La tuberculose (TB) est une maladie contagieuse et curable qui pose un problème de santé publique. Elle représente la deuxième cause de décès par seul agent infectieux après le COVID-19 1. Son diagnostic précoce reste un des éléments clés de la stratégie adoptéEs afin d’atteindre l’Objectif de l’OMS : « END TB » en 2035.
En 2021, 9 000 000 de cas de TB à bacille sensible ont été détectés avec 5-10% de décès dans le monde2 Plusieurs méthodes de dépistage existent ; parmi lesquelles nous avons :
Le dépistage par audio qui consiste à surveiller la toux des patients par un enregistrement numérique portable et un traitement du signal. Cela permet de distinguer la toux des patients tuberculeux, de la toux des patients souffrants d’une autre affection respiratoire avec une sensibilité à 93% et une spécificité de 95%. Cependant nous ne disposons pas assez de données cliniques pour soutenir son utilisation à grande échelle.
Le dépistage de la tuberculose pulmonaire de l’adulte par la radiographie thoracique subit un regain d’intérêt avec l’avènement de l’intelligence artificielle (IA). Plusieurs plateformes logicielles d’IA par la détection assistée par ordinateur sont recommandées par l’OMS pour le dépistage de la tuberculose comme alternative à la lecture humaine, car l’IA permet de réduire le besoin de personnel qualifié, mais le coût du matériel reste un énorme obstacle.
La tomodensitométrie (TDM) thoracique reste très performante pour le dépistage, l’évaluation de la gravité de la TB pulmonaire ainsi que dans le suivi des lésions. Avec le système d’IA basé sur cette technique de dépistage, on a noté une corrélation modérée à forte entre le score TB quantifié par le modèle d’IA et le score TDM estimé par le radiologue avec une sensibilité et une spécificité à 81,08% et 91,08% 3.
La TDM et la radiomique permettent la conversion des images médicales en information quantitative et spatiale à partir d’images radiologiques, et le développent d’un modèle prédictif de lésion cavitaire pulmonaire pour la TBMR 4. Une étude ayant inclus 187 patients dont 115 cas de TB sensibles et 72 cas de TB MR a trouvé plus de cavités dans la TB MR que dans la TB sensible. La technique est prometteuse mais les résultats TDM sont subjectifs. En effet, il est difficile de poser un diagnostic de TB MR sans confirmation bactériologique.
L’émission de positons couplées à la TDM (PET/TDM) permet une détection et une localisation précoce de la maladie chez les personnes asymptomatiques et l’évaluation de la réponse du traitement en distinguant les lésions actives des lésions inactives et les séquelles 5. Cependant l’examen est coûteux, avec une faible spécificité et il est difficile de distinguer une maladie granulomateuse d’une maladie maligne.
L’examen anatomopathologique couplé à l’intelligence artificielle permet une détection assistée en se basant sur des algorithmes d’apprentissage automatique pour la reconnaissance des mycobactéries colorées. La sensibilité est de 97,94% et la spécificité est de 83,65%. On peut cependant avoir des faux positifs avec résidus de colorants et bacilles contaminants, ce qui va nécessiter d’avoir un pathologiste expérimenté pour confirmer les résultats.
Il n’y a pas de tests sanguins validés pour le diagnostic de la tuberculose active. En effet, la plupart des biomarqueurs transcriptomiques ne répondront pas aux critères de précision diagnostic de l’OMS pour le dépistage et la confirmation de la TB.
Le diagnostic définitif de la TB se fait à la microscopie par la mise en évidence du Bacille Acido-Alcolo- Résistant (BAAR) mais ne permet pas d’éliminer formellement les autres mycobactéries. La culture sur milieu solide reste le gold standard car elle très sensible, mais le délai est long (3-6 semaines). Une autre alternative reste la culture sur milieu liquide avec un délai court de 13-20 jours et une sensibilité qui est améliorée.
Les autres tests sont entre autres, l’écouvillonnage de la langue, l’analyse des selles, l’analyse des urines (LAM). Ces examens sont utiles chez les enfants et les personnes infectées par le VIH.
Enfin les tests moléculaires (GeneXpert MTB/RiF) 6 détectent à la fois Mycobacterium tuberculosis et la résistance à la rifampicine (RR) en moins de 2 heures. Ils sont beaucoup plus sensibles que la microscopie. De nouvelles versions du GeneXpert sont disponibles : Test LPA
Xpert Ultra, Xpert XDR (Xpert 10 canaux) qui détecte la résistance à l’isoniazide, aux fluoroquinolones et aux injectables définissant une TB pré UR (ultra résistant) et TB ultra résistant (XDR). Ces tests sont très coûteux, et nécessitent des équipements complexes, (infrastructures de laboratoire, biosécurité).
Soumaïla MAIGA, Pneumologue, CHU Yalgado Ouédraogo, Ouagadougou Burkina Faso.
D’après la communication “Les avancées dans le diagnostic des atteintes pulmonaires tuberculeuses” présenté par Fatma TRITAR (Tunisie ), session “Tuberculose”, le vendredi 05 mai 2023.
- WHO. Global TB report 2022 ↩
- WHO. Rapid communication on systematic screening for tuberculosis. 2020 ↩
- Yan, C., Wang, L., Lin, J. et al. A fully automatic artificial intelligence–based CT image analysis system for accurate detection, diagnosis, and quantitative severity evaluation of pulmonary tuberculosis. Eur Radiol32, 2188–2199 (2022). https://doi.org/10.1007/s00330-021-08365-z ↩
- Wagner M W, Namdar K, Biswas A, MonahS , Khalvati F, Wagner Bi B. E. Radiomics, machine learning, and artificial intelligence—what the neuroradiologist needs to know. Neuroradiology (2021) 63:1957–1967 https://doi.org/10.1007/s00234-021-02813-9 ↩
- Xiong Y, Ba X, Hou A, Zhang K, Chen L, Li T. Automatic detection of mycobacterium tuberculosis using artificial intelligence. J Thorac Dis. 2018 Mar;10(3):1936-1940. doi: 10.21037/jtd.2018.01.91. PMID: 29707349; PMCID: PMC5906344. ↩
- OMS . Technique automatisée d’amplification de l’acide nucléique en temps réel pour la détection rapide et simultanée de la tuberculose et de la résistance à la rifampicine : utilisation du test Xpert MTB/RIF pour le diagnostic de la tuberculose pulmonaire et de la tuberculose extrapulmonaire chez l’adulte et chez l’enfant : mise à jour de la politique ↩
