ObjectifLa caractérisation de l’hétérogénéité tumorale à partir de l’analyse de texture des images TEP a montré des résultats encourageants pour prédire la réponse aux traitements ou la survie des patients. Dans ce contexte, notre objectif est de sélectionner un petit ensemble de biomarqueurs spécifiques d’un type tumoral, puis de construire un modèle afin d’identifier des « jumeaux numériques », qui présenteraient des caractéristiques radiomiques similaires et correspondraient au même type de lésion (e.g mêmes caractéristiques histologiques). Dans cette étude, nous présentons une première démonstration de ce concept.Matériel et méthodesDix-sept patients ayant un cancer pulmonaire non à petites cellules ont bénéficié d’un examen TEP 115 ± 15 min après l’injection de 18F-FDG, sur la machine TEP/IRM Sigma (GEMS). La lésion primitive a été segmentée avec un seuil égal à 40 % du SUVmax. Pour chaque volume d’intérêt issu des images TEP, nous avons calculé le SUVmax, le SUVmean, le volume métabolique, le TLG et 6 index de texture (logiciel LIFEx, discrétisation absolue avec 128 niveaux entre 0 et 40 SUV) : Homogeneity, Entropy, SRE, LRE, LGZE et HGZE. Pour chaque lésion, un vecteur de biomarqueurs (V) a été construit. Le vecteur le plus représentatif des adénocarcinomes (V_ADK) et celui le plus représentatif des épidermoïdes (V_EPI) ont été identifiés. Afin de déterminer de quel modèle chaque lésion se rapprochait le plus, nous avons calculé, pour chaque lésion, un index de similarité entre V et les modèles V_ADK et V_EPI.RésultatsParmi les lésions étudiées, 12 étaient des adénocarcinomes et 5 des épidermoïdes. Onze lésions ont été identifiées comme des jumeaux numériques du modèle V_ADK, dont 9 étaient effectivement des adénocarcinomes. Quatre lésions ont été assimilées à des jumeaux numériques du modèle V_EPI, dont deux ont été validées histologiquement comme épidermoïdes. Au total, 73 % des lésions ont été correctement classées.ConclusionCe travail introduit le concept de jumeaux numériques à partir de la comparaison d’un petit nombre de biomarqueurs. Nous avons démontré que des lésions avec des profils radiomiques similaires présentaient également des similitudes pathologiques. Le concept est actuellement validé sur une plus grande cohorte. Dans le futur, l’identification de jumeaux numériques pourrait permettre d’aider à la prise en charge du patient en se basant sur l’évolution de la maladie observée chez d’autres malades.