Une étude menée sur 3504 microcalcifications mammaires individuelles, scannées à l'aide de la micro-tomographie informatisée 3D (micro-CT) à haute résolution, révèle que le microenvironnement tissulaire environnant offre une information diagnostique plus forte que le noyau calcifié seul pour distinguer les lésions mammaires bénignes des malignes. Cette découverte, réalisée par des chercheurs de la VUB-imec et de l'UZ Brussel, remet en question l'approche traditionnelle axée uniquement sur les dépôts de calcium.
Traditionnellement, l'évaluation basée sur l'imagerie s'est concentrée sur les MC elles-mêmes. Cependant, cette nouvelle recherche, utilisant des images micro-CT 3D avec une résolution d'environ 8 μm, a analysé 94 blocs de biopsies mammaires inclus dans la paraffine. Les chercheurs ont segmenté 3504 MC individuelles et extrait des mesures quantitatives d'images, appelées caractéristiques radiomiques, pour entraîner des classificateurs d'apprentissage automatique.
Les résultats indiquent que l'incorporation d'informations provenant du tissu environnant des MC améliore considérablement les performances de classification. Les classificateurs entraînés exclusivement sur les caractéristiques extraites des coquilles tissulaires concentriques ont maintenu une aire sous la courbe caractéristique de fonctionnement du récepteur (AUC) d'environ 0,81, comparable aux modèles intégrant à la fois le noyau calcifié et le microenvironnement environnant. Cela suggère que le tissu entourant les MC est une source dominante d'informations discriminantes.
Ces découvertes suggèrent que les approches d'imagerie quantitative se concentrant uniquement sur les dépôts minéralisés pourraient négliger des informations diagnostiques précieuses. L'étude, qui fait partie de la recherche fondamentale utilisant l'imagerie micro-CT ex vivo, pourrait guider les futures recherches sur les biomarqueurs d'imagerie quantitative du sein.
