Des analyses plus détaillées pourraient conduire à de meilleurs diagnostics et traitements
La sclérose en plaques (SEP) est une maladie neurodégénérative imprévisible et débilitante qui touche environ 100 000 Canadiens. Typiquement, l’imagerie par résonance magnétique (IRM) est utilisée pour confirmer le diagnostic, mais les techniques actuelles sont limitées dans leur capacité à détecter des différences subtiles dans les lésions des tissus.
Des recherches récentes au Hotchkiss Brain Institute (HBI) de l’université de Calgary visent à améliorer la puissance diagnostique et thérapeutique de l’IRM avec une nouvelle technique qui permet de détecter de très petits changements dans les patrons des images IRM obtenues chez des patients atteints de SEP.
Dans une étude publiée dans la revue Annals of Neurology, le Dr Yunyan Zhang et ses collègues du HBI ont mis au point un algorithme mathématique qu’ils ont utilisé pour analyser les images IRM de patients atteints de SEP. Ils ont constaté qu’en appliquant cet algorithme, ils pouvaient regarder un paramètre appelé «MRI texture heterogeneity» (hétérogénéité de texture IRM) et voir clairement des tendances et des changements dans les échantillons de tissus.
Un algorithme qui met en lumière des changements dans la texture de tissu
« Une image IRM a une texture que vous ne pouvez pas voir avec les yeux normalement », explique Zhang, qui est professeur de recherche adjoint au département de neurosciences cliniques et de radiologie. « Cet algorithme informatique calcule la façon dont les éléments d’image sont organisés. Il nous permet de voir les changements dans le patron de texture qui correspondent à des zones de dommages et il montre clairement les limites entre les tissus endommagés et normaux ».
Lorsqu’on regarde l’image IRM d’un patient SEP qui a été analysée avec l’algorithme de Zhang, l’image montre la quantité de texture grossière ou fine qui est présente. Zhang a trouvé que les zones avec la texture plus grossière ou hétérogène correspondaient aux régions les plus endommagées. Par rapport à une image traditionnelle IRM, la carte de texture de Zhang révèle beaucoup plus de détails, ce qui en fait un outil très puissant pour l’évaluation et le diagnostic de la maladie.
Une technique qui fonctionne sur les images existantes
Un avantage supplémentaire est que cette technique peut être appliquée à des images d’IRM existantes. « Ceci est particulièrement pertinent, puisque ça signifie que nous pouvons utiliser les données provenant des analyses existantes afin de mieux visualiser des lésions tissulaires », dit Zhang. «Les médecins peuvent faire ce qu’ils doivent faire afin de traiter le patient et nous pouvons gagner une foule de renseignements supplémentaires, sans le temps ou le coût associé au fait de devoir refaire un examen. »
Les applications potentielles de cette technologie sont d’une grande portée. Zhang espère que son algorithme pourra un jour se révéler bénéfique pour l’évaluation de l’efficacité de traitement, ou pour tester de nouveaux médicaments. «Si nous pouvons comparer un IRM d’un patient avant le traitement avec un nouvel IRM pendant le traitement, l’algorithme va nous donner une image claire de l’étendue réelle et de l’emplacement de la réparation. «
Une méthode d’analyse qui pourrait s’avérer utile dans l’évaluation d’autres maladies et blessures du cerveau
De plus, Zhang estime que cette technique pourrait également être appliquée dans le cas d’autres maladies neurodégénératives telles que la maladie d’Alzheimer, et même pour une commotion cérébrale ou d’autres lésions cérébrales.
«Cette étude a confirmé que notre technique est un outil sensible », dit Zhang. « Maintenant, nous savons que l’hétérogénéité des tissus correspond à des dommages et nous pouvons travailler sur l’augmentation de la précision de l’algorithme et explorer d’autres applications potentielles. »
C’est une technique rapide, non invasive et Zhang espère qu’un jour elle pourrait devenir la norme dans le diagnostic et le traitement de la SEP et d’autres maladies neurodégénératives.
Cette étude a été financée par le Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada (CRSNG), La Société de la sclérose en plaques du Canada, du Alberta endMS Network, et le programme HBI MS. Les collaborateurs comprennent les Drs. V. Wee Yong et Luanne Metz, co-directeurs du programme MS HBI et partenaires de l’Université de la Colombie -Britannique.
Source du texte: Hotchkiss Brain Institute
Traduction: CAN-ACN
Article de recherche original: Zhang Y, Moore GR, Laule C, Bjarnason TA, Kozlowski P, Traboulsee A, Li DK.
Pathological correlates of magnetic resonance imaging texture heterogeneity in multiple sclerosis. Ann Neurol. 2013 Jul;74(1):91-9. doi: 10.1002/ana.23867. Epub 2013 Aug 12.
