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Déficit cognitif léger : analyse visuelle ou automatique de la TEP ?

18 Mai 2016
Le déficit cognitif léger (DCL) peut être le syndrome annonciateur d’une démence, notamment d’une maladie d’Alzheimer (MA). Divers biomarqueurs sont proposés pour prédire avec une précision maximale cette conversion lourde de conséquences. Parmi eux, figurent en bonne place les biomarqueurs du liquide céphalorachidien, ceux des plaques amyloïdes et un analogue du glucose, le 18F-FDG (fluoro-déoxyglucose), qui permet d’étudier le métabolisme neuronal. Ces deux derniers sont utilisés in vivo grâce à la tomographie par émission de positons (TEP). Les marqueurs des plaques amyloïdes (MPA) d’introduction plus récente en pratique courante, sont plus spécifiques de la MA  et a priori plus performants pour détecter la conversion précédemment évoquée. Le 11C-PiB ou composé de Pittsburgh est le premier MPA de la série, qui a précédé les dérivés fluorés plus adaptés à la médecine nucléaire de tous les jours, en raison de la période physique plus longue du fluor 18 (2 heures versus 20 minutes). Néanmoins, le 18F-FDG a longtemps été utilisé pour prédire le pronostic du DCL avec des performances diagnostiques encourageantes, quoique variables d’une étude à l’autre.
Pour ces deux biomarqueurs, se pose le problème de l’interprétation des images qui n’est pas toujours aisée, au point de remettre en question la reproductibilité de la lecture, notamment inter-opérateur. De ce fait, à l’heure de l’intelligence artificielle, des réseaux neuronaux et des machines apprenantes, il n’est pas surprenant que les constructeurs de caméras à positons tentent de développer des algorithmes capables d’interpréter automatiquement les images.

Une petite étude riche d’enseignements

Une étude de cohorte prospective illustre la problématique actuelle. Elle a inclus 28 patients atteints d’un DCL qui ont bénéficié d’une TEP par le 11C-PiB et le 18F-FDG à l’état basal. Le suivi clinique planifié a été de 24 mois au terme desquels l’évolution s’est faite vers une MA (n=9), une démence frontotemporale (n=2) ou autre forme de démence (n=1). Chez les 16 autres patients, la situation s’est stabilisée ou améliorée.
L’analyse visuelle des images obtenues avec le 11C-PiB a conduit à identifier la conversion vers avec une valeur prédictive positive et négative de respectivement 0,50 et 1,00, versus 0,68 pour l’exactitude. Les chiffres correspondants pour l’analyse totalement automatique ont été respectivement de 0,53, 1,00 et 0,71. L’analyse automatique des images obtenues avec le 18F-FDG a abouti à des valeurs de 0,37, 0,78 et 0,50. Si leur analyse visuelle est apparue très variable d’un opérateur à l’autre, les résultats se sont globalement révélés supérieurs à ceux de la méthode automatique.
Cette petite étude ne saurait prétendre résoudre la problématique actuelle à elle seule, mais elle est tout de même riche en enseignements. La prédiction de la conversion d’un DCL en MA semble difficile, quel que soit le biomarqueur, mais la période d’observation est brève et l’effectif restreint, ce qui limite la portée des résultats. Un MPA, tel le 11C-PIB apparaît performant pour exclure une MA, ce qui en fait tout l’intérêt, ce qui n’est pas le cas pour le 18F-FDG, ce qui va dans le sens des connaissances actuelles. Par ailleurs, avec le MPA en question, l’analyse automatique est équivalente à l’analyse visuelle des images, ce qui incite à développer des algorithmes adéquats. Avec le 18F-FDG, c’est la méthode visuelle qui semble l’emporter, dès lors qu’elle est effectuée par des experts du domaine, même si la reproductibilité n’est pas a priori optimale. Une petite étude qui illustre bien les problèmes actuels dans certaines applications de l’imagerie moléculaire, en sachant que les progrès à venir avec l’aide des machines -artificiellement- intelligentes pourraient changer la donne…
Dr Philippe Tellier
RÉFÉRENCE
Grimmer T et coll. :Visual Versus FullyAutomated Analyses of 18F-FDG and Amyloid PET for Prediction of Dementia Due to Alzheimer Disease in Mild Cognitive Impairment. J Nucl Med 2016 ; 57 : 204-207.