Actualités - Median

Notre article sur iBiopsy® a été publié dans the European Medical Journal daté du 13 Décembre 2018 -> http://viewer.zmags.com/publication/647c38a3#/647c38a3/50

Abstract

A high-throughput artificial intelligence-powered image-based phenotyping platform, iBiopsy® (Median Technologies, Valbonne, France), which aims to improve precision medicine, is discussed in the presented review. The article introduces novel concepts, including high-throughput, fully automated imaging biomarker extraction; unsupervised predictive learning; large-scale content-based image-based similarity search; the use of large-scale clinical data registries; and cloud-based big data analytics to the problems of disease subtyping and treatment planning. Unlike electronic health record-based approaches, which lack the detailed radiological, pathological, genomic, and molecular data necessary for accurate prediction, iBiopsy® generates unique signatures as fingerprints of disease and tumor subtypes from target images. These signatures are then merged with any additional omics data and matched against a large-scale reference registry of deeply phenotyped patients. Initial applications targeted include hepatocellular carcinoma and other chronic liver diseases, such as nonalcoholic steatohepatitis. This new disruptive technology is expected to lead to the identification of appropriate therapies targeting specific molecular pathways involved in the detected phenotypes to bring personalised treatment to patients, taking into account individual biological variability, which is the principal aim of precision medicine.

L’optimisation du design des essais cliniques peut avoir une très grande influence dans le contexte des essais en oncologie qui dépendent de l’imagerie pour les évaluations. En fonction du design de l’étude, plusieurs alternatives peuvent être envisagées pour améliorer les résultats d’imagerie qui soutiennent les critères de jugement : différents paradigmes d’évaluation, incorporation de données cliniques en plus des lectures radiographiques, etc… Nous examinerons la pertinence de chaque option dans le cadre de différents modèles d’étude.

Voici quelques axes de réflexion qui seront abordés au cours du webinaire :

• Les critères de jugement dans les études oncologiques comprennent plusieurs évaluations dépendantes des critères d’imagerie,
• Quand utiliser les différents types de lecture des images,
• Comment déterminer l’impact de la fréquence des lectures, y compris les lectures temps dépendante au cours d’une étude,
• Les avantages du contrôle de la qualité des lectures dans le cadre de différents modèles d’étude.

Intervenants

• Ileana Gallagher, Senior Project Manager,  Median Technologies
• Diandra Fernandez, Project Manager, Median Technologies