In Vivo Use of Raman Spectroscopy in Soft Tissue Sarcoma Resection

Les sarcomes des tissus mous représentent une forme de cancer rare. La résection en marges négatives est l'un des facteurs pronostiques les plus importants pour la survie des patients atteints de sarcomes des tissus mous rétropéritonéaux. La technique standard en pathologie pour l’évaluation des marges per-opératoire est la congélation. Malheureusement, cette technique demeure limitée et peu fiable pour l’évaluation des sarcomes rétropéritonéaux. Des technologies plus contemporaines ont été étudiées, dont la spectroscopie Raman. Il s’agit d’une technique d'analyse optique basée sur les interactions inélastiques entre les photons et les tissus. Elle fournit des informations au niveau moléculaire. La spectroscopie Raman est un outil qui a le potentiel de mieux évaluer les marges de résection durant la chirurgie, mais sa capacité à détecter les sous-types les plus fréquents de sarcomes des tissus mous n'a pas été prouvée. La transformation néoplasique d'un tissu sain implique des changements biomoléculaires importants qui génèrent des modifications significatives dans le spectre Raman correspondant du tissu. Les algorithmes de classification par apprentissage machine peuvent détecter ces modifications afin de classer un échantillon donné comme correspondant à du tissu tumoral ou sain. Ce travail vise à présenter une nouvelle sonde de spectroscopie Raman appelée UltraProbe, et démontrer ses performances par rapport aux systèmes précédemment utilisés. Ses performances seront ensuite évaluées lors de son utilisation sur les sarcomes des tissus mous dans un environnement in vivo en déterminant sa sensibilité, spécificité, et précision en association avec un algorithme de classification par apprentissage machine de type forêt aléatoire.