D^r An Tang est professeur titulaire de radiologie à l’Université de Montréal et pratique la radiologie abdominale au Centre hospitalier de l’Université de Montréal (CHUM). Il est chercheur au Centre de recherche du CHUM et récipiendaire d’une bourse Chercheur-boursier de mérite du Fonds de recherche du Québec – Santé (FRQS). Son programme de recherche est notamment financé par les Instituts de recherche en santé du Canada (IRSC).

L’objectif de mon programme de recherche est de développer des techniques quantitatives d’échographie ou d’imagerie par résonance magnétique (IRM) permettant de diagnostiquer la maladie du foie gras, d’améliorer la détection précoce du cancer du foie et de développer des modèles d’intelligence artificielle (IA) pour optimiser la détection des maladies du foie.

En ce qui concerne l’imagerie de la maladie du foie gras, notre équipe de recherche étudie des techniques d’imagerie visant à mesurer le gras, l’inflammation et la fibrose. À terme, cette approche permettrait non seulement de dépister une maladie du foie chez les personnes à risque, notamment celles qui présentent une obésité ou un diabète de type 2, mais aussi d’établir un diagnostic de façon non invasive et de suivre l’évolution de la maladie en réponse à des modifications au style de vie ou à la suite d’un traitement.

Du côté de l’imagerie du cancer du foie, notre équipe propose de nouvelles techniques d’échographie quantitatives pour détecter des nodules cancéreux, invisibles en échographie traditionnelle, en exploitant des différences dans les propriétés mécaniques et structurelles du foie et des tumeurs. Améliorer la détection du cancer du foie est crucial, car cette maladie peut être traitée de façon curative si elle est découverte précocement, ce qui améliore la survie des patientes et patients.

Nous développons également des modèles d’IA pour améliorer le dépistage de la maladie du foie gras lors d’échographies réalisées dans un autre contexte. Récemment, nous avons entraîné un modèle d’apprentissage non supervisé en modélisant du tissu hépatique non tumoral afin d’identifier des déviations susceptibles de représenter des tumeurs.


De quelle manière vos travaux touchent-ils le grand public ?

Mes travaux sont pertinents pour le grand public en raison de la prévalence élevée des maladies du foie dans la société. En particulier, la maladie du foie gras touche plus de 30 % de la population adulte occidentale, d’où la nécessité de développer des techniques de dépistage pouvant être déployées à grande échelle.

Les maladies du foie (hépatopathies) chroniques peuvent être difficiles à diagnostiquer, car les symptômes sont parfois vagues, voire absents. Toutes les causes d’hépatopathies chroniques – dont les virus, la consommation d’alcool à long terme, les conditions métaboliques ou les maladies auto-immunes – peuvent entraîner l’apparition d’une inflammation et, éventuellement, mener à une fibrose, un processus de cicatrisation. Avec le temps, la fibrose peut évoluer vers la cirrhose, un stade avancé de l’hépatopathie au cours duquel les patientes et patients présentent un risque accru de développer un cancer du foie et une insuffisance hépatique pouvant nécessiter une greffe du foie.

Par ailleurs, le nombre de nouveaux cas de cancer du foie augmente et il est plus élevé au Québec que dans les autres provinces et territoires du Canada. De nouvelles stratégies de dépistage et de diagnostic précoce des maladies du foie doivent donc être développées de façon prioritaire afin de prévenir les complications. Par exemple, pour évaluer la gravité d’une maladie chronique du foie ou pour confirmer un diagnostic de cancer du foie, une biopsie est parfois nécessaire. Cette procédure potentiellement douloureuse, qui est associée à un risque de saignement dans 0,5 % des cas et est donc une source d’inquiétude tant pour la patientèle que pour les médecins, pourrait être évitée grâce à des techniques diagnostiques alternatives non invasives.

C’est l’élégance intellectuelle qui m’a attiré vers la radiologie. Cette profession multidisciplinaire se trouve à l’intersection entre la médecine et l’ingénierie : elle emploie des principes physiques pour distinguer le normal du pathologique. La radiologie utilise l’image pour établir des diagnostics, mais comporte aussi un volet interventionnel permettant de réaliser des procédures à l’aide d’aiguilles et d’offrir certains types de traitements minimalement invasifs.

