Aperçu sur la Tomosynthèse Mammaire Numérique (TMN)
Le cancer du sein tient le triste palmarès de 1er cancer féminin en France, en termes de fréquence ; il est aussi la 1ère cause de décès par cancer chez les femmes, avec plus de 12 000 décès estimés en 2018.
Le dépistage organisé et les progrès réalisés dans les traitements ont permis d’améliorer le pronostic des patientes. Détecté à un stade précoce, il peut être guéri dans 99 % des cas, mais certains cancers se soignent encore très mal.
La mammographie est l’élément clé pour le dépistage et le diagnostic du cancer du sein. Des examens mammographiques réguliers et une détection précoce réduisent le risque qu’une femme meure d’un cancer du sein d’à peu près la moitié. Cependant, les mammographies ne sont pas parfaites. Pas tous les cancers du sein sont détectés avec une mammographie, en particulier lorsqu’une femme a des seins denses. Selon l’Institut national du cancer, les mammographies passent à côté d’environ 20% des cancers du sein.
La Tomosynthèse numérique du sein (TMN), approuvée par la « Food and Drug Administration (FDA) » en 2011, est une nouvelle technologie qui améliore la capacité du radiologue à diagnostiquer le cancer du sein. Elle est également connue sous le nom de mammographie 3D car elle utilise une série d’images 2D pour construire une image 3D du sein.
Dans cet article, nous discuterons les applications cliniques de la TMN, de ses avantages et de ses inconvénients.
Réduction des faux positifs
La TMN est très efficace pour réduire les rappels pour revérification. Des études ont montré que la TMN détecte les lésions manquées à la mammographie 2D ou à l’échographie. Elle peut également confirmer qu’une zone hautement suspecte vue sur la mammographie 2D est en fait un tissu superposé.
La TMN améliore la représentation des bords et peut mettre en évidence une lésion spiculée qui ne sera pas visible à la mammographie ou à l’échographie.
Par la suite, la TMN peut réduire le taux des faux positifs. Les densités qui semblent être objectivées sur la 2D sont définitivement caractérisées sur la 3D. Cela est aussi vrai pour les masses spiculées et lobulées.
Identifications des cancers manqués en 2D
Lorsqu’elle est comparée à la mammographie 2D, la TMN a démontré une augmentation du taux des détections du cancer du sein de 10% à 53%. La TMN est capable d’identifier les cancers dans les tissus mammaires denses ou chez les sujets jeunes, qui seraient manqués lors d’une mammographie 2D.
Détection accrue de CCIS
La TMN a entraîné une détection accrue du carcinome canalaire in situ (CCIS) et du carcinome canalaire invasif (CCI), entraînant une réduction du taux des faux positifs.
Rappels pour compléments et soucis d’irradiations
Des études montrent que jusqu’à 25% des femmes rappelées pour des clichés complémentaires après le dépistage présentent une superposition de tissu normal par opposition à une lésion.
Un rappel pour compléments nécessite généralement l’ajout de plusieurs projections. La patiente reçoit donc un rayonnement supplémentaire et souvent inutile. Puisque la TMN permet une reconstruction 3D du sein et résout le problème de la superposition de tissus normaux sur une image, elle réduit considérablement le taux de ces rappels.
Comparaisons TMN
Une étude publiée dans « Breast Cancer Research and Treatment » a comparé le taux de rappel pour compléments, le taux de détection du cancer (pour 1000 examens), le taux de carcinome canalaire in-situ (CCIS) pour 1000, le cancer minimal (inférieur ou égal à 10 mm) et la valeur prédictive positive (VPP) pour : la mammographie numérique plein champ (2D), 2D plus TMN et 2D synthétique plus TMN.
Les résultats ont montré des taux très comparables pour tous. Cela signifie que 2D plus TMN peut être remplacé par le 2D synthétique plus TMN.
| 2D | 2D + DBT | Syn 2D+DBT | |
| Rappel pour compléments | 7.8% | 6.4% | 5.5% |
| Taux de détection du cancer (pour 1000 examens) | 5 | 5.7 | 5.4 |
| Taux CCI pour 1,000 | 3.9 | 3.4 | 4.3 |
| Taux CCIS pour 1000 | 1.2 | 1.8 | 1.2 |
| Cancer minimal (10 <= mm) | 57.6% | 50.9% | 60.6% |
| VPP1 | 6.2% | 8.1% | 9.1% |
| Source: Breast Cancer Reasearch and Treatment, August 5, 2017 | |||
Les lésions dans les seins denses et gras
La TMN est très efficace pour détecter les lésions dans les tissus mammaires denses. Cependant, elle peut également être efficace pour identifier les lésions dans un sein gras. Les lésions aux marges irrégulières sont mieux appréciées sur l’image TMN par rapport à la mammographie 2D ou à l’échographie.
La TMN permet également d’identifier des lésions multifocales et des lésions subtiles, inférieures à 5 mm, qui ne sont pas appréciées sur la mammographie 2D.
Les seins gras peuvent bénéficier de la TMN. Les radiologues ont rapporté que certaines densités n’apparaissent pas sur une mammographie 2D, même dans un sein gras. Ces densités seront clairement mises en évidence sur les coupes de tomographie. La TMN montrera effectivement des masses spiculées qui ne sont pas clairement visibles sur la mammographie 2D. Elle montrera également les cicatrices radiales plus clairement que la 2D.
Économies de coûts
L’ajout de la TMN au dépistage annuel 2D à partir de 40 ans est plus rentable que la mammographie 2D seule. La TMN peut entraîner une réduction de 40% des rappels pour vérification de faux positifs et une réduction du nombre de biopsies.
Les avantages de la TMN
- Augmentation du taux de détection du cancer du sein car les lésions bénignes sont clairement visibles et la technologie élimine les structures qui se chevauchent
- Meilleure détection / dépistage, en particulier pour les femmes aux seins denses
- Réduction du besoin de travail diagnostique puisque la TMN offre des capacités de caractérisation et de résolution de problèmes
- Réduction du taux de rappel pour vérification. Le taux de rappel varie d’un établissement à l’autre, mais des rapports font état d’une réduction de 8,7 à 30% dans certains établissements
- Réduction du taux de faux positifs. Une réduction de 13% a été signalée dans certains établissements
Les inconvénients de la TMN
- Dose de rayonnement plus élevée si utilisée avec l’imagerie 2D
- Augmentation significative du temps de lecture. Les radiologues ont découvert que la CAO ou l’intelligence artificielle (IA) peuvent aider et réduire le temps de lecture
- Possibilité de mouvement à cause des longs temps d’exposition
- Difficulté à imager les gros seins
Aucun de ces inconvénients ne s’est avéré dépasser les avantages mentionnés.
