Le cancer de la prostate reste l’une des principales tumeurs malignes affectant les hommes dans le monde, la détection précoce étant essentielle à la réussite d’une intervention et d’un traitement1. Historiquement, le diagnostic du cancer de la prostate reposait en grande partie sur l’évaluation histopathologique d’échantillons de biopsie de la prostate, le plus souvent par coloration à l’hématoxyline et à l’éosine (H&E)2. Bien qu’efficaces, les méthodes traditionnelles d’analyse de la biopsie de la prostate entraînent généralement une période d’attente de plusieurs jours à plusieurs semaines, selon la ville ou le pays, en raison de facteurs procéduraux et logistiques. Ces retards résultent de plusieurs étapes à forte intensité de main-d’œuvre, notamment la fixation du formol, l’incorporation de paraffine, la section et la coloration H&E. Ainsi, le temps de traitement cumulé, aggravé par le volume élevé d’échantillons de biopsie, peut retarder le diagnostic et la planification du traitement.
Les progrès récents des technologies d’imagerie, en particulier la microscopie à diffusion Raman stimulée (SRS), peuvent transformer les pratiques de diagnostic en fournissant une méthode d’imagerie robuste, sans bruit de fond et facilement interprétable 3,4. La SRS utilise deux faisceaux laser, le faisceau de pompe (ωp) et le faisceau de Stokes (ωs), qui interagissent avec l’échantillon. Lorsque la différence de fréquence (Δω = ωp −ωs) correspond à une fréquence vibratoire moléculaire spécifique (Ω), le signal est amplifié en raison du gain ou de la perte Raman stimulé. Ce processus améliore le contraste des vibrations moléculaires, ce qui permet une imagerie très sensible des tissus 3,4. La SRS permet de détecter les vibrations moléculaires associées aux vibrations d’étirement du CH2 (2 845 cm-1), corrélées aux lipides, et aux vibrations d’étirement du CH3 (2 930 cm-1), liées aux protéines et à l’ADN4. La détection du signal SRS implique généralement un schéma de transfert de modulation à haute fréquence, permettant d’isoler précisément les signaux vibratoires faibles du bruit de fond.
La microscopie SRS a des capacités de sectionnement optique qui permettent une imagerie tridimensionnelle précise sans avoir besoin de sectionner physiquement les tissus. Ceci est réalisé en alignant et en focalisant la pompe et les faisceaux laser Stokes à un endroit limité par la diffraction dans l’échantillon, où des vibrations moléculaires spécifiques sont excitées. La nature confocale de la SRS, dérivée de sa dépendance quadratique à l’intensité des lasers, garantit que les signaux sont confinés au plan focal, excluant les contributions floues et fournissant des informations chimiques hautement localisées 5,6. Cette imagerie résolue en profondeur préserve l’intégrité des tissus en éliminant le tranchage mécanique, en réduisant le temps de traitement et en maintenant le contexte biologique et moléculaire de l’échantillon.
S’appuyant sur les principes de la SRS, l’histologie Raman stimulée (SRH) utilise ces données vibratoires moléculaires pour créer des images pseudo-H&E de tissus frais et non colorés en temps réel, fournissant ainsi aux cliniciens des outils de diagnostic plus rapides et plus efficaces 7,8. Cette capacité à générer des images de haute qualité a fait de la SSR un outil indispensable pour la recherche et les applications cliniques potentielles9. Récemment, l’évaluation de la marge peropératoire à l’aide de l’HRS a fourni une rétroaction pathologique en temps quasi réel lors de l’ablation partielle de la glande et de la prostatectomie radicale, permettant des ajustements immédiats du traitement10,11.
L’imageur SRH exploite les vibrations moléculaires intrinsèques pour fournir des informations sur la composition des tissus. La SSR peut être utilisée pour différencier efficacement les tissus cancéreux de la prostate bénins en analysant les propriétés vibratoires de CH2 et CH3 7,12. L’imageur SRH capture ces vibrations et produit des images pseudo-H&E qui améliorent le contraste nucléaire, servant d’alternative rapide à l’histopathologie conventionnelle et fournissant des images de haute qualité en 2 à 8 minutes, en fonction de la taille du tissu 7,8.
L’efficacité de l’HRS pour l’examen pathologique rapide des biopsies de la prostate non traitées a été évaluée. Les pathologistes ont été formés pour interpréter les images de SRH à partir de carottes de biopsie de la prostate obtenues ex vivo à partir d’échantillons de prostatectomie8. La méthode de balayage SRH a été optimisée pour permettre l’acquisition d’images haute résolution en quelques minutes, réduisant considérablement le temps nécessaire par rapport à l’histopathologie traditionnelle. Des échantillons de biopsie contenant un mélange d’histologie bénigne et maligne ont servi d’entraînement pour les pathologistes, qui ont ensuite effectué une évaluation à l’aveugle d’un ensemble distinct de biopsies imagées par SRH et traitées par coloration H&E pour servir de vérité terrain. Les résultats ont montré que la précision moyenne du pathologiste pour l’identification du cancer de la prostate était de 95,7 %, avec une bonne concordance dans la détection des cancers cliniquement significatifs, indiquant que la SSR peut soutenir efficacement le diagnostic en temps quasi réel8.
Dans des études ultérieures, l’intelligence artificielle (IA) a été intégrée pour améliorer encore la précision du diagnostic, l’efficacité et la facilité de mise en œuvre. Ce modèle d’IA utilise des techniques d’apprentissage profond pour analyser les caractéristiques vibratoires et morphologiques capturées par la SRH, permettant la classification automatisée des échantillons de biopsie de la prostate en régions bénignes, cancéreuses et non diagnostiques, rationalisant ainsi considérablement le processus d’évaluation pathologique9. L’intégration SRH-AI a démontré une précision impressionnante, atteignant 96,5 % de détection du cancer de la prostate, avec des taux de sensibilité et de spécificité de 96,3 % et 96,6 %, respectivement9. En intégrant l’IA à la SSR, les performances diagnostiques ont été égales à celles des pathologistes expérimentés.
Grâce à l’évaluation approfondie de l’HRS avec des pathologistes et au développement d’un modèle d’IA intégré à l’imageur de l’HRS, les capacités de cette technologie ont été considérablement avancées. Ce protocole décrit les étapes détaillées de la préparation des échantillons de biopsie de la prostate, de leur imagerie à l’aide de l’imageur SRH et de l’analyse des données à l’aide d’outils assistés par l’IA. En suivant ces étapes, les chercheurs et les cliniciens peuvent tirer parti de cette nouvelle technique pour améliorer la détection, la recherche et le traitement du cancer de la prostate.