Bien qu’elle repose sur l’analyse d’images, la radiologie est également une discipline de communication consistant à décrire le contenu des images avec clarté en recourant à un champ lexical précis. Puisque la majorité des cas intéressants dans un hôpital transitent par le département de radiologie, notre spécialité joue un rôle important dans la prise en charge des patientes et patients, surtout en oncologie moderne.

Le nerf de la guerre réside dans l’accès aux données médicales. Notre équipe a développé des preuves de concept pour des modèles d’IA en se basant sur les données de quelques centaines de patientes et de patients. Par contre, nous savons que la performance de ces modèles serait meilleure si nous avions accès à des données d’imagerie médicale et de pathologie (p. ex., par biopsie) obtenues au cours des dernières années dans le cadre de soins cliniques standards, donc qui ne représentent aucun risque additionnel de complication pour la patientèle.

Pourtant, nous devons présentement obtenir de nombreuses autorisations pour consulter les bases de données de différents hôpitaux (p. ex., approbations éthiques, convenances budgétaires, ententes de partages de données). Même pour une équipe pugnace et motivée, répondre aux exigences du processus d’approbation pour de multiples centres hospitaliers peut prendre des mois, voire des années. Cette attente nuit à la compétitivité des équipes de recherche québécoises dans ce domaine, malgré l’avantage théorique associé à un système de santé universel.

Alors que le Québec migre d’un paradigme de dossier médical hospitalier vers un dossier santé numérique provincial, la logique serait de permettre aux équipes de recherche de consulter les bases de données médicales et administratives provinciales (plutôt qu’hospitalières) pour entraîner des modèles d’IA dans un cadre de projets de recherche, lorsque les bénéfices sociétaux excèdent largement les risques individuels.

Je collabore avec d’autres membres du comité consultatif du Liver Imaging Reporting and Data System (LI-RADS), un système visant la standardisation de l’imagerie du cancer du foie à l’échelle internationale. J’ai coordonné la traduction de plusieurs composantes du système en 14 langues nationales et supra-régionales avec un réseau de collaboratrices et de collaborateurs internationaux basés dans plus de 30 pays. Ce travail de traduction facilite la coopération scientifique et l’adoption de critères diagnostiques uniformes à l’échelle internationale. Cette collaboration a notamment permis la mise en commun des données de nos études respectives et facilitera la réalisation de méta-analyses combinant des données de milliers de patientes et patients.

En matière d’imagerie des maladies chroniques du foie, le « Saint-Graal » dans mon domaine d’étude serait de développer, en se basant sur des techniques d’imagerie, un panel exhaustif de biomarqueurs permettant de mesurer dans le foie la stéatose, l’inflammation et la fibrose de façon non invasive. Bien que la biopsie hépatique soit l’étalon standard pour un diagnostic définitif, cette technique se prête moins bien au suivi des patientes et patients au fil des années.

Du côté de l’imagerie du cancer du foie, les techniques d’échographie actuelles permettent de détecter des cancers dont le diamètre est de deux centimètres ou plus (de la taille d’une balle de tennis de table). Une percée serait d’en arriver à détecter des nodules de l’ordre d’un centimètre ou moins (de la taille d’un raisin), ce qui permettrait d’offrir des traitements curatifs et, ultimement, d’améliorer la survie des patientes et patients.

Une tendance de fond dans mon domaine est l’émergence de modèles d’IA très performants entraînés sur de grands ensembles de données provenant de dizaines, voire de centaines de milliers de patientes et de patients. Pour devenir compétitives par rapport à d’autres pays asiatiques ou occidentaux, les équipes de recherche québécoises devront avoir accès à de grandes cohortes fédérant des données de patientèles provenant de plusieurs hôpitaux à l’échelle provinciale, puis nationale. D’un point de vue stratégique, l’avenir de la recherche dans mon domaine passe par l’implantation d’une infrastructure numérique et par un meilleur accès à des bases de données provenant de multiples provinces et territoires.

