News - Cellvizio - Jul 26, 2022

On Target Laboratories et Mauna Kea Technologies continuent à explorer la détection ciblée et le diagnostic en temps réel du cancer du poumon avec un marqueur moléculaire

Les résultats d’une étude portant cette fois-ci sur 20 patients, publiés dans le Journal Européen de Médecine Nucléaire et d'Imagerie Moléculaire, ont démontré le potentiel d'une grande précision diagnostique en combinant un marqueur moléculaire ciblant le cancer avec l'endomicroscopie confocale laser par aiguille en temps réel pour évaluer la malignité de petits nodules pulmonaires difficiles à diagnostiquer

On Target Laboratories, Inc. et Mauna Kea Technologies annoncent aujourd'hui la publication d'une étude intitulée "Targeted Detection of Cancer Cells During Biopsy Allows Real-Time Diagnosis of Pulmonary Nodules"i dans la revue à comité de lecture European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging (EJNMMI).

Cette étude inédite, menée par l'équipe de la faculté de médecine de l'Université de Pennsylvanie à Philadelphie et financée en partie par la Lung Cancer Initiative de Johnson & Johnson*, visait à évaluer la précision diagnostique de la détection du cancer du poumon au niveau cellulaire en utilisant le marqueur moléculaire peropératoire injectable d'On Target, CYTALUX™ (pafolacianine), associé à la plateforme Cellvizio® de Mauna Kea, autorisée par la FDA pour la visualisation intralésionnelle des cellules qui ont absorbé le CYTALUX™ dans de petits nodules pulmonaires solitaires pendant une biopsie bronchoscopique.

Dans cette étude ex vivo sur des tumeurs excisées chirurgicalement, les chercheurs ont prouvé qu'une procédure guidée par l'image moléculaire (MIP) menée avec l’endomicroscopie laser confocale par aiguille dans le proche infrarouge (NIR-nCLE) peut permettre une détection très sensible de la malignité au niveau des cellules cancéreuses individuelles. Ceci est particulièrement important pour les nodules pulmonaires solitaires en raison de leur absence de signal radiologique de malignité, et les nodules d'opacité en verre dépoli (GGO), dont l'architecture des tissus mous est difficile à distinguer du tissu pulmonaire normal.

L'étude a démontré que cette nouvelle approche peut permettre la détection en temps réel de cellules malignes à l'extrémité de l'aiguille de biopsie et crée des images qui permettent une discrimination précise entre la tumeur et le tissu normal par des observateurs non experts. Pour chaque lésion, les évaluateurs ont noté en aveugle le NIR-nCLE sur la présence de cellules malignes avec une sensibilité et une spécificité globales de 98% et 97%, respectivement. La Valeur Prédictive Positive et la Valeur Prédictive Négative étaient toutes deux de 98%, et la précision diagnostique globale de 97%, ce qui représente une amélioration potentiellement significative par rapport aux méthodes de diagnostic conventionnelles, selon les auteurs.

"Le rendement diagnostique des biopsies de nodules pulmonaires est intrinsèquement faible, ce qui peut représenter un défi pour les cliniciens qui doivent prélever des tissus du nodule pour différencier les nodules bénins des nodules cancéreux", a déclaré Chris Barys, Directeur général de On Target Laboratories. "Des études comme celle-ci ont le potentiel d'identifier des moyens d'améliorer les rendements et d'améliorer le diagnostic du cancer du poumon à des stades plus précoces."

"Notre collaboration avec On Target Laboratories continue à apporter des innovations réelles et significatives pour les patients atteints de cancer du poumon et pour les médecins qui les soignent. En continuant à explorer l'utilisation du Cellvizio avec CYTALUX à travers cette étude, les auteurs ont démontré le potentiel de cette nouvelle classe de procédures pour cibler et diagnostiquer le cancer du poumon avec une très grande précision et fiabilité", a déclaré Nicolas Bouvier, Directeur Général par intérim de Mauna Kea Technologies.

*L'entité juridique de l'initiative contre le cancer du poumon chez Johnson & Johnson est Johnson & Johnson Enterprise Innovation Inc.