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Validation externe d'un modèle de prédiction du statut PDL-1 des cancers bronchiques non à petites cellules (CBNPC) utilisant les radiomiques dérivées de la TEP/TDM au [18F]FDG

TITRE : « Validation externe d'un modèle de prédiction du statut PDL-1 des cancers bronchiques non à petites cellules (CBNPC) utilisant les radiomiques dérivées de la TEP/TDM au [18F]FDG ».

OBJECTIF : Le CBNPC est un problème de santé publique majeur, avec plus de 50 000 nouveaux cas et 30 000 décès par an en France. Son traitement a largement évolué ces dernières années, avec pour objectif de tendre vers des prises en charges thérapeutiques personnalisées et adaptées à chaque patient, avec notamment l'avènement des immunothérapies et des thérapies ciblées. L'utilisation de ces nouvelles lignes de traitement implique de connaître le statut mutationnel ou l'expression voire la surexpression de certains acteurs de l'oncogenèse (proto-oncogènes, protéines de la tolérance immunitaire, récepteurs impliqués dans la survie et la croissance tumorales, etc.). Parmi les nombreuses variabilités oncogéniques observables dans le CBNPC, le statut d'expression de PDL1 tient un rôle central dans la stratégie thérapeutique, car il préjuge de l'intérêt de l'introduction d'une immunothérapie type NIVOLUMAB ou PEMBROLIZUMAB en première ou deuxième ligne de traitement chez les patients métastatiques. Nous avons évalué les valeurs prédictives des paramètres radiomiques dérivés de la TEP au [18F]FDG pour la détermination non invasive du statut PDL1 dans le CBNPC.

MATERIEL ET METHODE : 341 patients atteints d'un CBNPC ayant bénéficié d'une TEP-[18F]FDG pré-thérapeutique entre le 28/03/2014 et le 19/09/2023 et pour lesquels des données concernant le statut mutationnel PDL1 étaient disponibles ont été inclus dans l'étude. Ces patients ont été extraits de bases de données, l'une locale (CHU de Poitiers, n = 194) et l'autre externe (School of medicine University of Patras, n = 147). L'algorithme semi-automatique FLAB a été utilisé pour segmenter les lésions primitives sur les images TEP et 3D-Slicer a été utilisé pour segmenter les lésions sur les images TDM. Les paramètres radiomiques les plus intéressants ont été extraits et leur performance pour la prédiction du statut PDL1 a été évaluée par la méthode des courbes ROC, pour différents seuils d'expression (PDL≥1%, ≥10%, ≥50%).

RESULTATS : En analyse univariée aucun paramètre ne s'est révélé probant pour les deux populations tests, avec des AUC inférieures au seuil minimal de 0,7 considéré comme acceptable pour une utilisation en routine clinique.

En analyse multivariée, les modèles mixtes combinant les techniques d'imagerie PET + CT appliqués à la population test de Poitiers ont obtenu les meilleurs résultats, notamment pour PDL10 et PDL50 avec des AUC atteignant respectivement 0,75 et 0,82. L'apport des paramètres cliniques dans les modèles était négligeable pour PDL1 et PDL50. Ces résultats n'étaient pas retrouvés dans la population de Patras, avec des AUC avoisinant 0,5 pour la majorité des modèles pour les 3 niveaux d'expression de PDL1 (PDL1, PDL10 et PDL50).

CONCLUSION : L'utilisation des données d'imagerie TEP/TDM pour prédire le statut PDL1 des patients atteints d'un cancer du poumon a été validée dans le cadre d'une validation interne sur des patients similaires et avec des données d'imagerie comparable. En revanche la transposition des modèles sur une population externe sans harmonisation des données s'est révélée non concluante.

Rameau (langage normalisé) :
• Poumon‎ -- Cancer non à petites cellules -- Thérapeutique
  
• Immunothérapie anticancéreuse
  
• Tomographie par émission
  
• Scanographie