Development of a virtual biopsy system and diagnosis automation in kidney transplantation
Développement d'un système de biopsie virtuelle et automatisation du diagnostic en transplantation rénale
par Daniel YOO sous la direction de Alexandre LOUPY
Thèse de doctorat en Biostatistiques
ED 393 École doctorale Pierre Louis de santé publique : épidémiologie et sciences de l'information biomédicale

Soutenue le lundi 02 octobre 2023 à Université Paris Cité

Sujets
  • Apprentissage automatique
  • Biopsie
  • Histologie
  • Rein -- Transplantation

Les thèses de doctorat soutenues à Université Paris Cité sont déposées au format électronique

Consultation de la thèse sur d’autres sites :

https://theses.hal.science/tel-04826395 (Version intégrale de la thèse (pdf))
Theses.fr (Version intégrale de la thèse (pdf))

Description en anglais
Description en français
Mots clés
Transplantation rénale, Biopsie à jour zéro, Apprentissage automatique, Non invasif, Biopsie virtuelle, Histologie, Classification de Banff, Automatisation
Resumé
La biopsie d'un organe est un geste de soins courant, réalisé à but diagnostique ou pronostique, et ainsi guider le traitement. Dans le cadre d'une transplantation rénale, la biopsie reste l'examen de référence pour le diagnostic des pathologies allo-immunes spécifiques à la greffe (rejet de greffe), ou non spécifiques (par exemple récidive de la maladie initiale). La biopsie peut également être réalisée au moment de la transplantation, (procédure également connue sous le nom de "day-zero biopsy"). Celle-ci a été mise en œuvre dans plusieurs programmes de transplantation pour permettre l'interprétation des lésions chroniques non spécifiques héritées du donneur. Cependant, cette procédure n'est que peu implémentée en raison des risques son coût humain et financier. Dans une première étude, nous avons développé et validé un modèle non invasif utilisant les paramètres du donneur pour prédire les résultats de la biopsie effectuée lors de la transplantation ("Virtual Biopsy System"). En utilisant plusieurs modèles d'intelligence artificielle, nous avons développé puis validé dans deux cohortes de validation notre système de biopsie virtuelle. La classification internationale de Banff et ses multiples évolutions servent de référence dans la pathologie allo-immune après transplantation rénale, et ce depuis son introduction en 1991. Bien que la précision du diagnostic de rejet ait été considérablement améliorée, plusieurs problèmes tels que la complexité, les questions d'intra- et d'inter-variabilité et les erreurs de classification ayant des conséquences thérapeutiques ont été soulevés. Dans une seconde étude, nous avons développé et validé un système permettant d'automatiser le diagnostic de rejet d'allogreffe rénale selon la classification de Banff. Nous avons décodé les règles de classification puis les avons encodées dans une application ("Banff Automation System"). Le système suit les règles et les recommandations les plus récentes de Banff 2019 pour le diagnostic de rejet. Le système a été validé dans trois cohortes prospectives multicentriques observationnelles de transplantés rénaux adultes et pédiatriques et deux essais cliniques internationaux de transplantés rénaux adultes. Le système permet de réduire les erreurs de classification dans le diagnostic de rejet d'allogreffe rénale. En conclusion, ces études ont permis de développer et de valider de nouveaux outils permettant d'améliorer l'interprétation des biopsies de greffes après une transplantation rénale.