Un nouvel outil endoscopique de prédiction de la rechute dans la rectocolite hémorragique
Position du problème
L’analyse endoscopique de la vascularisation muqueuse est utilisée pour dépister l’inflammation et prédire le risque de rechute d'une poussée de RCH mais est associée à une variabilité interopérateur. L’intelligence artificielle (IA) peut être un outil d'aide à l'analyse de la vascularisation. Le but était de déterminer si une IA basée sur le Narrow Band Imaging (NBI) peut caractériser le degré de cicatrisation vasculaire (CV), et ainsi prédire le risque de rechute dans la RCH.
Méthode
Cette étude de cohorte prospective a permis d’analyser les données de 100 patients atteints de RCH en rémission clinique. Les coloscopies ont été réalisées en utilisant le logiciel d’IA qui définissait la CV ou une maladie vasculaire active (MVA). Le sous score endoscopique Mayo, les résultats de l’IA et les résultats histologiques étaient recueillis dans 6 segments coliques. Les patients étaient suivis 12 mois et la rechute était définie par un Mayo score > 2.
Résultat
La rechute clinique était significativement plus fréquente dans le groupe avec MVA par IA (23,9% (16/67)) comparé au groupe avec CV en IA (3,0% (1/33)) (p= 0,01). Dans la sous-analyse prédisant la rechute clinique chez les patients avec un score Mayo ≤ 1, la performance de l'association rémission endoscopique (RE) et CV en IA (aire sous la courbe AUC =0,7) était supérieure à la RE évaluée par Mayo = 0) ( AUC= 0,65). La sensibilité et la spécificité ne différait pas en fonction de l’expérience de l'endoscopiste (27 au total dont 11 experts)
Conclusion
L’utilisation de l’IA basée sur le NBI diagnostiquant la CV a permis d’identifier les patients à haut risque de rechute. Cet outil pourra s’intégrer dans l’arsenal des « biopsies virtuelles » disponibles et améliorer ainsi la qualité du suivi en identifiant les patients à risques de rechute et ajuster précocement le traitement.
Nicolas PETITDIDIER, Créteil