Aucun critère diagnostic de certitude n’est disponible en imagerie pour distinguer radiolésion et progression tumorale dans le glioblastome traité par radio-chimiothérapie concomittante. En IRM, la radiomique est influencée par l’absence de standardisation des intensités dépendantes des paramètres d’acquisitions et de reconstruction de l’image. Le but de notre étude était de relever les difficultés à réaliser une étude radiomique en routine clinique en mettant en avant l’effet machine et d’évaluer son intérêt pour distinguer les radiolésions de la progression tumorale sans a priori, chez des patients atteint de glioblastome présentant une lésion cible rehaussée après traitement par RT/TMZ.

Nous avons inclus 83 IRM présentant une suspicion de récidive de glioblastome, après traitement par radio-chimiothérapie concomittante entre 2012 et 2018. Tous les patients ont eu une exploration IRM sur un équipement General Electric® (3 et 1,5 Tesla). Les caractéristiques radiomiques ont été extraites grâce au logiciel Lifex®après harmonisation et normalisation des images. Nous avons appliqué la méthode Combat pour corriger l’effet machine puis nous nous avons utilisé des méthodes de clustering K-sparse non supervisées.

L’effet machine a été montré devant l’absence de résultat de notre algorithme avant l’application de la méthode Combat. Sur la séquence FLAIR, la précision de notre algorithme était de 75 %. Sur la séquence T1 après injection elle était de 69 %. En additionnant les deux séquences, elle était de 63 %. Les précisions de l’algorithme étaient de 45 %, 44 % et 42 % respectivement avant application de la méthode Combat.

Notre algorithme a obtenu une précision maximale de 75 % pour différencier radionécrose de progression tumorale chez des patients suivi pour un glioblastome traité, en analyse non supervisée. L’étude radiomique nécessite un pré-traitement rigoureux difficile à appliquer pour le moment en routine clinique (Figure 1, Figure 2) (Tableau 1).