Pour les patients aux prises avec des symptômes respiratoires persistants du nouveau coronavirus, une radiographie pulmonaire ne peut en révéler que tant. Les scans bidimensionnels (2D) ne peuvent tout simplement pas distinguer la fonction pulmonaire compromise. Pour ce diagnostic, une technique tridimensionnelle (3D) plus coûteuse appelée tomodensitométrie est nécessaire.
Pourtant, de nombreuses cliniques médicales aux États-Unis ne disposent pas d’équipement de tomodensitométrie, laissant les patients dits à long COVID avec peu d’informations sur leur fonction pulmonaire.
Cela peut changer. Dans une nouvelle étude, des chercheurs de l’Université de l’Iowa ont développé ce qu’on appelle un modèle d’apprentissage contrastif. Ce modèle « apprend » à partir d’images 2D composites construites à partir d’images CT 3D pour détecter une fonction pulmonaire compromise chez les patients atteints de COVID-19 depuis longtemps. Une autre technique, appelée apprentissage par transfert, transmet ensuite les informations de diagnostic pulmonaire d’un scanner à une radiographie pulmonaire, permettant ainsi à l’équipement de radiographie pulmonaire de détecter les anomalies de la même manière que si ces patients avaient utilisé un scanner.
Dans l’étude, les chercheurs ont montré comment leur modèle d’apprentissage contrastif pouvait être appliqué pour détecter la maladie des petites voies respiratoires, qui est un stade précoce de la fonction pulmonaire compromise chez les patients atteints de COVID-19. Parmi les patients atteints de COVID-19 depuis longtemps, les modèles étaient suffisamment avancés pour distinguer la gravité de la fonction pulmonaire compromise, séparant ceux qui ont une petite maladie des voies respiratoires de ceux qui ont des problèmes respiratoires plus avancés.
Le nouvel élément du modèle consiste à prendre des informations à partir de tomodensitogrammes 3D montrant le volume pulmonaire et à transférer ces informations vers un modèle qui montrera ces mêmes caractéristiques dans des images 2D. Les cliniciens pourraient utiliser des radiographies pulmonaires pour détecter ces résultats. C’est la perspective la plus large. »
Ching-Long Lin, Edward M. Mielnik et Samuel R. Harding Professeur et directeur du département de génie mécanique, College of Engineering de l’Iowa
Les chercheurs ont basé leur modélisation sur des tomodensitogrammes de 100 personnes infectées par la souche COVID d’origine et se sont rendues dans les hôpitaux et cliniques de l’interface utilisateur pour un diagnostic de problèmes respiratoires entre juin et décembre 2020. Beaucoup de ces patients atteints de longue durée de COVID avaient une petite maladie des voies respiratoires, une diagnostic rapporté par Alejandro Comellas, professeur clinique de médecine interne – pulmonaire, soins intensifs et médecine du travail, dans un article publié en mars dernier dans la revue Radiologie.
La maladie des petites voies respiratoires affecte un réseau de plus de 10 000 tubes au niveau du lien dans les poumons où l’air oxygéné se mélange au sang pour être transporté dans tout le corps. Les personnes atteintes d’une maladie des petites voies respiratoires ont beaucoup de ces vaisseaux rétrécis, limitant ainsi l’échange oxygène-sang dans les poumons et gênant la respiration en général.
Lin et son équipe ont recueilli des points de données à deux intervalles dans les scanners pulmonaires CT ; lorsque le patient a inhalé et lorsque le patient a expiré. Les chercheurs ont comparé leurs résultats avec un groupe témoin qui n’avait pas contracté le virus lors de la création du modèle d’apprentissage contrastif.
« Nos modèles ont identifié avec succès une diminution de la fonction pulmonaire chez les patients atteints de longue durée de COVID par rapport à ceux qui n’avaient pas contracté le virus », explique Lin, dont l’expertise est en apprentissage automatique et en simulation numérique de la dynamique des fluides et des particules.
L’équipe de Lin a fait progresser le modèle afin qu’il puisse séparer les patients atteints de petites maladies des voies respiratoires de ceux présentant des complications plus avancées, telles que l’emphysème.
« L’étude a démontré de manière indépendante que les patients atteints de post-COVID ont deux types de lésions pulmonaires (maladie des petites voies respiratoires et fibrose/inflammation du parenchyme pulmonaire) qui persistent après avoir récupéré de leur infection initiale par le SRAS CoV-2 », déclare Comellas, co-auteur de cette étude.
« Les radiographies pulmonaires sont accessibles, tandis que les tomodensitogrammes sont plus chers et moins accessibles », ajoute Lin. « Notre modèle peut encore être amélioré, et je pense qu’il est possible de l’utiliser dans toutes les cliniques sans avoir à acheter des équipements d’imagerie coûteux, tels que des tomodensitomètres. »
Les auteurs notent que l’étude est limitée, en partie parce que la taille de l’échantillon est petite et que les patients proviennent d’un seul établissement médical. Une taille d’échantillon plus grande, écrivent-ils, peut découvrir plus de variations dans la fonction pulmonaire résultant d’un long COVID.
L’étude, « Apprentissage contrasté et sous-typage des images de tomodensitométrie pulmonaire post-COVID-19 », a été publiée en ligne le 11 octobre dans la revue Frontières en physiologie.
Les co-auteurs, tous originaires de l’Iowa, incluent Frank Li, Xuan Zhang, Eric Hoffman et Tianbao Yang.
Le National Heart, Lung, and Blood Institute, une branche des National Institutes of Health des États-Unis ; et le Département américain de l’éducation a financé la recherche.
