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Pour faciliter la chirurgie, les organes se mettent au virtuel

Les jumeaux numériques s’attaquent aux organes du corps humain, cœur en tête, pour personnaliser des prothèses, affiner les traitements et préparer les interventions chirurgicales.

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Pour faciliter la chirurgie, les organes se mettent au virtuel
Réalisé par Siemens Healthineers, ce jumeau numérique du cœur d’un patient permet de simuler la façon dont il réagira lors d’une intervention chirurgicale.

Le jumeau numérique ne s’applique pas qu’aux machines ou aux lignes de production. Il s’attaque à la plus complexe des machineries : le corps humain. "Dans la santé, le jumeau numérique consiste à simuler, organe par organe, un traitement thérapeutique ou une intervention chirurgicale", indique Agnès Malgouyres, la responsable de l’intelligence artificielle (IA) chez Siemens Healthineers.

Cette branche de Siemens spécialisée dans le matériel médical est parvenue à simuler un cœur afin de préparer une opération de resynchronisation. "Cette opération chirurgicale consiste à poser des électrodes sur le cœur d’un patient arythmique pour le remettre en rythme, explique Agnès Malgouyres. Le chirurgien le fait un petit peu à tâtons : il cherche la meilleure réponse en posant les électrodes à différents endroits." C’est pour dépasser ce côté artisanal que le jumeau numérique entre en jeu. En recréant le cœur du patient, il est possible de déterminer la position idéale des électrodes avant l’intervention. "L’étude clinique que nous avons menée au CHU de Bordeaux nous a permis de voir que le cœur simulé réagissait de la même manière que le cœur du patient", se félicite la responsable.

En parallèle, Siemens Healthineers mène des recherches sur la simulation du foie afin de maximiser les réponses d’un traitement contre le cancer. L’objectif, au-delà de l’anticipation d’une opération, consiste à personnaliser les traitements. "Siemens cherche à introduire le principe d’intervention non intrusive, précise Agnès Malgouyres. L’idée étant d’avoir un maximum d’informations avant même de réaliser une intervention."

Une volonté que partage PrediSurge. Cette start-up stéphanoise, créée en 2017, recrée l’aorte des patients atteints d’anévrisme. L’objectif : concevoir une prothèse, un stent, parfaitement adaptés à la pathologie du malade et en préparer la pose. "Les prothèses sont très complexes, car parfois les anévrismes touchent une zone carrefour de l’aorte, d’où partent des artères vers le foie, la rate, les intestins ou les reins", détaille Jean-Noël Albertini, chirurgien et président de la jeune pousse. Jusqu’alors, la conception d’une telle prothèse prenait un mois. Un délai réduit à deux jours grâce à la simulation.

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Il a fallu plus de trois ans à PrediSurge pour créer une aorte numérique. "Pour construire un jumeau numérique, il faut obtenir la géométrie de l’organe à partir d’imagerie médicale, souligne le chirurgien cardiaque. Mais ce modèle géométrique ne suffit pas : il faut lui adjoindre les caractéristiques mécaniques, qui sont très précises et particulières." Une difficulté à laquelle Siemens Healthineers a dû aussi faire face. "L’apprentissage du modèle électro-physiologique du cœur, qui sert de base aux jumeaux numériques des différents patients, est un problème assez complexe, rappelle Guillaume Chabin, chercheur en IA. Nous l’avons résolu grâce à un supercalculateur de 20 petaflops et à l’IA."

Des besoins en données et calculs considérables

La création de ce modèle est la principale différence entre le jumeau numérique d’une machine et celui d’un organe. "Lorsque l’on fabrique une machine, le mode d’emploi nous explique son fonctionnement. Chez l’humain, nous ne le connaissons pas exactement et il faut prendre en compte l’impact de l’environnement et les différences selon les patients", commente Guillaume Kerboul, consultant chez Dassault Systèmes. C’est en partie pour cela que le spin-off de Dassault Aviation a acheté Medidata, fin 2019. "Notre approche scientifique est de traiter un maximum de patients pour observer leurs différences et leurs similarités", pointe le consultant. La start-up, qui représente le plus gros investissement de l’histoire de Dassault Systèmes, est justement spécialisée dans le traitement de données médicales. Pour autant, l’éditeur de logiciel n’a pas attendu cet achat pour se lancer dans la simulation d’organes. Sa simulation d’un cœur humain a permis à un chirurgien de préparer l’opération d’une jeune fille atteinte de malformation cardiaque. Il a également lancé des projets de recherche visant à améliorer les traitements du cancer du côlon, et tente de modéliser les zones du cerveau responsables de l’épilepsie chez un patient ne réagissant pas aux traitements médicamenteux. "L’objectif est de préparer l’opération et d’en prédire les impacts", résume Claire Biot, la vice-présidente de l’industrie des sciences de la vie chez Dassault Systèmes.

Guillaume Kerboul, consultant chez Dassault Systèmes

"Lorsque l’on fabrique une machine, le mode d’emploi nous explique son fonctionnement. chez l’humain, nous ne le connaissons pas exactement."

Au-delà de la simulation d’organes, le but du jumeau numérique médical relève presque de la science-fiction : recréer le corps humain dans sa totalité. Une ambition, que nourrissent Siemens Healthineers et Dassault Systèmes. La difficulté réside dans la compréhension du corps humain, mais pas seulement. La quantité de données et la puissance de calcul nécessaires pour créer un patient virtuel sont considérables. Et font de cet objectif un rêve encore inatteignable.

"Il faut améliorer les modèles du vivant à toutes les échelles"

Comment est créé le jumeau numérique de l’organe d’un patient ?

Il faut développer des algorithmes capables de reproduire l’anatomie et la physiologie de l’organe avec les spécificités du patient. Pour cela, il faut s’appuyer sur des modèles structurels (la forme de l’organe et des tissus) et fonctionnels (son fonctionnement). Ceux-ci s’appuient sur la modélisation géométrique, statistique et biophysique du vivant, permettant de construire un organe numérique moyen, à personnaliser.

Sur quoi repose cette personnalisation ?

Des algorithmes de personnalisation utilisent toutes les données disponibles sur un patient spécifique (ses images médicales, ses données cliniques et biologiques) pour ajuster les paramètres de l’organe moyen et créer un organe numérique personnalisé. C’est le jumeau numérique de l’organe sur lequel on peut quantifier la gravité d’une pathologie (aide au diagnostic), prédire une évolution (aide au pronostic) et planifier une intervention (aide à la thérapie). Ces trois aides constituent les piliers de la médecine numérique.

Quels sont les axes majeurs de recherche ?

Il nous faut continuer à améliorer les modèles du vivant à toutes les échelles, du moléculaire à l’organe entier, voire du corps, et développer des algorithmes de personnalisation plus puissants. L’accès à des données massives sur les patients doit permettre de guider de nouveaux algorithmes de personnalisation plus efficaces et plus robustes dans le futur. En s’appuyant notamment sur des méthodes modernes d’IA, apprentissage automatique en tête.


Nicolas Ayache, directeur de recherche sur le patient numérique à l’Inria

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