Un modèle d’intelligence artificielle qui analyse les mammographies 3D annuelles passées et récentes des femmes est plus efficace pour prédire le risque de développer un cancer du sein sur cinq ans qu’un outil qui utilise uniquement la mammographie 3D unique la plus récente, ainsi qu’un modèle d’IA qui analyse les mammographies 2D, montre une nouvelle étude.
Des chercheurs de NYU Langone Health et de son Perlmutter Cancer Center ont développé l’outil d’apprentissage en profondeur, appelé NYU-DRP, en utilisant des mammographies 3D d’une femme prises sur plusieurs années, également connues sous le nom de tomosynthèse mammaire numérique longitudinale (DBT longitudinale).
Publié dans le Journal américain de radiologie En ligne le 12 août, l’étude a montré que NYU-DRP était supérieur aux autres modèles de test pour prédire le risque de cancer du sein d’une femme après cinq ans, classant correctement les femmes présentant un risque plus élevé dans 72 % des cas. Les tests DBT simples et 2D assistés par IA ont correctement prédit les cas à risque plus élevé dans 70 % et 68 % du temps, respectivement.
Notre étude montre comment des modèles d’IA comme NYU-DRP peuvent être utilisés pour déterminer de manière fiable le risque futur de cancer du sein d’une femme sur la base des mammographies 3D existantes, qui contiennent des informations sur la façon dont le tissu mammaire a changé au cours de plusieurs examens préalables au fil du temps.
Yanqi Xu, PhD, chercheur principal de l’étude, chercheur postdoctoral, Département de radiologie, NYU Grossman School of Medicine et Perlmutter Cancer Center
NYU-DRP a été créé à partir de 313 531 mammographies 3D annuelles provenant de 161 165 femmes sans cancer du sein qui ont subi des tests dans les hôpitaux de NYU Langone entre 2016 et 2020.
Lorsque les chercheurs ont comparé NYU-DRP à un outil largement utilisé pour mesurer le risque de cancer du sein d’une femme, appelé évaluation du risque Tyrer-Cuzick, NYU-DRP s’est encore révélé plus efficace, prédisant correctement qui était à risque plus élevé après cinq ans dans 67 pour cent du temps, tandis que Tyrer-Cuzick a prédit avec précision le risque à cinq ans dans 56 pour cent du temps.
Tyrer-Cuzick n’implique pas d’IA ou d’analyses de mammographie, mais s’appuie plutôt sur des informations médicales personnelles et familiales, telles que l’âge, les mutations génétiques et la densité mammaire, étayées par les résultats de biopsie. Pour voir si NYU-DRP ou Tyrer-Cuzick ont obtenu de meilleurs résultats, les chercheurs ont comparé les résultats de 432 femmes, dont la moitié ont été soigneusement appariées à des femmes d’âge et d’origine similaires qui ont développé ou non un cancer du sein après cinq ans.
Moins de 3 % des femmes testées au cours de l’étude, qui s’est terminée en 2025, ont développé un cancer du sein, ont noté les chercheurs.
Parmi les autres conclusions de l’étude, il y avait que la densité mammaire à elle seule ne correspondait pas au risque prévu pour une femme. On sait qu’un tissu mammaire dense augmente le risque de cancer. Chez les femmes ayant des seins extrêmement denses, le modèle NYU-DRP a classé 37,6 pour cent comme présentant un risque moyen, tandis que les cas réels après cinq ans étaient de 0,7 pour cent. En revanche, le modèle NYU-DRP a identifié 15,5 pour cent des femmes ayant des seins moins denses et gras comme présentant un risque élevé, avec des cas réels après cinq ans à 2,5 pour cent.
« Nos résultats démontrent que les mammographies 3D répétées contiennent des informations sur le risque futur de cancer du sein d’une femme qui ne sont pas entièrement capturées par la densité mammaire ou par une seule mammographie », a déclaré le chercheur principal de l’étude, Yiqiu « Artie » Shen, PhD, professeur adjoint au département de radiologie de la NYU Grossman School of Medicine et du Perlmutter Cancer Center.
« Si de futures expériences sur d’autres femmes atteintes d’un cancer du sein s’avèrent fructueuses, alors les mammographies 3D assistées par l’IA comme NYU-DRP pourraient aider les médecins à mieux adapter le dépistage au risque réel d’une femme, en identifiant les femmes qui pourraient bénéficier d’un dépistage supplémentaire tout en évitant des tests supplémentaires inutiles pour celles à faible risque », a déclaré la co-investigatrice de l’étude Laura Heacock, MD, professeure agrégée au département de radiologie de la NYU Grossman School of Medicine et du Perlmutter Cancer Center.
Le Dr Shen a déclaré que l’équipe prévoit ensuite d’utiliser le programme longitudinal DBT pour suivre de manière proactive la santé du sein des femmes, en observant l’impact de l’outil sur leur santé et qui développe un cancer du sein. Ils prévoient également de partager et de recouper l’outil avec les données d’autres centres de santé universitaires, ainsi qu’avec les données de différents fabricants de mammographies 3D. Tous les tests effectués dans le cadre de la présente étude ont utilisé uniquement du matériel d’imagerie mammaire fabriqué par Hologic Inc. de Marlborough, Massachusetts.
Les experts recommandent désormais un dépistage annuel du cancer du sein par mammographie à partir de 40 ans. Plus de 43 millions de mammographies ont été réalisées rien qu’en 2025.
Le soutien financier pour cette étude a été fourni par la subvention 1922658 de la National Science Foundation, la subvention R01EB036530 des National Institutes of Health, le Milstein Pilot Project Fund, le Shifrin-Myers Breast Cancer Discovery Fund et la Manhasset Women’s Coalition Against Breast Cancer.
Outre les Drs. Xu, Shen et Heacock, les autres co-chercheurs de l’étude étaient Jungkyu Park, PhD ; Felicia Pasadyn, MA; Qi Lei, Ph.D. ; Alana Lewin, MD; Krzysztof Geras, PhD ; Linda Moy, MD; et Freya Schnabel, MD.
