Bandeau du Laboratoire d'Informatique & Systèmes (LIS)

L'IRM pour améliorer le suivi des maladies neuromusculaires

En collaboration avec le CRMBM et le LIS, Marc-Adrien Hostin poursuit des travaux destinés à développer des outils de caractérisation des maladies neuromusculaires.
  • Contact : Marc-Adrien HOSTIN, équipe I&M

Marc-Adrien Hostin soutient le 21 décembre 2023 à la Timone sa thèse « caractérisation des maladies neuromusculaires : évaluation des bio-marqueurs, segmentation et synthèse par apprentissage profond de l’IRM des membres inférieurs ». Il a réalisé ses travaux en collaboration  avec le CRMBM (Centre de Résonance Magnétique Biologique et Médicale), qui gère le recrutement des patients et les acquisitions IRM et le LIS. « Le CRMBM dispose de la base de données indispensable à ma thèse » explique le chercheur. « Le LIS me permet de traiter les données, de développer des méthodes d’extractions par apprentissage profond, et d'en sortir les biomarqueurs d’intérêts pour les pathologies neuromusculaires ».

La thèse est financée par le collège doctoral d'Aix-Marseille-Université via le programme « inter-ED ». L'AMU a mis en place ces bourses pour doctorants afin de promouvoir l’interdisciplinarité entre unités de recherche et écoles doctorales. Elles sont basées sur des critères d’innovation et d’interdisciplinarité.

L'IRM permet d'extraire des marqueurs sensibles

La Thèse de Marc-Adrien Hostin a pour objectif de développer et d’évaluer des outils de caractérisation des maladies neuromusculaires, afin d’améliorer leur suivi. « Les maladies neuromusculaires ont la particularité d’être des maladies à progression lente » précise Marc-Adrien Hostin. « L’étude de leur évolution est possible par l’extraction de marqueurs sensibles, à partir d’IRM. Ma thèse vise à développer les méthodes de traitement d’image pour extraire ces marqueurs. Cela nécessite notamment une étape de segmentation des tissus musculaires concernés, et l’analyse de la texture de ces tissus ».Les recherches de Marc-Adrien Hostin ont fait la Une et l'objet d'un éditorial dans la revue JMRI (Journal of Magnetic Resonance Imaging) en décembre 2023. « Hostin utilise quatre méthodes différentes de réseaux neuronaux convolutionnels (CNN) pour segmenter automatiquement le même ensemble de données d'IRM musculaire des membres inférieurs, qui comprend à la fois des sujets témoins et des patients souffrant de plusieurs NMD disparates » détaille l'édito. « En outre, il mesure plusieurs paramètres d'IRM quantitative (IRMQ), à savoir la fraction de graisse (FF), le rapport de transfert magnétique (MTR) et les valeurs T2. Leur travail est important pour plusieurs raisons : 1 : il utilise une segmentation entièrement automatique, ce qui est nécessaire pour réduire le temps d'extraction des données quantitatives importantes, permettant une mise en œuvre future dans un cadre clinique ou un essai clinique de grande envergure ; 2 : il inclut une population variée de patients atteints de NMD afin d'évaluer de manière plus réaliste la précision de la segmentation à différents degrés de la maladie. 3 : il suggère une mesure objective de la FF, à savoir plus de 20 %, où les taux d'erreur dans la segmentation et la mesure des paramètres musculaires sont probablement trop élevés pour une évaluation automatisée précise.

Bien que les données doivent être confirmées dans d'autres populations de patients atteints de NMD, Hostin contribue à affiner l'IRMQ et à la rapprocher du volume musculaire total, qui a été utilisé dans les essais cliniques, en tant que mesure de la gravité de la pathologie musculaire dans les futurs essais cliniques ».