METRAD

Objectif(s) de la recherche et intérêt pour la santé publique

Finalité de l'étude

Objectifs poursuivis

Domaines médicaux investigués

Bénéfices attendus

Environ 20 % des patients atteints d’un cancer colorectal présentent des métastases hépatiques dès le diagnostic. Ces dernières années, la recherche s'est intéressée à l’extraction rapide de données quantitatives à partir d’images médicales, une approche appelée radiomique. La radiomique analyse des paramètres d’imagerie qualitatifs ou quantitatifs, utilisés seuls ou intégrés dans des modèles prédictifs complexes.
Cette étude rétrospective multicentrique vise à examiner les caractéristiques des patients atteints de cancer colorectal (âge, sexe, diagnostic, traitements, etc.), ainsi que leurs données cliniques, radiologiques, anatomopathologiques, génétiques et issues de l’imagerie médicale. Elle inclut également des informations sur la survie et la récidive tumorale, collectées de manière anonyme.
En d'autres termes, cela signifie qu'on utilise des données d'imagerie médicale (comme des scanners, des IRM, etc.) pour analyser des caractéristiques spécifiques dans les images (par exemple, des motifs de tumeurs, la texture des tissus, etc.) grâce à des outils d'analyse avancés. Ces caractéristiques sont ensuite utilisées pour faire des prédictions sur deux choses :
1. La récurrence : Si la maladie risque de revenir après un traitement.
2. La réponse au traitement : Comment le patient pourrait réagir à un traitement donné.
Le terme "modèle radiomique" fait référence à l'approche qui consiste à extraire ces caractéristiques des images médicales, en utilisant des techniques de machine learning et d'intelligence artificielle pour créer un modèle prédictif.

L’objectif principal est d’évaluer la valeur prédictive d’un modèle constitué par analyse multiparamétrique d’images cliniques, anatomopathologiques, CT scan et analyse moléculaire.