Préparer les laboratoires d’anatomopathologie aux enjeux de demain

Gros plan d’un doigt touchant un écran numérique

Les laboratoires d’anatomopathologie du monde entier sont confrontés à plusieurs défis : baisse du nombre de pathologistes, vieillissement des effectifs, augmentation du volume et de la complexité de la charge de travail.1

Ces tensions devraient encore s’accentuer dans les prochaines années, en particulier en oncologie, avec l’augmentation du nombre d’échantillons à analyser. Pour y répondre, les laboratoires explorent différentes solutions, notamment la pathologie numérique. Mais celle-ci peut-elle réellement tenir ses promesses ?

La pathologie numérique regroupe l’ensemble des processus permettant d’acquérir, de gérer, de partager et d’interpréter des lames et données anatomopathologiques dans un environnement numérique.2 Les lames numériques sont créées lorsque des lames en verre sont numérisées à l’aide d’un scanner afin de produire une image haute résolution consultable sur écran d’ordinateur ou appareil mobile. Parmi ses bénéfices figurent notamment :2

  • Une meilleure intégration et connectivité des flux de travail au laboratoire, ce qui renforce la flexibilité et l’efficacité des équipes.
  • Une capacité accrue à partager les lames et d’autres informations.
  • Une orientation rapide des cas entre établissements ou au sein de réseaux d’anatomopathologie.

Les outils numériques destinés à l’examen des lames, au partage des cas et à l’archivage numérique sont désormais bien intégrés dans les flux de diagnostic de routine de nombreux laboratoires.3,4 D’abord centrée sur la cytologie de routine, leur adoption s’étend aujourd’hui à des flux d’histopathologie plus complexes. 

Un rôle en pleine expansion

Dans les laboratoires d’anatomopathologie, la pathologie numérique est désormais couramment présentée comme applicable à un éventail plus large de situations et de modes de travail, tels que la consultation à distance, les deuxièmes avis ou encore la participation aux réunions de concertation pluridisciplinaire.

Les retours d’expérience entre professionnels abordent souvent les enjeux pratiques d’une utilisation au-delà des applications de routine, notamment l’adaptation des laboratoires à des infrastructures numériques hétérogènes ou fragmentées et à des niveaux d’équipement variables pour la traçabilité des échantillons et la gestion des images.

Dans le même temps, les laboratoires se heurtent à des limites techniques lors du traitement d’échantillons plus exigeants, en particulier lorsque l’épaisseur tissulaire, les plis ou la structure cellulaire tridimensionnelle imposent des exigences plus importantes en matière de capture et de revue des images.5 Ces contraintes opérationnelles et techniques sont souvent évoquées dans le cadre de la recherche d’approches susceptibles de garantir une qualité d’image constante à mesure que le champ d’application de la pathologie numérique s’élargit.

Le besoin de clarté 

Des images numériques constamment nettes sont essentielles pour permettre une interprétation fiable, en particulier lors de l’examen d’échantillons complexes de cytologie et d’histologie.6 La numérisation conventionnelle de lame entière est généralement décrite comme capturant un seul plan focal. Cette approche peut convenir à des coupes fines et homogènes, mais peut montrer des limites en termes de netteté lorsque l’épaisseur tissulaire varie ou lorsque des structures tridimensionnelles sont présentes.

Certains systèmes de pathologie numérique utilisent le z-stacking pour ces échantillons, en acquérant plusieurs images à différentes profondeurs focales puis en les combinant afin d’améliorer la visualisation des zones irrégulières d’un échantillon.5 Dans les laboratoires d’anatomopathologie, cette approche est généralement décrite comme améliorant la mise au point dans certaines régions sélectionnées. Toutefois, elle augmente également le temps de numérisation et le volume de données, et peut être associée à une qualité d’image variable sur l’ensemble de la région d’intérêt ou sur la totalité du tissu présent sur la lame.

La solution unifiée de pathologie numérique, reposant sur une imagerie volumétrique avancée, permet la numérisation et l’examen de la cytologie et de l’histologie au sein d’un même système.7,8 Les données issues des études menées sur le Genius Digital Diagnostics System montrent que ce système fournit des images pouvant être examinées de manière fiable pour l’évaluation diagnostique d’échantillons de cytologie et d’histologie.8

Numérisation d’échantillons complexes

Les données de l’étude montrent que le profil de numérisation Sample Detect identifie avec précision les zones de la lame contenant un échantillon, et que le Genius Digital Diagnostics System crée de façon fiable des images numériques adaptées à l’examen.8 Les échantillons  peuvent donc être examinés en toute confiance à des fins d’évaluation diagnostique avec ce système.8 

Plis et artéfacts de froissement  

Les coupes tissulaires présentant des plis ou des froissements ne sont généralement pas parfaitement planes, ce qui peut compliquer le maintien d’une qualité d’image homogène sur l’ensemble de la coupe. 

