
rénaux à cellules claires.