Par ailleurs, rares sont les chercheuses et chercheurs qui détiennent la totalité du portfolio d’expertise pour faire avancer les connaissances en imagerie médicale. Une collaboration accrue entre les équipes cliniques, informatiques et d’ingénierie sera aussi requise pour faire avancer les connaissances.

Le financement des travaux de recherche de notre équipe repose notamment sur nos succès à des concours financés par les IRSC et par le Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada (CRSNG). Or, un précédent gouvernement a réduit le financement fédéral en recherche, si bien que l’obtention d’un financement de source publique s’est avérée plus difficile au cours des dernières années. Heureusement, grâce à l’influence du rapport de Frédéric Bouchard, doyen de la Faculté des arts et des sciences de l’Université de Montréal, sur les politiques de financement de la science au Canada, de même qu’au leadership de D^re Marie-Josée Hébert, présidente des IRSC et vice-rectrice à la recherche, à la découverte, à la création et à l’innovation à l’Université de Montréal, le financement de la recherche scientifique au pays sera en meilleure santé qu’il ne l’a été par le passé.

L’IA est aujourd’hui sur toutes les lèvres. Environ 77 % des logiciels d’IA répertoriés en médecine sont destinés au domaine de la radiologie, ce qui s’explique par le grand succès des réseaux convolutifs, soit des algorithmes d’IA spécialisés en reconnaissance d’images. Par contre, les prédictions selon lesquelles l’IA remplacera incessamment le travail des radiologues sont simplistes, et souffrent d’un manque de perspective et de nuance. En effet, des spécialistes seront toujours nécessaires pour identifier et interpréter les faux positifs ou faux négatifs générés par l’IA, intégrer des données médicales provenant de différentes sources, communiquer verbalement des résultats à la patientèle ou réaliser des procédures.

Je recommanderais l’autobiographie Un idéal, une vie, de Jacques Genest père, le fondateur de l’Institut de recherches cliniques de Montréal. Cet ouvrage d’une grande sagesse aborde plusieurs thèmes : le sens de l’abnégation nécessaire pour réussir dans l’univers ultra-compétitif de la recherche ; l’importance, pour les médecins spécialistes, les chercheuses et chercheurs, de poursuivre des études postdoctorales à l’étranger dans les meilleures institutions afin de ramener au Québec le savoir-faire de pointe ; la place de la recherche médicale dans la société québécoise ; et les politiques permettant d’assurer la compétitivité des chercheuses et chercheurs du Québec à l’échelle canadienne et internationale. Jacques Genest nous rappelle aussi que les connaissances médicales, en constante évolution, sont le fruit de la recherche.

Tout part de l’imaginaire ! Mes parents m’ont transmis des idéaux d’excellence scolaire et de contribution sociétale qui vont au-delà des soins aux patientes et aux patients. Ces idéaux sont transmis dès l’enfance. Je recommande la biographie de Marie Curie [1], de la collection de livres pour enfants « De petite à grande », que j’ai lue à mes propres garçons. Le livre présente plusieurs thèmes qui sont chers à une ou à un médecin radiologue : l’érudition et l’éclectisme scientifique de cette grande dame, son éthique de travail hors du commun ayant mené à la découverte du polonium et du radium, l’utilisation de la radioactivité à des fins médicales, notamment en oncologie, mais aussi son leadership et son engagement social grâce à la création d’unités mobiles de radiologie, appelées « Les petites curies », avec sa fille Irène pendant la Première Guerre mondiale. L’héritage de Marie Curie pour les soins aux patientes et aux patients est immense.



Quelle est l’une de vos grandes passions, hormis votre travail ?

Le tango argentin donne un sens à la formation musicale en violon que mes parents m’ont offerte dans ma jeunesse. Bien que son vocabulaire de pas et de figures soit codifié, le tango est une danse improvisée, à la fois élégante et espiègle, qui permet d’exprimer sa musicalité et sa créativité, même à l’âge adulte. La recherche médicale est un exercice intellectuel scientifique, tandis que la danse permet de cultiver un idéal esthétique et une passion artistique !



Référence

[1] Sánchez Vegara, M. I. (2017). De petite à grande : Marie Curie. Éditions de la courte échelle.