Publié le 28 octobre 2025 18:19:00. Une intelligence artificielle (IA) pourrait améliorer la détection des cancers du sein non détectés lors des mammographies de dépistage régulières, réduisant ainsi le risque pour les patientes. Une étude récente démontre que cet outil est capable d’identifier les femmes présentant un risque plus élevé de développer un cancer d’intervalle.
- L’IA a permis de prédire rétrospectivement jusqu’à 42,4 % des cancers d’intervalle chez les femmes ayant les scores de risque les plus élevés.
- L’outil se révèle particulièrement performant pour prédire les cancers qui se développent dans l’année suivant la mammographie.
- Les chercheurs envisagent d’utiliser cette technologie pour optimiser le programme national de dépistage du cancer du sein au Royaume-Uni.
Les cancers d’intervalle, diagnostiqués entre deux mammographies de dépistage, sont souvent plus agressifs et présentent un pronostic moins favorable. C’est pourquoi il est crucial de minimiser leur nombre, explique la professeure Fiona J. Gilbert, co-auteure de l’étude et radiologue à l’Université de Cambridge au Royaume-Uni.
« Les cancers d’intervalle ont généralement un pronostic plus sombre que les cancers détectés par dépistage, car ils ont tendance à être soit plus gros, soit plus agressifs. C’est pourquoi il est important de minimiser le nombre de cancers d’intervalle que vous avez dans tout programme de dépistage. »
Fiona J. Gilbert, professeure de radiologie, Université de Cambridge
Pour cette recherche, Joshua WD Rothwell, doctorant à l’Université de Cambridge, et la professeure Gilbert ont analysé une vaste base de données rétrospective comprenant 134 217 mammographies de dépistage réalisées entre 2014 et 2016 dans le cadre du programme triennal britannique de dépistage du cancer du sein. L’étude a porté sur des femmes âgées de 50 à 70 ans. Les mammographies, réalisées avec deux systèmes différents, ont été analysées par Mirai, un algorithme d’apprentissage profond.
Mirai attribue un score de risque de développer un cancer du sein à intervalles, en se basant sur les caractéristiques de la mammographie, notamment la densité mammaire et les anomalies détectées. Selon les chercheurs, une approche personnalisée du dépistage est essentielle.
« Le dépistage personnalisé du cancer du sein repose sur une évaluation précise du risque individuel de développer la maladie dans un laps de temps donné. Nous pouvons ainsi adapter la fréquence des examens et envisager des imageries complémentaires en fonction de la densité mammaire et de la probabilité de développer un cancer à court terme. »
Fiona J. Gilbert, professeure de radiologie, Université de Cambridge
Les résultats montrent que l’IA a permis d’identifier 3,6 % (19/524) des cancers d’intervalle chez les femmes ayant les scores de risque les plus faibles (1 %), et jusqu’à 42,4 % (222/524) chez celles ayant les scores les plus élevés (20 %). Cela correspond à un taux de détection supplémentaire de 0,1 à 1,7 cancer pour 1 000 femmes examinées.
L’outil s’est avéré plus précis pour prédire les cancers d’intervalle qui se développent dans l’année suivant la mammographie. Bien que moins performant chez les femmes ayant une densité mammaire très élevée, il a surpassé les outils de prédiction des risques conventionnels. Au Royaume-Uni, où 2,2 millions de femmes passent un test de dépistage du cancer du sein chaque année, cette technologie pourrait permettre d’optimiser le programme de dépistage en ciblant les femmes qui pourraient bénéficier d’examens complémentaires, tels qu’une IRM ou une mammographie avec produit de contraste.
Cependant, la professeure Gilbert souligne les défis logistiques liés à un tel déploiement : « Si nous devions rappeler 20 % des femmes pour des examens complémentaires, il faudrait être en mesure de proposer une mammographie ou une IRM avec produit de contraste à environ 440 000 femmes. »
Les prochaines étapes de la recherche consistent à comparer les différents outils d’IA disponibles sur le marché, à évaluer leur rentabilité et à mener un essai clinique pour déterminer si l’IA peut effectivement identifier les femmes qui bénéficieraient le plus d’une imagerie mammaire supplémentaire après une mammographie de dépistage.
« Identifier les femmes présentant un risque accru de développer un cancer du sein est un problème complexe et multifactoriel », conclut la professeure Gilbert. « L’objectif est de cibler avec précision celles qui sont les plus susceptibles d’avoir un cancer d’intervalle, tout en limitant le nombre d’examens complémentaires inutiles. »
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