Tune Insight sélectionnée pour contribuer à la Swiss Digital Pathology Initiative
Tune Insight a été sélectionnée aux côtés de foresite AG pour participer à la mise en œuvre opérationnelle de la Swiss Digital Pathology Initiative. Cette infrastructure nationale doit permettre aux chercheurs suisses de mieux identifier et exploiter des images de lames histologiques numérisées, afin d’accélérer la recherche en pathologie numérique.
La Swiss Digital Pathology Initiative, ou SDPI, franchit une nouvelle étape. À l’issue d’un appel d’offres public portant sur la gestion du projet et le développement de son registre, la SDPI a renouvelé sa collaboration avec foresite AG et Tune Insight.
Après une première phase de conception et de prototypage, le projet entre désormais dans sa phase de mise en œuvre opérationnelle et de pilotage. Celle-ci s’étendra de 2026 à 2028 et comprendra notamment le développement du registre SDPI, son intégration avec le Swiss Personalized Health Network — SPHN —, le lancement de premiers pilotes et l’élargissement progressif du réseau à de nouveaux établissements de santé suisses.
Qu’est-ce qu’une lame histologique numérisée ?
Pour diagnostiquer certaines maladies, notamment des cancers, les médecins pathologistes analysent des prélèvements de tissus. Ces échantillons sont préparés puis déposés sur des lames de verre, appelées lames histologiques, traditionnellement observées au microscope.
Grâce à des scanners spécialisés, ces lames peuvent désormais être numérisées en très haute résolution. Elles deviennent alors des images numériques détaillées (format DICOM), que les professionnels et les chercheurs peuvent visualiser sur un écran et analyser à l’aide d’outils informatiques.
Une seule lame numérisée peut représenter un fichier extrêmement volumineux, contenant une quantité considérable d’informations sur la structure des cellules et des tissus.
La pathologie numérique ne consiste donc pas simplement à photographier un prélèvement. Elle transforme une lame physique en une donnée exploitable informatiquement, qui peut être comparée à d’autres images et étudiée à grande échelle.
Pourquoi réunir autant d’images ?
Pour développer de nouveaux outils d’analyse, les chercheurs ont besoin d’accéder à des volumes importants d’images de qualité, accompagnées de données permettant de les décrire. Ces images peuvent notamment être utilisées pour développer, entraîner, tester et valider des algorithmes de machine learning ou d’intelligence artificielle.
En analysant de grandes quantités de lames histologiques numérisées, ces modèles peuvent aider les chercheurs à :
- repérer des caractéristiques difficiles à détecter à l’œil nu ;
- identifier de nouveaux biomarqueurs ;
- mieux caractériser certaines maladies ;
- comparer différents profils de patients ;
- étudier les liens entre l’apparence des tissus, le diagnostic, le pronostic ou la réponse à un traitement.
À terme, ces recherches pourraient contribuer à améliorer la précision des diagnostics, à mieux anticiper l’évolution de certaines maladies et à proposer des prises en charge davantage personnalisées. La SDPI reste toutefois, à ce stade, une infrastructure destinée en priorité à la recherche : ses résultats pourront ensuite nourrir les innovations cliniques et améliorer le soin.
Pour que ces travaux soient fiables, les modèles doivent être développés à partir de données suffisamment nombreuses, variées et représentatives. Or, les images sont aujourd’hui réparties entre plusieurs établissements, stockées dans différents environnements et décrites selon des formats qui ne sont pas toujours homogènes.
C’est précisément à ce besoin que la SDPI entend répondre.
Construire une infrastructure nationale suisse pour la recherche
La Swiss Digital Pathology Initiative vise à développer un registre national sécurisé d’images de pathologie numérique, en fédérant progressivement des hôpitaux universitaires, cantonaux et privés à travers la Suisse.
Son objectif est de permettre aux chercheurs de savoir quelles images existent et de déterminer si elles peuvent répondre aux besoins d’une étude, sans devoir contacter séparément chaque institution.
La SDPI affiche l’ambition de réunir un million de lames histologiques numérisées entre 2025 et 2028. Ces images seront accompagnées de métadonnées permettant de les décrire : localisation du prélèvement, caractéristiques techniques de l’image ou encore type de scanner utilisé.
Le registre ne doit donc pas être uniquement un espace de stockage. Il doit devenir un véritable point d’entrée pour découvrir les données disponibles, préparer une étude et organiser les demandes d’accès.
