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Pathologie digitale

Au sein du Service d’Anatomie Pathologique de l’Institut Jules Bordet, les experts pathologistes se tournent de plus en plus vers la pathologie digitale, un outil « e-santé » véritablement indispensable pour analyser les tumeurs et le microenvironnement tumoral.

Il s’agit de la digitalisation des lames de microscopie sur lesquelles sont disposés des prélèvements (pièces opératoires, biopsie, prélèvements cytologiques, hématologiques, …). Etude Synergy

La numérisation de ces lames s’effectue grâce à des scanners dernière génération, à la pointe de la technologie. C’est le fruit d’un travail commun entre pathologistes et informaticiens qui permet la mise en place et la maitrise de ces « microscopes modernes ». Ceux-ci sont capables de numériser, d’annoter et de classer les lames sur des plateformes facilement accessibles et totalement sécurisées. La pathologie digitale facilite le travail minutieux d’analyse de cellules et de tissus biologiques qui fait le quotidien des pathologistes. Le service d’Anatomie Pathologique de l’Institut Jules Bordet est complètement intégré dans ce mouvement, une nouvelle étape dans la gestion et l’informatisation des données. 

La pathologie digitale a plusieurs avantages :

  • Elle permet un stockage d’images morphologiques dans le temps plus efficient et plus qualitatif. Les lames sont numérisées et ne doivent plus être conservées de manière physique, ce qui permet d’éviter la perte de qualité des lames (dû au temps qui passe).
  • Elle représente l’avenir de l’histopathologie (l’analyse au microscope des tissus), un diagnostic plus précis grâce aux différentes possibilités qu’offre l’intelligence artificielle.
  • Elle permet le partage aisé et sécurisé des données avec d’autres experts, pour un avis médical, même à l’autre bout du monde.

Recherche

Publications, présentations à des congrès, projets...
 

Virtual ESMO Annual 2020 congress

First findings from SYNERGY, a phase I/II trial testing the addition of the anti-CD73 oleclumab to the anti-PD-L1 durvalumab and chemotherapy as 1st line therapy for patients with metastatic triple-negative breast cancer
D. Eiger, C. Maurer, M. Brandão, P. Aftimos, K. Punie, D.Taylor, T. Van den Mooter, R.Poncin, JL. Canon, F. Duhoux, V. Casert, F. Clatot, C.Velghe, L. Craciun, M. Paesmans, E. de Azambuja, M. Ignatiadis, D. Larsimont, M. Piccart-Gebhart, L. Buisseret

Best oral presentation-Belgian Week of Pathology 2021

Implementation of automatic quantification of Ki-67 in well- differentiated gastro-entero-pancreatic neuroendocrine tumors: towards standardized evaluation into daily practice.
F. Lifrange, N. Gumus, L. Craciun, M. Gomez Galdon, P. Demetter, L. Verset.

Breast 2020 Dec; 54:179-186

Digital analysis of distant and cancer-associated mammary adipocytes.
E. Isnaldi, F. Richard, M. De Schepper, D. Vincent, S. Leduc, M. Maetens, T. Geukens, G. Floris, G. Rouas, F. Cardoso, C. Sotiriou, G. Zoppoli, D. Larsimont, E. Biganzoli, C. Desmedt.

J Clin Endocrinol Metab 2018

Distinctive Desmoplastic 3D Morphology Associated With BRAFV600E in Papillary Thyroid Cancers.
M. Tarabichi, A. Antoniou, S. Le Pennec, D. Gacquer, N. de Saint Aubain, L. Craciun, T. Cielen, I. Laios, D. Larsimont, G. Andry, JE. Dumont, C. Maenhaut, V. Detours.

San Antonio Breast Cancer Symposium 2021

Unravelling spatial tumor organization and heterogeneity in lobular breast cancer using spatial transcriptomics.
L. Collet, M. Serra, M. Rediti, F. Lifrange, D. Venet, X. Wang, D. Vincent, G. Rouas, D. Fimereli, D. Gacquer, AJ. Garcia, I. Veys, L. Craciun, D. Larsimont, M. Vikkula, F. Duhoux, F. Rothé, C. Sotiriou.

San Antonio Breast Cancer Symposium 2021

Integrating spatial transcriptomics and high-resolution morphological annotation to investigate tumor heterogeneity and PAM50 molecular subtyping in lobular breast cancer.
M. Serra, L. Collet, M. Rediti, F. Lifrange, D. Venet, X. Wang, D. Vincent, G. Rouas, D. Fimereli, D. Gacquer, AJ. Garcia, I. Veys, L. Craciun, D. Larsimont, M. Vikkula, F. Duhoux, F. Rothé, C. Sotiriou.

Molecular and Cellular Endocrinology 2022

Thyroid cancer under the scope of emerging technologies.
M. Tarabichi, P. Demetter, L. Craciun, C. Maenhaut, V. Detours.

NCI

Year 3: High-throughput truthing of microscope slides to validate artificial intelligence algorithms analyzing digital scans of pathology slides: data collection to create the medical device development tool (MDDT).
S.N Dudgeon, S. Wen, M. G Hanna, R. Gupta, M. Amgad, M. Sheth, H. Marble, R. Huang, M. D Herrmann, C. H Szu, D. Tong, B. Werness, E. Szu, D. Larsimont, A. Madabhushi, E. Hytopoulos, W. Chen, R. Singh, S. N Hart, A. Sharma, J. Saltz, R. Salgado, B. D Gallas.

J Pathol Inform 2021

A pathologist-annotated dataset for validating artificial intelligence: A project description and pilot study.
S. N Dudgeon, S. Wen, M. G Hanna, R. Gupta, M. Amgad, Ma. Sheth, H. Marble, R. Huang, M. D Herrmann, C. H Szu, D. Tong, B. Werness, E. Szu, D. Larsimont, A. Madabhushi, E. Hytopoulos, W. Chen, R. Singh, S. N Hart, A. Sharma, J. Saltz, R. Salgado, B. D Gallas.

BMC Cancer 2020

Retrospective analysis of the immunogenic effects of intra-arterial locoregional therapies in hepatocellular carcinoma: a rationale for combining selective internal radiation therapy (SIRT) and immunotherapy.
L. Craciun, R. de Wind, P. Demetter, V. Lucidi, A. Bohlok, S. Michiels, F. Bouazza, M. Vouche, I. Tancredi, G. Verset, S. Garaud, C. Naveaux, M. Gomez Galdon, K. Willard Gallo, A. Hendlisz, I. Duran Derijckere, P. Flamen, D. Larsimont, V. Donckier.