La ré-irradiation, une technique de pointe pour repousser toujours plus loin le cancer 

ARIAS : Justement, comment le traitement est-il construit sur le plan dosimétrique ? 

Charbel Kassis : Nous importons les données relatives au traitement de radiothérapie antérieur dans notre système de planification de traitement (TPS). Ce logiciel de calcul est notre base de travail et va nous permettre de sommer le traitement antérieur avec celui qu’on projette de faire et d’obtenir une équivalence de doses. En effet, dans une radiothérapie par fractionnement classique, la dose se situe aux alentours de 2 Gray (Gy) par fraction. En stéréotaxie, on utilise des doses entre 6 et 15 Gy par fraction. Mais l’anatomie du patient peut avoir changé depuis la précédente irradiation. La difficulté est donc de calculer l’équivalence puis de reporter cette équivalence en prenant en compte la possible évolution de la morphologie du patient. Pour ce faire, on recourt à des logiciels dotés d’Intelligence Artificielle, capables de sommer l’ancien traitement et le nouveau traitement et de tenir compte de la modification morphologique pour donner une équivalence de dose avec précision, voxel par voxel, et nous permettre d’évaluer la dose cumulée que recevraient les organes à risque.

ARIAS : Dans quelle mesure l’Intelligence Artificielle participe-t-elle de cette nouvelle approche de la radiothérapie avec la ré-irradiation ? 

Charbel Kassis : Cela apporte beaucoup à chaque étape de la démarche. Dès l’imagerie de planification, les logiciels de contourage dotés d’IA vont aider à délimiter les organes à risque. A cela s’ajoutent donc des systèmes capables de calculer l’équivalence de doses et la déformation des courbes iso-doses. Ainsi, on va pouvoir savoir immédiatement si nos contraintes sont acceptables. Avant l’accès à ces logiciels, on utilisait un facteur multiplicatif appliqué à l’ancien traitement mais cela surestime l’ancienne dose et, par conséquent, sous-dose le traitement actuel. Pendant le traitement lui-même, la radiothérapie guidée par l’image (IGRT) va gérer la précision et le ciblage.

Caroline Daveau : L’IA nous permet de gagner en précision et en reproductibilité du traitement. Nous pouvons ainsi traiter nos patients de façon plus efficace avec un risque moindre de toxicité.

ARIAS : Quels sont les bénéfices pour les patients ?

Caroline Daveau : Comme on peut visualiser le traitement antérieur de manière très précise, on dispose de l’information nécessaire pour savoir si l’on peut ré-irradier et, surtout, si on peut le faire dans de bonnes conditions. C’est un réel gain de chances pour le patient. De plus, cela permet aujourd’hui de traiter plus de patients et d’obtenir des résultats satisfaisants sur le contrôle local, les symptômes, la survie ou le délai d’initiation d’une nouvelle chimiothérapie.  

ARIAS : En termes de recherches et de perspectives, qu’imaginez-vous dans ce domaine ? 

Caroline Daveau : À ce jour, nous n’avons pas mis en place de projets internes de recherche mais une étude prospective observationnelle, « We care Study », va être mise en place pour définir des guidelines et des contraintes de doses de ré-irradiation. Il y a déjà des publications à ce propos mais ce travail permettrait à tous les médecins et physiciens d’avoir des recommandations précises.

Charbel Kassis : Sur le versant de l’Intelligence Artificielle, des études sont en cours au niveau national et international notamment sur les logiciels de contourage. Un autre exemple concerne la planification dosimétrique, laquelle est actuellement basée sur le scanner. L’objectif est de recourir à l’IRM comme référence, ce qui permettrait d’avoir plus de précision, notamment au niveau des tissus mous et en termes de contourage. A l’étape de préparation, l’IA en amont du traitement concerne la planification de celui-ci et le calcul des doses grâce à l’IRM. Le scanner est actuellement l’examen de référence pour la définition des volumes à traiter et des tissus sains à épargner, mais aussi pour le calcul des doses de radiothérapie. L'imagerie par résonance magnétique (IRM) permet une meilleure visualisation et caractérisation des tissus mous entraînant une délinéation plus précise des tumeurs et tissus sains. Cet examen non irradiant sera aussi demain l’outil de référence pour le calcul des doses. Une imagerie par résonance magnétique peut en effet être utilisée pour générer ce que l’on appelle un « pseudo-CT » sur lequel le calcul de dose sera effectué. Cette idée n’est pas nouvelle, mais les techniques d’intelligence artificielle laissent entrevoir un gain substantiel de précision et un gain de temps considérable dans cette étape (voir notre article sur le scanner synthétique). Pendant le traitement, le dernier programme alliant l’IA et la radiothérapie de haute technicité porte sur l’adaptation des traitements à chaque séance (voir notre article sur la radiothérapie adaptative).