Le LTSI prépare une chirurgie plus personnalisée et prédictive

Le numérique a fait irruption dans les salles d’opération depuis plusieurs années. La multiplication des dispositifs médicaux connectés ou l’arrivée de nouveaux systèmes d’imagerie plus performants ont généré un nombre croissant de données sur les patients. Les médecins et chirurgiens ont désormais accès à une somme d’informations vertigineuse et unique qu’il leur faut aujourd’hui trier et exploiter pour améliorer leur pratique.

Au sein du LTSI (Université de Rennes/Inserm), le chercheur Pierre Jannin a consacré sa carrière à la problématique de l’utilisation et de la visualisation des données médicales, notamment pour les chirurgiens. Titulaire d’une thèse sur la visualisation 3D en neurochirurgie dès la fin des années 1980, il a mené, depuis, différents travaux pour préparer, réaliser et évaluer les interventions chirurgicales. L’équipe qu’il dirige MediCIS (Modeling Surgical Knowledge and Processes) est spécialisée dans l’utilisation et la fusion de données multimodales, pour créer des systèmes plus prédictifs et personnalisés à destination des chirurgiens.

L’équipe a, par exemple, mis au point des outils de guidage destinés aux chirurgiens, lors des opérations, à la manière d’un « GPS de laboratoire ». Elle a également développé des systèmes capables de produire des modèles 3D des patients, à partir de leurs données médicales. Le chirurgien peut ainsi s’entraîner et mémoriser les différentes étapes du planning chirurgical. Ce type d’outils est aussi utilisé dans le cadre de la formation des praticiens, pour améliorer leurs compétences techniques et « non techniques ». « Nos outils permettent aussi de tester les compétences cognitives ou interpersonnelles des chirurgiens. Il faut savoir se comporter dans un bloc opératoire », ajoute Pierre Jannin.

L’équipe du chercheur a plus spécifiquement conçu des outils pour la neurochirurgie fonctionnelle, notamment la neurochirurgie des tumeurs cérébrales et la stimulation cérébrale profonde. Dans la neurochirurgie, les équipes ont travaillé sur un système de préparation et d’accompagnement des chirurgiens pendant les opérations. « Avec les neurochirurgiens, nous nous sommes posé la question : comment aider à enlever une lésion sans abîmer les structures ? » précise Pierre Jannin. En s’appuyant sur les données des patients, elle a mis au point des systèmes de visualisation de la tumeur en 3D, à la manière d’une cartographie chirurgicale, grâce à l’utilisation d’un microscope de réalité augmentée représentant la tumeur en 3D. « Cela permet aux neurochirurgiennes de confirmer leurs hypothèses », indique Pierre Jannin.

L’équipe a également travaillé sur des applications de stimulation cérébrale profonde contre certaines pathologies, comme Parkinson. « Nous recourons à des bases de données de patients, ainsi que d’anciens malades, pour développer des systèmes prédictifs », poursuit Pierre Jannin. « Nous utilisons notamment les images d’IRM de diffusion qui permettent de voir les faisceaux dans la matière blanche, qui sont de vraies autoroutes de l’information. »

L’équipe MediCIS a amené au stade préclinique une certaine partie de ses travaux, souvent en partenariat avec le CHU de Rennes. C’est avec cette structure qu’elle a, par exemple, participé à la mise au point du logiciel de stimulation cérébrale profonde PyDBS. D’autres travaux ont pu être développés en collaboration avec des acteurs industriels, et donné lieu à des dépôts de brevet.