Le rôle de Tune Insight : aider les chercheurs à trouver les données pertinentes
Dans le cadre de la SDPI, Tune Insight interviendra principalement dans le parcours permettant aux chercheurs d’identifier les images utiles à leurs projets et d’en demander l’accès.
A partir du constructeur de cohortes intégré à la plateforme de Tune Insight, un chercheur pourra définir les critères correspondant à son projet : une pathologie précise, un type de maladie, certaines caractéristiques de patients ou des propriétés particulières des images.
A noter : le registre d’images de la SDPI sera entièrement dépourvu de métadonnées, celles-ci seront retirées des fichiers DICOM. Les informations descriptives associées aux images, ainsi que les liens permettant de les retrouver dans le registre, resteront hébergés dans les bases de données des hôpitaux. Ces bases seront fédérées grâce aux infrastructures de Tune Insight et du SPHN, sans centralisation des données.
La requête sera alors exécutée de manière fédérée auprès des bases des hôpitaux afin d’identifier les images correspondant à ces critères et d’évaluer leur disponibilité, sans déplacer ni exposer les métadonnées.
Le chercheur pourra ainsi répondre à une première question fondamentale avant de lancer son étude : « Les images dont j’ai besoin existent-elles et sont-elles disponibles au sein du réseau ? »
Tune Insight a déjà développé et présenté un premier prototype de cette expérience, permettant de construire une cohorte, d’identifier les images pertinentes et de préparer une demande d’accès aux données.
Encadrer les demandes d’accès aux données
Trouver des images pertinentes ne signifie pas pouvoir les utiliser immédiatement.
Les données de santé restent soumises à des règles strictes. Chaque projet doit respecter les autorisations institutionnelles, les exigences réglementaires et les conditions définies par les établissements qui détiennent les données.
Une fois les images identifiées, le chercheur pourra donc soumettre une demande d’accès précisant les données souhaitées et le cadre de son étude. Cette demande sera ensuite évaluée par une instance compétente, qui pourra l’accepter ou la refuser.
Seules les données ayant fait l’objet d’une autorisation pourront ensuite être mises à disposition dans un environnement sécurisé pour leur analyse.
Tune Insight contribuera ainsi à structurer plusieurs étapes essentielles du parcours :
- la recherche d’images à partir de critères précis ;
- la constitution des cohortes ;
- la formulation des demandes d’accès ;
- la gestion du processus d’approbation ;
- la mise à disposition des données autorisées dans l’environnement de recherche prévu.
La plateforme de Tune Insight n’a pas vocation à réaliser elle-même toutes les analyses des images. Elle doit permettre aux chercheurs de trouver les bonnes données, d’obtenir les autorisations nécessaires et de les exploiter ensuite avec les outils scientifiques ou les modèles de machine learning adaptés.
Prolonger les infrastructures sécurisées déjà développées en Suisse
La SDPI s’appuiera également sur les standards et les infrastructures déjà mis en place par le Swiss Personalized Health Network.
Le SPHN travaille notamment à la standardisation des données de santé afin de faciliter les collaborations entre les établissements suisses. Dans le cadre de la SDPI, ses modèles seront enrichis pour mieux prendre en compte les spécificités des lames histologiques numérisées et les métadonnées nécessaires à leur description.
Cette continuité représente un atout important pour Tune Insight. Sa plateforme est déjà utilisée pour soutenir la collaboration entre les hôpitaux universitaires et cantonaux au sein de l’écosystème SPHN. Cette expérience a contribué à positionner l’entreprise comme un partenaire technologique pertinent pour la SDPI.
Une nouvelle infrastructure au service de la recherche suisse
En facilitant la découverte et l’accès à des volumes importants de lames histologiques numérisées, la SDPI doit permettre aux équipes scientifiques de lancer plus facilement des projets multicentriques et de travailler sur des données plus riches et plus représentatives.
Pour Tune Insight, cette sélection marque une nouvelle étape dans le développement d’infrastructures permettant aux établissements de mieux valoriser leurs données de santé, tout en conservant une gouvernance rigoureuse de leur accès et de leurs usages.
Après les données cliniques, génomiques ou structurées, Tune Insight étend ainsi son expertise à une nouvelle catégorie de données particulièrement complexe et stratégique : les images de pathologie numérique.
Une avancée destinée, d’abord, à accélérer la recherche et, demain, à contribuer à des diagnostics plus précis et à une médecine toujours plus personnalisée.
