La tomodensitométrie (TDM) dite corps entier en fait le classique TAP (thorax abdomen pelvis) est largement utilisée en pratique courante, notamment en oncologie. Sa richesse en informations est largement sous-exploitée car le radiologue répond à juste titre à l’indication posée par le clinicien. Les données volumétriques acquises au cours de l’exploration peuvent être traitées de manière automatique ou semi-automatique et hautement reproductible pour peu qu’elles soient confiées à des algorithmes conçus à cette fin. Une TDM abdominale excluant le thorax et le pelvis se suffit  à elle-même pour générer des informations abondantes.

Cinq biomarqueurs prédictifs mesurés automatiquement

La densité minérale osseuse (DMO) ainsi mesurée permet la détection d’une ostéoporose précoce ou encore asymptomatique, mais la TDM abdominale donne accès à bien d’autres variables potentiellement utiles : calcifications musculaires,  densité et masse musculaires, graisse viscérale et sous-cutanée mais aussi contenu hépatique en graisse en sont autant d’exemples. Ces paramètres permettent-ils de stratifier le risque cardiovasculaire, voire d’évaluer le pronostic vital à long terme et de devenir ainsi des biomarqueurs cliniquement utiles ? Une étude de cohorte rétrospective apporte des éléments de réponse à cette question d’actualité, à l’ère des big data et de l’intelligence artificielle (IA). Les outils utilisés pour mesurer les paramètres précédents ont déjà été mis au point et validés par l’équipe qui est à l’origine d’une publication en ligne du Lancet : il s’agit en l’occurrence d’algorithmes totalement automatiques auxquels l’IA a largement contribué.

Ces biomarqueurs ont été mis à profit au sein d’une cohorte composée de 9 223 sujets adultes asymptomatiques en bonne santé apparente (âge moyen 57,1 ±7,8 ans ; femmes : 56 %). Tous ces participants ont bénéficié d’une TDM abdominopelvienne entre avril 2004 et décembre 2016 dans le cadre du dépistage et de la prévention du cancer colorectal. L’examen qui a comporté une coloscopie virtuelle a permis de mesurer automatiquement les biomarqueurs évoqués plus hauts : DMO, graisse viscérale et sous-cutanée, calcifications vasculaires, densité musculaire et contenu hépatique en graisse.

Dans les suites de ce bilan, un suivi d’une durée médiane de 8,1 années (écart interquartile [EIQ  5,1–11,6]) a permis de dénombrer les décès et les évènements cliniques majeurs incluant notamment infarctus du myocarde, accident vasculaire cérébral ou encore insuffisance cardiaque.

La valeur prédictive des biomarqueurs a été comparée à celle d’indicateurs cliniques, notamment l’indice de masse corporelle et le score de risque de Framingham. L’analyse des courbes de survie et une analyse par régression logistique multiple ont permis d’aboutir aux courbes ROC (receiver operating characteristic curves).

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