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Median Technologies : résultats prometteurs

| Boursier | 1239 | 4 par 1 internautes

Median Technologies annonce les résultats d'une première étude rétrospective sur l'évaluation grâce à un biomarqueur non-invasif du risque de récidive...

Median Technologies : résultats prometteurs
Credits Reuters

Median Technologies annonce les résultats d'une première étude rétrospective sur l'évaluation grâce à un biomarqueur non-invasif du risque de récidive chez des patients atteints de cancer primaire du foie (CHC - Carcinome hépato-cellulaire). Ces résultats concernent une des trois indications sur lesquelles est positionnée la plateforme de découverte de biomarqueurs d'imagerie iBiopsy, qui intègre des technologies de pointe en intelligence artificielle.

L'intensité de la fibrose hépatique est d'un intérêt pronostique important et permet d'intervenir dans la décision thérapeutique concernant les maladies du foie. Le diagnostic de fibrose repose classiquement sur l'examen anatomo-pathologique d'un fragment de foie recueilli par une ponction hépatique, un acte invasif douloureux, présentant des risques pour le patient et qui s'avère coûteux.

L'objectif de l'étude rétrospective préliminaire menée par Median Technologies a été dans un premier temps de quantifier la fibrose sur des images de scanner, puis dans un second temps de corréler ce score de fibrose non-invasif au risque de récurrence chez des patients atteints de CHC primaire et opérés.

Un algorithme d'apprentissage a été utilisé sur les images de scanner pré-chirurgical de 94 patients séparés en un jeu d'entraînement et un jeu de validation afin de modéliser la relation entre les caractéristiques des images du foie et de la rate et les stades histologiques de fibrose hépatique caractérisés par le score standard METAVIR (F0-F4). La performance du test iBiopsy de fibrose appréciée par l'aire sous la courbe de ROC (AUROC) est de 0.91 avec une spécificité de 1 pour le diagnostic de fibrose sévère (F3-F4). Les résultats de l'étude montrent que le biomarqueur non invasif de fibrose obtenu via la plateforme iBiopsy permet d'identifier de façon fiable les patients à haut risque de récurrence tumorale. Sa connaissance peut conditionner la démarche thérapeutique chez les patients en voie d'opération (résection hépatique).

Utilisé seul pour les valeurs seuils d'une fibrose avancée, le test iBiopsy de fibrose permettrait d'éviter la biopsie dans 100% des cas, contrairement aux autres techniques d'imagerie telles que l'élastographie ultrasonore et l'élasto-MR qui présentent des valeurs de spécificité et de sensibilité moindres. Ces premiers résultats très encourageants nécessitent d'être confirmés sur des cohortes indépendantes de patients plus importantes. Ce sera un des objectifs de l'étude Liver iBiopsy, menée en collaboration avec l'AP-HP, dans le cadre du partenariat AP-HP annoncé le 2 mars dernier.

"Ces premiers résultats sont enthousiasmants et montrent la pertinence de notre approche. Avec l'intégration des technologies d'Intelligence Artificielle, du cloud computing et notre expertise en sciences des données, nous positionnons iBiopsy comme une plateforme pour la découverte de biomarqueurs d'imagerie sur laquelle nous allons décliner tout notre portefeuille de biomarqueurs non-invasifs d'imagerie", souligne Fredrik Brag, Directeur Général et co-fondateur de Median.

"Dans cette première étude, le succès de la quantification de la fibrose liée au CHC par imagerie scanner ouvre par ailleurs la voie à des perspectives d'évaluation de la sévérité de fibrose chez des patients souffrant de la NASH en utilisant le scanner. Notre objectif est en effet à chaque fois d'exploiter le plus précisément possible le contenu informationnel des images venant des modalités d'imagerie les plus utilisées en routine clinique et dans les essais cliniques, ce qui est le cas du scanner. iBiopsy permet une analyse compréhensive des caractéristiques des images sur des organes entiers, ce qui permet une vraie évaluation de l'environnement des lésions et de leur hétérogénéité, décuple la quantité d'information que nous extrayons des images et en conséquence augmente la performance des biomarqueurs que nous calculons", ajoute-t-il.

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