Amélioration du diagnostic et du traitement des pathologies biliaires

Maître de conférences, Isabelle Claude est spécialisée dans le traitement d’images médicales, plus particulièrement en segmentation d’images multi-modalité. Elle travaille sur le projet MAAGIE financé par l’ANR dont le but est l’amélioration du diagnostic et du traitement des maladies biliaires.
Isabelle Claude travaille autant sur l’imagerie par résonance magnétique que sur la tomodensitométrie ou encore sur l’échographie. Ce qui l’amène, en fonction de la demande clinique qui lui est soumise, à développer des outils spécifiques.
Lancé en janvier 2025 pour une durée de quatre ans, MAAGIE fédère trois laboratoires : le BMBI, l’ISIR et le LIP6 de Sorbonne Université et deux hôpitaux de l’AP-HP, l’hôpital Saint-Antoine à Paris et Henri-Mondor à Créteil. Un projet dont le but est d’améliorer le diagnostic et le traitement des maladies lithiasiques et tumorales des voies biliaires qui, toutes deux, empêchent la bile de s’écouler avec des conséquences potentiellement dramatiques pour le patient.
L’idée avec ce projet ? « Il s’agit de faire profiter les gastro-entérologues des derniers développements technologiques tant en robotique qu’en numérique comme a pu en bénéficier le domaine vasculaire ou cardiaque. Le but étant d’améliorer le taux de succès de la cholangiopancréatographie rétrograde par voie endoscopique (CPRE). Un geste interventionnel compliqué puisqu’il s’agit d’insérer un endoscope par la voie orale du patient, de le faire transiter par l’estomac, puis de trouver la papille, un orifice au niveau du duodénum par lequel on insère des instruments. Ces derniers vont être remontés dans les voies biliaires soit pour enlever les calculs, soit pour poser des stents », explique Isabelle Claude. Ce double accès endoluminal provoque de 5 à 10 % d’échec de la procédure.
Quelles seraient les solutions pour réduire ce taux d’échec ? Dans le cadre de sa thèse, Abdelhadi Essamlali a ainsi adapté un modèle U‑Net, outil fondé sur des réseaux de neurones convolutionnels, à la problématique de la segmentation d’images, puis de la reconstruction 3D de l’arbre biliaire. Un outil validé par les cliniciens partenaires. « Il s’agit, dans un premier temps, à partir d’images 2D (IRM, scanner) du patient avant l’opération, de reconstruire en 3D les voies biliaires. Cela permet au praticien de mieux assimiler l’anatomie du patient et ainsi de mieux planifier la CPRE. Ensuite, il s’agit de fusionner, en préopératoire, la reconstruction 3D avec les images planes de fluoroscopie afin de l’aider à trouver le bon canal à traiter », conclut Isabelle Claude.
MSD