Chaque année, environ 7 600 Néerlandaises reçoivent un diagnostic de tumeur ovarienne. 1 400 d’entre elles sont effectivement diagnostiquées d’un cancer de l’ovaire, les autres sont des tumeurs bénignes. Peu de progrès ont été réalisés dans le traitement du cancer de l’ovaire au cours des 30 dernières années, selon le Catharina Kanker Instituut. 40% des femmes atteintes d’une telle tumeur maligne meurent encore dans les cinq ans.
De plus, le processus de traitement est très difficile. Par exemple, les patientes doivent subir une intervention chirurgicale majeure pour retirer, entre autres, l’utérus, les ovaires et les trompes de Fallope. De plus, il n’est pas facile de reconnaître le cancer de l’ovaire avant la chirurgie.
Diagnostic plus rapide
Suffisamment de raisons pour les chercheuses Anna Koch et Caroline Muntinga de poser un diagnostic «plus rapide» du cancer de l’ovaire avec le gynécologue oncologue Dr Jurgen Piek. vouloir développer† Les femmes atteintes d’une tumeur bénigne de l’ovaire peuvent être traitées dans un centre non oncologique, dit Muntinga. Cependant, il est très important que les femmes atteintes d’un cancer de l’ovaire soient traitées dans un centre d’expertise. Plus vite il devient clair si une tumeur de l’ovaire est maligne, plus vite les patients peuvent être référés à un tel centre d’oncologie spécialisé.
Dans la présente étude, l’accent est mis sur une meilleure distinction entre les deux groupes de patients à l’aide d’un modèle informatique. Actuellement, seule la recherche sur les tissus peut déterminer si une tumeur est bénigne ou maligne. Si un cancer de l’ovaire est suspecté, la tumeur ne peut pas être piquée en raison du risque de propagation des cellules cancéreuses dans la cavité abdominale.
Manqué un quart des cas
Par conséquent, avant la chirurgie, une distinction est faite entre les tumeurs ovariennes bénignes et malignes au moyen d’un modèle échographique. Cependant, un quart des cas de cancer passent inaperçus, dit Koch, ce qui signifie qu’il faut beaucoup plus de temps avant que ces femmes soient référées à un centre d’expertise. “Il est encore trop courant que les femmes atteintes d’une tumeur maligne subissent une deuxième opération à l’hôpital d’oncologie”, ajoute Muntinga.
À l’inverse, dans environ 1 cas sur 20, les femmes ont une tumeur bénigne et sont donc dirigées à tort vers un hôpital d’oncologie pour une chirurgie abdominale étendue afin de déterminer le stade de la maladie. Cela provoque beaucoup de tension et de peur pour ce groupe de patients et une augmentation des coûts de santé pour l’hôpital.
Mieux séparer les groupes
Le but du modèle informatique est de mieux séparer les deux groupes de patients différents. afin que les femmes atteintes d’une tumeur maligne puissent être orientées plus rapidement vers le bon centre d’expertise. Cela devrait améliorer la prise en charge de ces femmes car elles sont traitées plus rapidement au bon endroit.
Koch explique qu’un algorithme a été développé en collaboration avec TU/e qui utilise des tomodensitogrammes et des données cliniques pour prédire si une tumeur ovarienne est bénigne ou maligne avant que les patientes ne subissent une intervention chirurgicale. Ce modèle se veut plus précis que le modèle d’écho actuellement utilisé. Au cours des deux prochaines années, les chercheurs espèrent que leur algorithme deviendra meilleur que la méthode actuellement utilisée.
La technologie au féminin
En mars dernier, un groupe de recherche multidisciplinaire de l’Université de Twente en dehors qu’il s’est engagé à développer des technologies spécialement pour les femmes. Les femmes sont régulièrement confrontées à des maladies différentes de celles des hommes, telles que le cancer du col de l’utérus et de l’ovaire. En développant de nouvelles stratégies et technologies de données spécialement pour les femmes, le groupe de recherche veut se concentrer sur la prévention, réaliser des soins plus personnalisés et promouvoir le bien-être des femmes. Au cœur de la recherche de l’université se trouve le développement d’une technologie qui peut être utilisée dans la prévention, le diagnostic et le traitement des maladies qui affectent principalement les femmes.
