Description du projet
- Titre du projet : Optimization of diagnosis and minimally invasive management of ovarian and uterine disease.
- Année de sélection : 2023
- Institutions : UZ Leuven
- Montant octroyé : 240 000 €
- Durée du financement : 4 ans
L’échographie est considérée comme l’examen de premier choix pour l’évaluation des masses ovariennes. Le cancer de l’ovaire est le septième cancer le plus fréquent chez les femmes et la tumeur maligne gynécologique la plus meurtrière. Un diagnostic rapide et l’orientation des patientes vers des centres spécialisés en oncologie gynécologique sont essentiels pour améliorer le pronostic. D’autre part, de nombreuses patientes présentant des masses ovariennes bénignes peuvent être traitées de manière conservatrice, en évitant d’éventuelles complications chirurgicales. L’objectif de ce projet est d’étudier le résultat à long terme des patientes atteintes de masses ovariennes bénignes traitées de manière conservatrice. Nous souhaitons également valider le modèle IOTA ADNEX, la stratégie en deux étapes et les biopsies liquides pour la détection du cancer sur une large population de tumeurs ovariennes, ainsi que sur le sous-groupe des patientes âgées de moins de 18 ans et des patientes présentant des kystes ovariens pendant la grossesse. Nous souhaitons également explorer le rôle de l’intelligence artificielle (IA) dans la classification des tumeurs ovariennes. Une autre question de recherche importante consiste à distinguer les fréquents myomes utérins bénins (également dénommés fibromes utérins) des sarcomes malins rares. Nous étudierons le rôle de l’échographie et de l’intelligence artificielle concomitante pour améliorer la détection des sarcomes. Enfin, nous évaluerons la réalisation d’une biopsie guidée par échographie pour le diagnostic des masses pelviennes (au niveau du col de l’utérus, de l’utérus, des ovaires et des trompes de Fallope).
