Parmi les patients ayant plusieurs lésions pulmonaires dans un contexte de cancer du poumon, il est difficile de distinguer des métastases intrapulmonaire (IPM) ou des multiples cancers pulmonaires primitifs (MPLC). Il n’existe aucun algorithme pour résoudre ce problème qui constitue un enjeu thérapeutique et pronostique pour les patients, surtout en terme de traitement chirurgical. 

Dans cette étude rétrospective monocentrique (1), il est proposé d’utiliser des variables radiologiques associées à des données cliniques pour établir un algorithme de décision pour les adénocarcinomes en situation chirurgicale.

À partir de leur base de données chirurgicales, entre octobre 2007 et décembre 2016, 126 paires d’adénocarcinomes ont été inclues, en excluant ceux où l’anatomopathologie ne pouvait conclure entre MPLC et IPM et ceux qui avaient plus de 2 lésions.

• Chaque imagerie préopératoire a été relue par 2 radiologues experts en aveugle, afin d’évaluer la valeur prédictive positive de plusieurs caractéristiques. Le diamètre maximal des lésions a été obtenu dans chaque plan (axial, coronal et saggital) en fenêtre parenchymateuse, en gardant les mesures les plus grandes. Ils ont classé les lésions en 4 groupes : verre dépoli pur (VDpur) ; verre dépoli prédominant (VDpre) ; composante solide prédominante (CSpre) ; composante solide pure (CSpur). De plus, ils ont affiné l’évaluation avec la présence ou non de bronchogramme aérique, spiculation, lobulation, lacune en forme de bulle et concavité.
• Pour les données cliniques, ils se sont surtout focalisés sur le genre, l’âge, le tabagisme et les SUVmax des lésions pulmonaires sur les TEP-FDG préopératoires.
• Chaque lésion a été classée en MPLC ou IPM sur les résultats anatomopathologiques (qui sont le gold-standard actuel), en faisant relire les lames par des pathologistes experts en utilisant la classification IASLC/ATS/ERS. Un diagnostic de MPLC était posé si : 1) présence d’un adénocarcinome in situ ou d’un adénocarcinome d’invasion minime ou 2) différence histopathologique entre les 2 nodules. Le reste était considéré IPM et aucune donnée mutationnelle n’a été prise en compte devant de multiples cas où l’information n’était pas présente. Il y avait 90 MPLC et 36 IPM.

Grâce à ces données, les auteurs ont pu développer un algorithme en 5 questions (récapitulées sur la figure) :

1. Les nodules présentent-ils du VDpur ou du VDpre ? Les auteurs ont choisi ces caractéristiques car leur spécificité (Sp) et valeur prédictive positive (VPP) pour la prédiction d’un MLPC sont de 94,4 et 97 %, respectivement.
2. Les auteurs ont choisi ces variables radiologiques car elles étaient significativement différentes entre MPLC et IPM.
   a.Est-ce-que les 2 nodules présentent des spiculations ?
   b.Est-ce-que les 2 nodules présentent un bronchogramme aérique ?
3. Les auteurs prennent en compte les données du TEP-TDM en séparant les SUVmax en grade : grade 0 ≤ 2,5 ; grade 1 = 2,5-5 ; grade 2 = 5-7,5 ; grade 3 = 7,5-10 ; grade 4 = 10-12,5 ; grade 5 = 12,5-15 et grade 6 ≥ 15. Si la différence de grade est ≥ 2 entre les deux nodules, alors ils concluent à MPLC.
4. Enfin, s’il y avait la présence de ganglions médiastinaux (N2) ou susclaviculaire (N3) ou encore une métastase à distance, il était classé IPM.

Les auteurs ont ensuite testé cet algorithme avec 5 différents radiologues thoraciques experts et 6 radiologues assistants, chacun d’eux ayant relu 2 fois chaque imagerie.

À la première lecture, ils ont tranché entre MPLC et IPM sans l’aide de l’algorithme en donnant leur niveau de certitude via une échelle de confiance à 5 niveaux. 

Pour la seconde lecture, ils ont utilisé l’algorithme, en notant leur certitude du diagnostic grâce à la même échelle, et surtout ils notifiaient à quelle étape de l’algorithme ils avaient pu conclure.

Les résultats de cette étude montrent un excellent taux d’agrément inter-observateur de 0,989 pour la caractérisation des nodules.

Chaque étape de l’algorithme a été analysé (figure) :

• Étape 1 : 67 lésions ont été classées en MPLC. 65 d’entre elles étaient MPLC en anatomopathologie, ce qui améne à une VPP de 97,1%, une VPN de 57,6% et un taux d’exactitude de 78,6%.
• Étape 2a : 21 lésions ont été classées IPM et 13 MPLC. Toutes étaient bien classées selon les résultats anatomopathologiques, réalisant une VPP et VPN de 100 %.
• Étape 2b : 4/5 étaient de vrais MPLC et 6/7 de vrais IPM, donnant une VPP de 80 % et VPN de 87,5 %. 

Il est à noter que 113/126 cas (89,7 %) ont pu être conclus à ce stade.

Finalement, après la réalisation des 4 étapes, 8 cas restent non-conclus et ils obtiennent un diagnostic correct dans 112 cas sur 118 (soit dans 88,9 % des cas).

Les auteurs montrent également que la performance diagnostique augmente pour tous les radiologues grâce à l’utilisation de l’algorithme.

En conclusion, ils ont montré qu’avec cet algorithme, ils étaient à même de classer 93 % des patients entre MPLC et IPM avec 88,9 % d’exactitude.

Ce que cela implique dans ma pratique :

• Cela rappelle l’importance d’avoir de bonne imagerie la plus récente possible.
• Il est important que tous les oncopneumologues sachent décrire précisément les différentes lésions thoraciques.
• Cela renforce l’importance des RCP et surtout la présence des radiologues et anatomopathologistes.
• Cet algorithme peut être un outil supplémentaire pour nous aider à trancher, en plus de l’évaluation histologique complète (proposée comme standard diagnostique par l’IASLC) et la biologie moléculaire.