Image de plis et de froissements
Figure 1 : exemple de numérisation volumétrique d’une coupe tissulaire au 20X obtenue avec le Genius Digital Diagnostics System, illustrant une forte densité de plis et d’irrégularités de surface (capture d’image issue de la Genius Review Station à des fins pédagogiques uniquement).

Tissu adipeux, épais ou fragmenté

Les prélèvements de tissu adipeux en anatomopathologie peuvent nécessiter une vigilance accrue lors du traitement au laboratoire en raison de leur translucidité et de leur épaisseur variable, ce qui peut rendre plus difficile l’obtention d’une mise au point homogène. 

Image de tissu adipeux
Figure 2 : exemple de coupe de tissu adipeux numérisée par imagerie volumétrique avec le Genius Digital Diagnostics System (capture d’image issue de la Genius Review Station à des fins pédagogiques uniquement).

Échantillons de cytologie et d’histopathologie

Les amas cellulaires tridimensionnels et les échantillons d’histopathologie contiennent souvent des populations cellulaires mixtes réparties sur plusieurs profondeurs focales. 

Genius Review Station présentant différents types d’échantillons (gynécologiques, non gynécologiques et histologiques)
Figure 3 : exemple de Genius Review Station présentant différents types d’échantillons (gynécologiques, non gynécologiques et histologiques) (image à des fins pédagogiques uniquement).

L’imagerie volumétrique permet une numérisation numérique efficace aussi bien pour la cytologie que pour l’histologie, avec 14 plans focaux capturés en un seul passage puis fusionnés en une image bidimensionnelle d’une netteté exceptionnelle.7,8

Retour d’expérience en conditions réelles

 

Quote from Le Professeur Paul van Diest,

« La possibilité d’acquérir des images et d’analyser un plus large éventail d’échantillons au sein d’un même système nous permettra d’aller au-delà des approches traditionnelles, tout en améliorant la précision et l’efficacité de notre travail. »
Le Professeur Paul van Diest, de l’University Medical Centre Utrecht, souligne l’intérêt de pouvoir travailler sur différents types d’échantillons au sein d’un système numérique unique.

Quote from Le Dr. Ingibjörg Guðmundsdóttir,

« Avec seulement un autre cytopathologiste et un seul technicien disponible, j’ai compris que le Genius Digital Diagnostics System était la seule solution viable pour maintenir le service de dépistage en activité. »
Le Dr. Ingibjörg Guðmundsdóttir, de l’hôpital Landspítali de Reykjavik, explique comment le Genius Digital Diagnostics System est devenu essentiel au maintien du programme national islandais de dépistage du cancer du col de l’utérus durant une période de très forte tension sur les effectifs.

Un avenir prometteur pour la pathologie numérique

À mesure que la pathologie numérique évolue, les laboratoires sont de plus en plus décrits comme cherchant à aller au-delà de la simple numérisation de routine pour s’orienter vers des approches capables de prendre en charge un éventail plus large d’échantillons et de flux de travail. Dans ce contexte, le passage de la numérisation de processus isolés à une réflexion sur l’ensemble du parcours diagnostique s’accompagne souvent d’une attention accrue portée à la gestion des flux de cytologie et d’histologie au sein d’une plateforme unique.

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    1. Walsh E, Orsi NM. The current troubled state of the global pathology workforce: a concise review. Diagn Pathol. 2024 Dec 21;19(1):163.
    2. Digital Pathology. https://www.rcpath.org/profession/digital-pathology.html Consulté le 30 avril 2026. 
    3. Bessen JL et al. Perspectives on Reducing Barriers to the Adoption of Digital and Computational Pathology Technology by Clinical Labs. Diagnostics. 2025;15(7):794. doi:10.3390/diagnostics15070794.
    4. Pantanowitz L et al. Twenty Years of Digital Pathology: An Overview of the Road Travelled, What is on the Horizon, and the Emergence of Vendor-Neutral Archives. Journal of Pathology Informatics. 2018;9(1).
    5. Wildrick M. Crystal Clear: Why Image Quality Matters. The Pathologist. (2025) https://www.thepathologist.com/issues/2025/articles/september/crystal-clear-why-image-quality-matters/. Consulté le 22 janvier 2026. 
    6. Ahuja S, Zaheer S. Advancements in Pathology: Digital Transformation, Precision Medicine, and Beyond. Journal of Pathology Informatics. 2025;100408.
    7. Genius™ Digital Diagnostics | Digital Pathology | Hologic® UK, https://www.hologic.co.uk/en-gb/products/genius-digital-diagnostics-histology site consulté le 31 mars 2026. 
    8. Genius Digital Diagnostics System Whole Slide Imaging Instructions for use. AW- 32577-002_Rev 001, Hologic Inc., 2025.

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