Publié le 8 décembre 2025 08h37. Les avancées récentes en imagerie par résonance magnétique (IRM) synthétique et en radiomique offrent de nouvelles perspectives pour affiner le diagnostic et la prise en charge du cancer du sein, notamment dans le cas des tumeurs HER2-low, une catégorie pour laquelle les options thérapeutiques sont encore en évolution.
Plusieurs études récentes, menées entre 2017 et 2024, mettent en lumière le potentiel de l’IRM synthétique et de l’analyse radiomique pour améliorer la caractérisation des cancers du sein. Ces techniques permettent d’obtenir des informations quantitatives précises sur les tumeurs, allant au-delà de l’évaluation visuelle traditionnelle.
L’IRM synthétique, qui permet de générer des images avec différents contrastes à partir d’une seule acquisition, s’avère particulièrement prometteuse pour évaluer les biomarqueurs pronostiques et les sous-types moléculaires du cancer du sein. Des recherches menées par Gao et collègues (2022) ont démontré sa capacité à identifier l’état des récepteurs hormonaux, le taux de prolifération cellulaire et les différents sous-types moléculaires de la maladie. Plus d’informations sur l’étude de Gao et al.
Parallèlement, l’analyse radiomique, qui consiste à extraire des caractéristiques quantitatives à partir des images médicales, permet de prédire la réponse au traitement et d’identifier les patientes les plus susceptibles de bénéficier de certaines thérapies. Des travaux de Zheng et collègues (2024) ont ainsi montré que la radiomique multiparamétrique basée sur l’IRM pouvait discriminer les différents statuts d’expression de HER2 (surexpression, faible expression et absence d’expression). Consulter l’étude de Zheng et al.
Ces avancées sont particulièrement pertinentes dans le contexte du cancer du sein HER2-low, une catégorie diagnostiquée plus récemment et pour laquelle les options thérapeutiques sont encore en cours d’évaluation. Des études comme celles de Denkert et collègues (2021) ont permis de mieux caractériser les aspects cliniques et moléculaires de ce sous-type de cancer. Rapport de l’étude de Denkert et al. L’arrivée de traitements ciblés comme le trastuzumab deruxtecan (Modi et coll., 2022) a ouvert de nouvelles perspectives, mais la nécessité d’identifier précisément les patientes susceptibles d’en bénéficier reste cruciale.
L’IRM pondérée en diffusion (IRM-PD), qui évalue la mobilité des molécules d’eau dans les tissus, est également étudiée pour son potentiel à prédire la réponse au traitement et à identifier les biomarqueurs pronostiques. Plusieurs études (Martincich et coll., 2012 ; Park et coll., 2015 ; Iima et coll., 2024) ont mis en évidence des corrélations entre les valeurs obtenues par IRM-PD et les caractéristiques histopathologiques du cancer du sein.
Enfin, des recherches sont en cours pour développer des modèles d’apprentissage profond capables d’automatiser l’interprétation des images et d’aider les pathologistes à identifier les cas HER2-low (Bannier et coll., 2024). Ces outils pourraient contribuer à améliorer la précision du diagnostic et à optimiser la prise en charge des patientes.
Les études citées, menées par Akram et collègues (2017), Barzaman et collègues (2020), Hamilton et collègues (2021), Hong et collègues (2023), Li et collègues (2021, 2023), Corti et collègues (2023), Tarantino et collègues (2020, 2023), Zhang et collègues (2023), Cui et collègues (2023), Ramtohul et collègues (2023), Hagiwara et collègues (2017), Arita et collègues (2019), Cai et collègues (2021), Cui et collègues (2020), Lian et collègues (2023), Liu et collègues (2024), Chen et collègues (2024), O’Brien et collègues (2022), Koyun et collègues (2025), Qu et collègues (2023, 2024), Beck et collègues (2023), et Xing et collègues (2016) confirment l’intérêt croissant de ces nouvelles technologies pour améliorer la prise en charge du cancer du sein.