L’étude CASCADE : une avancée prometteuse dans le dépistage du cancer du poumon
L’étude Cascade, menée par l’Assistance Publique – Hôpitaux de Paris (APHP), représente une initiative novatrice dans le domaine du dépistage du cancer du poumon. Lancée en avril 2022 à Paris et en juillet 2022 à Rennes, cette étude préliminaire ambitionne de redéfinir les standards du dépistage grâce à l’intégration de l’intelligence artificielle. Elle vise à évaluer si un radiologue formé au dépistage du cancer du poumon, assisté par une solution d’IA, peut atteindre une performance équivalente à celle de la double lecture par des experts, considérée comme la référence actuelle.
Une collaboration nationale publique/privée et une participation soutenue
L’étude Cascade s’appuie sur un vaste réseau de centres d’imagerie, parmi lesquels le CIM Laennec à Rennes s’est distingué comme étant le premier centre privé à inclure des patientes. L’objectif global est de recruter 2400 femmes, toutes fumeuses ou ex-fumeuses, pour bénéficier d’un suivi approfondi.
À ce jour, 355 patientes ont déjà été incluses à Rennes, témoignant de l’engouement et de la mobilisation autour de ce projet de santé publique.
Un suivi rigoureux et différents paramètres étudiés
Les patientes participant à l’étude bénéficient d’un protocole de suivi s’étalant sur deux ans. Ce parcours commence par une consultation avec un pneumologue et un suivi scanographique : scanner initial puis à un et deux ans. À l’issue de cette période, les patientes rencontrent à nouveau leur pneumologue pour évaluer les résultats.
Outre le dépistage du cancer du poumon, les scanners réalisés permettent également d’étudier plusieurs autres paramètres de santé :
- L’emphysème
- Les calcifications coronariennes
- L’ostéoporose
Ces scanners sont adaptés au dépistage avec une dose d’irradiation extrêmement basse.
Une technologie au service de la médecine
L’intégration de l’intelligence artificielle dans l’étude Cascade marque une étape dans l’évolution des pratiques radiologiques. En fournissant une aide au diagnostic, l’IA pourrait permettre de gagner en précision tout en réduisant le délai et les coûts associés à une double lecture par des experts.
