L'accident vasculaire cérébral (AVC) est l'une des principales causes de décès et d'invalidité au Brésil. Cela se produit lorsque le flux sanguin vers le cerveau est interrompu, 20 % du temps, par un caillot qui se détache d'une plaque graisseuse située dans l'artère carotide. En se concentrant sur l'innovation et la recherche clinique en tant qu'avancée de la médecine, une nouvelle étude menée à l'hôpital Moinhos de Vento souligne un changement important dans la manière dont les accidents vasculaires cérébraux sont évités et traités.
À l’aide de l’intelligence artificielle et de l’angiographie par tomodensitométrie (angiographie CT), les chercheurs cherchent à identifier les plaques graisseuses situées dans les artères du cou, les artères carotides, qui présentent le plus grand risque de rupture et de provoquer un accident vasculaire cérébral. Jusqu'à récemment, le risque était évalué uniquement par le degré d'obstruction des artères. Désormais, l’accent est mis sur la composition de la plaque, si elle est « plus molle » (riche en graisse) ou « plus dure » (avec une prédominance de tissu fibreux ou de calcium).
Le projet de recherche a débuté en janvier 2025 et vise à analyser environ 100 patients ayant subi une angiographie CT en raison d’une suspicion d’accident vasculaire cérébral. Les images sont en cours de retraitement avec le module CT Plaque Analysis, et les résultats finaux devraient être présentés au premier semestre 2026. En plus d'évaluer la composition des plaques, le groupe analyse la relation entre le volume de graisse et de tissu fibreux, créant ainsi un indice de vulnérabilité permettant de prédire le risque d'embolisation cérébrale.
Au cours de la recherche, pour la première fois, l’image générée par l’IA a été utilisée pour choisir le type de stent implanté lors de la procédure. Les résultats ont été confirmés en temps réel par échographie intravasculaire (IVUS), un examen réalisé à l'intérieur de l'artère qui permet de voir la paroi vasculaire de l'intérieur, prouvant la précision de l'analyse automatisée. « L'artère la plus étroite n'est pas toujours la plus dangereuse. Parfois, une plaque plus petite mais instable peut se rompre et provoquer un accident vasculaire cérébral », explique le chirurgien vasculaire Alexandre Araújo Pereira, créateur de l'étude.
Les chercheurs ont utilisé un logiciel d’analyse d’images qui applique des algorithmes d’IA pour identifier automatiquement le type de tissu présent dans la plaque – graisse, fibre ou calcium – en fonction des différents tons capturés par la tomographie. Le système génère une image colorée et tridimensionnelle de l'artère, mettant en évidence les zones les plus vulnérables, qui sont analysées par la résidente en radiologie Gabriela Carboni et le chef du service de radiologie de l'hôpital Moinhos de Vento, Henrique Guerra. L’idée de l’étude est de décrire dans un premier temps les caractéristiques des plaques afin que le protocole puisse être utilisé en pratique clinique à l’avenir.
Dans une étude pilote dérivée de la principale, les données générées par le logiciel ont été utilisées pour choisir le type de stent idéal pour un patient de 72 ans récemment victime d'un accident vasculaire cérébral. L'algorithme qui analyse des milliers de caractéristiques de la carte non visibles à l'œil nu, choisissant potentiellement le modèle et la structure les plus adaptés en fonction du comportement prévu de la carte. Au cours de la procédure, l'utilisation de l'IVUS a confirmé la correspondance entre ce que l'IA avait identifié et ce qui était réellement observé dans l'artère, validant ainsi la méthode d'une manière sans précédent.
Des analyses préliminaires suggèrent que les plaques présentant une proportion plus élevée de noyau lipidique et une surface irrégulière sont fortement associées à l'instabilité. La nouveauté consiste à transformer ces informations en outils pratiques de prise de décision clinique, à la fois pour indiquer le traitement et pour définir la manière dont il sera mis en œuvre.
« C'est un pas au-delà de la prévision des risques. Nous pouvons désormais utiliser l'image générée par l'IA pour guider la stratégie thérapeutique, en personnalisant le traitement pour chaque patient », souligne Pereira. Grâce à cette technologie, il sera possible de prédire le risque d'accident vasculaire cérébral avant qu'il ne survienne et, lorsqu'un traitement est nécessaire, de choisir l'appareil le plus sûr pour chaque type de plaque.
Selon le coordinateur de l'étude, cela signifie en pratique moins de complications, moins d'embolisations cérébrales lors des interventions et des traitements plus ciblés. « L’utilisation combinée de l’IA et de l’échographie intravasculaire représente un nouveau paradigme en médecine vasculaire, combinant diagnostic avancé et personnalisation thérapeutique dans un même flux de soins », ajoute le chercheur.
Pour la chef du service de neurologie et neurochirurgie de l'hôpital Moinhos de Vento, Sheila Martins, ce type de recherche montre la puissance de l'intégration entre la technologie et la recherche clinique. « En utilisant l'intelligence artificielle pour mieux comprendre le comportement des plaques carotidiennes, qui peuvent provoquer des accidents vasculaires cérébraux graves, nous sommes en mesure de prédire et de prévenir les accidents avant qu'ils ne surviennent. C'est un exemple concret de la façon dont l'innovation peut transformer la prévention et le traitement », conclut-il.
