Des scientifiques ont mis au point un ‘bistouri intelligent’ qui peut dire immédiatement aux chirurgiens si le tissu qu’ils coupent est cancéreux ou non.
Dans la première étude visant à tester l’invention en salle d’opération, le ‘iKnife’ a diagnostiqué des échantillons de tissus provenant de 91 patients avec une précision de 100%, fournissant instantanément des renseignements qui prennent habituellement une demi-heure à être révélé par les tests de laboratoire.
Les résultats, fournis par des chercheurs de l’Imperial College de Londres, ont été publiés hier dans la revue Science Translational Medicine. L’étude a été financée par l’Institut National de Recherche pour la Santé (INDH) au Centre de Recherche Biomédicale Impérial, le Conseil Européen pour la Recherche et de l’Office National Hongrois pour la Recherche et la Technologie.
Dans les cancers impliquant des tumeurs solides, leurs ablations chirurgicale est généralement le meilleur espoir de traitement. Le chirurgien prend normalement la tumeur mais avec une marge de tissu sain pour plus de sûreté. Cependant, il est souvent impossible de dire à vue si un tissu est cancéreux ou non. Un patient sur cinq est atteint du cancer du sein dont une chirurgie en appelle une deuxième pour supprimer complètement le cancer. En cas d’incertitude, le tissu prélevé est envoyé à un laboratoire pour examen pendant que le patient reste sous anesthésie générale.
Le iKnife est basé sur l’électrochirurgie, une technique inventée dans les années 1920 qui est couramment utilisée aujourd’hui. Des bistouris électrochirurgicaux utilisent un courant électrique pour chauffer rapidement un tissu, et ainsi de découper, tout en minimisant la perte de sang. Ce faisant, elles vaporisent le tissu, créant une fumée qui est normalement aspirée par des systèmes d’extraction.
L’inventeur du iKnife, le Dr Zoltan Takats de l’Imperial College de Londres, s’est rendu compte que cette fumée serait une riche source d’informations biologiques. Pour créer le iKnife, il a relié un bistouri électrochirurgical à un spectromètre de masse – un instrument d’analyse permettant d’identifier les produits chimiques sont présents dans un échantillon. Différents types de cellules produisent des milliers de métabolites à des concentrations différentes, de sorte que le profil des substances chimiques dans un échantillon biologique peut révéler des informations cruciales sur l’état de ce tissu.
Dans la nouvelle étude, les chercheurs ont d’abord utilisé le iKnife pour analyser les échantillons de tissus prélevés sur 302 patients en chirurgie, en enregistrant les caractéristiques de milliers de tissus cancéreux et non cancéreux, y compris du cerveau, du poumon, du sein, de l’estomac, du colon et de tumeurs du foie afin de créer un bibliothèque de référence. Le iKnife fonctionne en faisant correspondre ses lectures pendant la chirurgie avec la bibliothèque de référence afin de déterminer quel type de tissu est coupé, ce qui donne un résultat en moins de trois secondes.
La technologie a ensuite été transférée à la salle d’opération pour effectuer des analyses en temps réel pendant la chirurgie. Dans les 91 essais, le type de tissu identifié par le iKnife a égalé le diagnostic post-opératoire basé sur des méthodes traditionnelles.
Alors que le iKnife a été mis à l’essai, les chirurgiens n’ont pas été en mesure de voir les résultats de ses lectures. Les chercheurs espèrent réaliser un essai clinique pour voir si les chirurgiens donnant accès à l’analyse du iKnife permettra d’améliorer les résultats des patients.
« Ces résultats fournissent des preuves convaincantes que la iKnife peut être mis en place pour un large éventail de procédures de chirurgie du cancer », a déclaré le Dr Takats. « Il donne un résultat presque instantanément, ce qui permet aux chirurgiens d’effectuer des procédures avec un niveau de précision qui n’aurait pas été possible avant. Nous pensons qu’il a le potentiel de réduire le taux de récurrence de la tumeur et permettre à davantage de patients de survivre ».
Bien que la présente étude ait porté sur le diagnostic du cancer, le Dr Takats pense que le iKnife peut identifier de nombreuses autres fonctionnalités, comme un tissu avec un apport sanguin insuffisant, ou des types de bactéries présents dans le tissu. Il a également effectué des expériences qui lui permettent de différencier la viande de cheval et celle de bœuf (très pratique pour les lasagnes…).
Le professeur Jeremy Nicholson, chef du département de chirurgie et de cancérologie de l’Imperial College de Londres, co-auteur de l’étude, a déclaré : « Le iKnife est une manifestation de plusieurs technologies de profilage de pointe des produits chimiques, développées dans les laboratoires, pour lesquelles nous contribuons en faveur de la chirurgie de décision et du diagnostic en temps réel. Ces méthodes font partie d’un nouveau cadre d’optimisation des parcours du patient que nous construisons à l’Imperial dans l’objectif d’aider les médecins à diagnostiquer les maladies, sélectionner les meilleurs traitements et de surveiller les progrès de chaque patient dans le cadre de notre plan de soins personnalisés ».
Lord Darzi, professeur de chirurgie à l’Imperial College de Londres, qui a également été co-auteur de l’étude, a déclaré : « dans la chirurgie du cancer, vous voulez prendre le moins de tissu sain que possible, mais vous devez vous assurer que vous retirez tout le cancer. Il y a un réel besoin pour une technologie qui puisse aider le chirurgien à déterminer quel tissu découper et quel tissu laisser. Cette étude montre que le iKnife a le potentiel d’atteindre ces buts, et l’impact sur la chirurgie du cancer pourrait être énorme ».
Lord Howe, ministre de la Santé, a déclaré : « Nous voulons être parmi les meilleurs pays au monde à traiter le cancer et à connaître quelles nouvelles technologies ont le potentiel de sauver des vies. Le iKnife pourrait réduire la nécessité d’opérations secondaires pour les personnes atteintes du cancer et améliorer la précision. Et je suis ravi que nous puissions appuyer le travail de chercheurs de l’Imperial College de Londres ».
Citations de EurekAlert, via Imperial College de Londres
Crédit image : Imperial College de Londres
Laisser une réponse