Une nouvelle méthode d'imagerie pour les tumeurs au cerveau

L'imagerie spectroscopique par résonance magnétique du phosphore (31P MRSI) a soulevé l'attention comme alternative à l'IRM. Elle apporte des informations in vivo très utiles sur l'état d'énergie, le pH et le métabolisme d'une zone, mais sa résolution est faible, tout comme le rapport signal/bruit.

Grâce aux progrès dans les scanners en champ fort à 3 Tesla (3T) et les enroulements récepteurs radio à plusieurs canaux, de nombreuses applications sont en vue. Les scientifiques du projet 31P_SPECTRA_3T («Phosphorus MR spectroscopic imaging of brain tumours at 3T») financé par l'UE ont cherché à mettre au point des mesures pour évaluer la malignité de tumeurs au cerveau. Ils se sont intéressés aux pointes du spectre résultats de métabolites impliqués.

L'équipe a comparé des analyses de scans cliniques dans le domaine temporel et dans celui des fréquences, pour quantifier avec exactitude des données du cerveau humain obtenues par 31P MRSI à 3 Tesla. Le faible rapport signal/bruit a rendu la tache difficile. Les rapports crête des deux programmes évalués, AMARES (Advanced Method for Accurate, Robust and Efficient Spectral fitting) et SIVIC (logiciel open-source Spectroscopic Imaging, VIsualization and Computing), se sont avérés très similaires, bien qu'AMARES obtienne de meilleurs résultats pour des spectres bruités.

Les chercheurs ont évalué les techniques de mesure et de quantification puis se sont intéressés aux utilisations, analysant les caractéristiques et l'hétérogénéité spatiale de tumeurs du cerveau à l'aide de la 31P MRSI à 3T. Ils ont comparé les données venant de 3 volontaires sains et de 11 patients, tous ayant signé le consentement libre et éclairé.

Malgré la faible taille de l'échantillon, les résultats étaient en faveur de la capacité des deux techniques (machine à vecteur support et régression logistique) à reconnaître les tumeurs du tissu normal et à les catégoriser. La régression logistique s'est avérée plus sensible, spécifique et exacte.

Finalement, les chercheurs ont traité les spectres venant de volontaires sains et des patients à l'aide du programme AMARES, suivi de régressions linéaires pour faire correspondre l'intensité des voxels avec un rapport métabolique donné. Ils ont ciblé les rapports venant de la précédente évaluation, car ils différaient entre les sujets sains et les patients.

Le projet 31P_SPECTRA_3T a renforcé la compréhension et les mesures de la 31P MRSI, élargissant son utilisation. Ceci élargira la base de données relative aux tissus sains ou malades, améliorant la qualité du diagnostic et de la planification du traitement.