Méthodes d'imagerie de la diffusion inélastique pour guider les chirurgies mammaires conservatrices

Les chirurgies mammaires conservatrices sont généralement recommandées pour les patientes atteintes d’un cancer du sein de stade précoce, car, combinées à la radiothérapie, elles offrent un pronostic similaire aux mastectomies – l’ablation du sein – tout en minimisant le changement d’apparence et limitant les risques de complication. Cependant, l’évaluation du succès de cette chirurgie repose sur des analyses microscopiques du spécimen de chirurgie faites quelques jours après l’opération. Ce délai fait en sorte que pour un grand nombre de patientes une seconde chirurgie est nécessaire. Cette thèse vise à proposer des techniques de détection peropératoires du cancer du sein permettant d’évaluer le succès des chirurgies en temps réel et ainsi réduire le stress et les coûts associés à une seconde opération. Le premier objectif était de valider l’utilisation de la spectroscopie Raman pour détecter le cancer à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique basés sur un petit nombre de bandes spectrales. Deux études cliniques ont démontré qu’il était possible de détecter avec une grande sensibilité et spécificité le cancer de l’ovaire et de l’utérus ainsi que le cancer du sein invasif avec une sonde de spectroscopie Raman et ont permis d’identifier des biomarqueurs associés à ces cancers. Cependant, un système de sonde de spectroscopie est insuffisant pour l’utilisation clinique, car il ne permet que des mesures ponctuelles. Le second objectif était donc de valider l’utilisation d’un système d’imagerie Raman hyperspectrale à balayage par ligne. Une étude clinique menée sur 6 patientes a démontré que ce système permet de détecter des tumeurs mammaires invasives sur une surface de 1 centimètre carré. Un tel système pourrait être utilisé pour la détection de cancer du sein invasif ex vivo et ainsi complémenter l’évaluation macroscopique des pathologistes. Finalement, une analyse d’études antérieures a révélé des biomarqueurs communs à plusieurs cancers. Ces biomarqueurs peuvent être utilisés pour différencier les tissus cancéreux des tissus sains avec seulement trois bandes spectrales. Cette découverte a mené à la réalisation du dernier objectif de cette thèse qui était la conception d’un système d’imagerie multispectrale permettant d’imager une bande spectrale sur 1,7 centimètre carré en quelques secondes. Une validation à partir d’un modèle animal a été effectuée. Ce système pourrait ouvrir la voie vers un examen en temps réel de la cavité chirurgical pour la détection de cellules cancéreuses résiduelles durant les chirurgies mammaires conservatrices.

Abstract

Breast-conserving surgery is generally recommended for patients with early-stage breast cancer, since combined with radiotherapy it offers a similar prognosis to mastectomy - the complete removal of the breast - while minimizing the change in appearance and limiting the risk of complications. However, evaluation of the success of this surgery relies on microscopic analysis of the surgical specimen made a few days after the operation. This delay means that many patients require a second surgery. The aim of this thesis is therefore to propose intraoperative breast cancer detection techniques that will help assessing the success of surgery in real time, thereby reducing the stress and costs associated with second operations. The first objective was to validate the use of Raman spectroscopy to detect cancer using machine learning algorithms based on a small number of spectral bands. Two clinical studies demonstrated that ovarian, uterine, and invasive breast cancer could be detected with high sensitivity and specificity using a Raman spectroscopy probe, and identified biomarkers associated with these cancers. However, a spectroscopy probe system is insufficient for clinical use, as it only allows for punctual measurements. The second objective was therefore to validate the use of a line-scan hyperspectral Raman imaging system. A clinical study carried out on 6 patients demonstrated that this system could detect invasive breast tumors over an area of 1 square centimetre. Such a system could be used to detect invasive breast cancer ex vivo, thus complementing macroscopic assessment made by pathologists. Finally, an analysis of previous studies revealed biomarkers common to several cancers. These biomarkers can be used to differentiate cancerous from healthy tissues with just three spectral bands. This discovery led to the final objective of this thesis; the design of a multispectral imaging system capable of imaging a spectral band over 1.7 square centimetres in a few seconds. The system was validated on an animal model. This system could pave the way for real-time examination of the surgical cavity to detect residual cancer cells during breast-conserving surgery.