Entreprises
Projet de 395 255 $ sur 2 ans
- Soutenu par le CQDM par l’entremise du :
Ministère de l’Économie, de l’Innovation et de l’Énergie du Québec (MEIE) - De partenaires de cofinancement :
Vega BioImagerie, Aurora mScope - Et de partenaire de projet :
IVADO
Résumé de projet
Le diagnostic de tumeurs neuroendocrines du pancréas passe par la classification des tumeurs en fonction de leur stade d’avancement – G1 à G3 – G3 représentant les tumeurs les plus actives et les plus dangereuses. Afin d’établir ce stade d’avancement, les pathologistes doivent établir le taux de prolifération de la tumeur en évaluant deux critères: le nombre de mitoses et le niveau d’expression de la protéine Ki-67. Le décompte de mitoses se fait actuellement de façon manuelle par le pathologiste ce qui prend beaucoup de temps et entraîne une grande variabilité dans le diagnostic. Bien que l’utilisation de l’intelligence artificielle ait déjà été étudiée pour le décompte de mitoses dans des biopsies de cancer du sein, il existe très peu de banques de données de tumeurs neuroendocrines du pancréas, ce qui représente un frein à l’implémentation de tels algorithmes pour ce genre de tumeurs.
Les compagnies montréalaises Vega BioImagerie et Aurora mScope, en collaboration avec le Centre Hospitalier de l’Université de Montréal, élaborent donc une base de données d’images issues d’échantillons de pathologie digitalisés afin de développer un algorithme automatisé pour l’évaluation du grade des tumeurs. Ce projet pourrait améliorer considérablement le travail des pathologistes en accélérant le diagnostic et en réduisant les erreurs. Il a aussi un fort potentiel commercial, avec des retombées économiques pour les entreprises montréalaises impliquées.
