Prédire la réponse thérapeutique dans le cancer du sein grâce à l’IRM Isabelle Leconte, Nicolas Michoux, Jorge Abarca-Quinones isabelle.leconte@uclouvan.be nicolas.michoux@uclouvain.be jorge.abarca@uclouvain.be Le cancer du sein est le cancer le plus fréquent chez la femme. Durant les deux dernières décennies, d’importants progrès thérapeutiques ont permis d’en diminuer la mortalité, notamment grâce à la chimiothérapie néoadjuvante (CNA) qui favorise la réduction du volume tumoral et permet une chirurgie plus conservative. Malgré tout, la CNA présente des limitations : toxicité pour la patiente, résistance possible au traitement, retard à la chirurgie. Prédire, avant l’instauration du traitement, une réponse potentiellement négative à la CNA revêt donc une grande importance.

Principe L’IRM permet aujourd’hui d’imager les lésions du sein avec une grande précision. L’aspect visuel de la lésion résulte directement des propriétés biologiques des tissus. Or il est supposé que certaines de ces propriétés diffèrent chez les répondantes et les non-répondantes à la CNA. Ainsi, en quantifiant l’aspect plus ou moins homogène ou granulaire de la lésion à l’IRM, il devient en théorie possible d’identifier les futures non-répondantes au traitement, et de les orienter vers un autre chemin thérapeutique. La prédiction de la réponse thérapeutique comprend les étapes suivantes.

L’impact en médecine La prédiction assistée par ordinateur de la non-réponse à la chimiothérapie néoadjuvante aurait un impact positif fort sur la prise en charge de la patiente. Elle éviterait de prescrire une thérapie lourde à des patientes qui ne vont pas en bénéficier, et accélérerait la prise en charge chirurgicale. Les recherches demandent ainsi à être poursuivies. Texture analysis on MR images helps predicting non-response to NAC in breast cancer. BMC Cancer 2015;15:574.

L’impact en médecine La prédiction assistée par ordinateur de la non-réponse à la chimiothérapie néoadjuvante aurait un impact positif fort sur la prise en charge de la patiente. Elle éviterait de prescrire une thérapie lourde à des patientes qui ne vont pas en bénéficier, et accélérerait la prise en charge chirurgicale. Les recherches demandent ainsi à être poursuivies pour valider ces premiers résultats. Ces travaux ont besoin d’être soutenus ! Par un don, vous pouvez nous aider en offrant à nos équipes du temps de recherche (location de machines) et l’engagement de chercheurs et jeunes doctorantes. Texture analysis on MR images helps predicting non-response to NAC in breast cancer. BMC Cancer 2015;15:574.