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Diagram , qu’est-ce que c’est ?

Aujourd’hui, 90% des diagnostics de cancer reposent sur des analyses microscopiques de coupes de tissus. Le diagnostic microscopique du cancer peut être difficile, de récentes études faisant état d’un taux d’erreur de classification de 20% de tumeurs comme les lymphomes, sarcomes et cancers du sein. L’interprétation histopathologique des coupes de tissus devient de plus en plus critique en médecine de précision, en particulier pour guider le traitement des patients mais elle se heurte à la subjectivité de l’œil humain. En effet, une section de tissu de 6 cm2 contient en moyenne 2 à 3 millions de cellules présentant des caractéristiques inconnues que même le pathologiste le mieux formé est incapable d’appréhender.

Notre projet consiste à concevoir des outils informatiques qui pourraient dépasser les limites des observateurs humains et fournir un flux de travail automatique pour l’interprétation des lames histopathologiques. Une stratégie réussie passe par la combinaison de la pathologie digitale et des sciences informatiques basées sur l’intelligence artificielle (apprentissage machine / apprentissage en profondeur). Nous allons concevoir deux solutions principales dédiées à:
1) L’évaluation qualitative de la reconnaissance d’images à des fins de diagnostic / classification (assistant pathologiste)
2) L’analyse quantitative de biomarqueurs sur des coupes de tissus tumoraux en marquages multiplexés.