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Computational medical imaging (radiomics) and potential for immuno-oncology. Imagerie médicale computationnelle (radiomique) et potentiel en immuno-oncologie
Archive ouverte
Edité par CCSD ; Elsevier Masson -
International audience. The arrival of immunotherapy has profoundly changed the management of multiple cancers, obtainingunexpected tumour responses. However, until now, the majority of patients do not respond to thesenew treatments. The identification of biomarkers to determine precociously responding patients is amajor challenge. Computational medical imaging (also known as radiomics) is a promising and rapidlygrowing discipline. This new approach consists in the analysis of high-dimensional data extracted frommedical imaging, to further describe tumour phenotypes. This approach has the advantages of being noninvasive, capable of evaluating the tumour and its microenvironment in their entirety, thus characterisingspatial heterogeneity, and being easily repeatable over time. The end goal of radiomics is to determineimaging biomarkers as decision support tools for clinical practice and to facilitate better understandingof cancer biology, allowing the assessment of the changes throughout the evolution of the disease andthe therapeutic sequence. This review will develop the process of computational imaging analysis andpresent its potential in immuno-oncology. . L'arrivée de l'immunothérapie a profondément modifié la prise en charge de multiples cancers, permettant des réponses tumorales jusqu'alors inespérées, même si une majorité des patients ne répondent pas à ces nouveaux traitements. L'identification de biomarqueurs permettant de cibler les patients répondeurs est un enjeu majeur. L'imagerie médicale computationnelle (ou radiomique) est une discipline récente et extrêmement prometteuse. Elle consiste en l'analyse informatique d'images médicales et les traduit en données quantitatives complexes. Ces données de haute-dimension permettent une caractérisation et une analyse plus en profondeur du phénotype tumoral. L'imagerie médicale computationnelle présente l'avantage d'être non-invasive, de pouvoir évaluer la maladie tumorale dans sa globalité, et de pouvoir être répétée dans le temps pour suivre l'évolution tumorale au cours du temps. L'imagerie médicale computationnelle a pour objectif final de déterminer des biomarqueurs d'imagerie apportant une aide à la décision médicale et permettant aussi de mieux comprendre la biologie du cancer. Cette revue développera le processus de l'analyse en imagerie computationnelle, et présentera le potentiel de son utilisation en immuno-oncologie.
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