Une chirurgie plus intelligente pour les enfants souffrant de troubles crâniens
Les anomalies craniofaciales du nourrisson associées à une fusion prématurée des os du crâne sont regroupées sous le nom de craniosynostoses(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre). Celles-ci touchent un nouveau-né sur 1 700 et les déformations du crâne qui en résultent peuvent entraîner de graves complications pour la santé, notamment une perte de vision, des retards de développement neurologique et des difficultés respiratoires. Les approches chirurgicales traditionnelles visent à remodeler le crâne et à réduire la pression. Cela implique généralement l’utilisation de dispositifs externes ou internes. Cependant, la prévision des résultats de ces chirurgies reste un défi en raison de la variabilité des propriétés osseuses et des interactions biomécaniques complexes.
Modèles de calcul de haute précision
Le projet CAD4FACE, financé par le CER, vise à développer un cadre informatique pour simuler les crânes d’enfants présentant des anomalies craniofaciales et guider l’intervention chirurgicale en fonction du patient. L’un des principaux objectifs était de comprendre les propriétés biomécaniques des os du crâne chez les enfants nés avec une craniosynostose. À cette fin, l’équipe de recherche a prélevé plus de 300 échantillons d’os sur plus de 250 enfants lors d’interventions chirurgicales réalisées au sein du Great Ormond Street Hospital(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre). Ces échantillons ont fait l’objet d’une imagerie à haute résolution et ont été testés mécaniquement afin d’étudier les propriétés structurelles et matérielles des os des enfants atteints. Les données générées ont permis d’élaborer des modèles informatiques qui simulent le remodelage du crâne après une opération et prédisent les résultats chirurgicaux spécifiques au patient. Des données rétrospectives sur la croissance de la tête provenant d’opérations de cranioplastie ont également été incluses dans la formation du modèle. «En combinant l’imagerie à haute résolution et les tests biomécaniques sur des échantillons de crânes pédiatriques, nous avons créé des modèles qui peuvent simuler la forme du crâne post-opératoire avec une grande précision», explique Silvia Schievano, chercheuse principale.
Projets d’innovation
Plusieurs des outils de CAD4FACE passent actuellement de la recherche à l’utilisation clinique. Une avancée notable a été la mise au point de nouveaux dispositifs craniofaciaux en nitinol(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre), un alliage à mémoire de forme. Ces dispositifs, conçus et optimisés par des tests in silico, exercent une force continue et douce pour remodeler le crâne, offrant ainsi une alternative moins brutale aux solutions conventionnelles en acier. Le projet a également fourni un modèle d’apprentissage automatique formé sur plus de 3 000 chirurgies virtuelles simulées. Cet outil d’IA est capable de prédire les résultats chirurgicaux en temps réel, offrant ainsi aux cliniciens un système d’aide à la décision rapide. «Nous avons supprimé les ingénieurs et la charge de calcul de l’équation», souligne Silvia Schievano. «Les chirurgiens peuvent obtenir un retour d’information immédiat sur l’impact des différentes options chirurgicales sur la forme de la tête, ce qui leur permet de planifier avec plus d’assurance.» Au-delà des simulations, CAD4FACE a été le pionnier de l’intégration de la réalité virtuelle et augmentée (RV/RA) dans la chirurgie craniofaciale. Ces outils permettent aux chirurgiens de planifier des procédures à distance, de visualiser les résultats prévus et même de projeter des plans chirurgicaux optimaux directement sur la tête du patient pendant les opérations. La RV est également utilisée pour améliorer la communication avec les familles, en leur permettant de visualiser l’état de leur enfant et les résultats attendus d’une manière plus accessible. Pour l’avenir, dit Silvia Schievano: «L’intégration de technologies telles que la modélisation informatique, l’apprentissage automatique et les réalités étendues devrait transformer la chirurgie craniofaciale, en la rendant plus personnalisée, plus sûre et avec de meilleurs résultats. Ceci est particulièrement crucial pour les enfants nés avec des anomalies craniofaciales, où la précision et l’impact à long terme sont primordiaux.»
Déploiement et perspectives d’avenir
Plusieurs innovations du projet ont atteint la maturité translationnelle et sont prêtes pour une traduction clinique plus large. Les outils de RV/RA sont déployés dans les cours d’enseignement/de formation pour soutenir l’adoption d’une planification chirurgicale personnalisée dans toute l’Europe. Le nouveau dispositif en nitinol est en cours d’approbation pour le premier enfant, tandis que la collaboration avec des partenaires industriels est en cours. À l’avenir, l’équipe prévoit d’étendre les modèles d’apprentissage automatique, d’explorer les appareils de nouvelle génération et de continuer à valider ses outils par le biais d’essais cliniques. Grâce au pipeline CAD4FACE, les chercheurs espèrent personnaliser la chirurgie craniofaciale et améliorer les résultats cliniques pour les enfants atteints de craniosynostose.
