radiologie

  • États-Unis : GE HealthCare confirme le rachat de SOFIE Biosciences pour 945 M$

    GE HealthCare a annoncé le 5 octobre 2026 un accord définitif pour racheter SOFIE Biosciences au fonds Trilantic North America, pour 945 millions de dollars en numéraire. L’opération confirme des discussions révélées le 13 septembre 2026 par le Financial Times, repris par Reuters, qui évoquait alors un prix d’environ 1 milliard de dollars. Ce sous-traitant de production de traceurs pour la tomographie par émission de positons (TEP) lui apporterait 15 sites équipés de 21 cyclotrons, un site dédié à la théranostique et les droits américains du traceur FAPI-74, en phase III, pour une finalisation attendue au premier semestre 2027.

    Selon le communiqué, les radiopharmaceutiques marqués au fluor 18 ont une demi-vie de 110 minutes : leur radioactivité diminue de moitié en moins de deux heures. Ils sont donc fabriqués chaque jour près des services de médecine nucléaire. C’est ce « dernier kilomètre » que vise GE HealthCare. En France, Curium PET France exploiterait 12 sites de ce type. La vigilance porte sur la dépendance à quelques fournisseurs.

    FAPI-74, chaîne théranostique, consolidation : GE HealthCare veut renforcer sa présence dans l’imagerie et le traitement du cancer

    GE HealthCare entend renforcer sa position dans l’imagerie et le traitement du cancer avec cette acquisition. L’opération lui permettrait d’obtenir les droits américains sur le FAPI-74, un traceur déjà sous licence dans le reste du monde, actuellement évalué en phase III pour les cancers gastro-œsophagiens et du pancréas. Le groupe pourrait ainsi proposer une offre couvrant toute la chaîne de la théranostique, qui associe imagerie des tumeurs et traitement radioactif : production des traceurs, équipements d’imagerie, logiciels et infrastructures de traitement. Déjà présent dans les radiopharmaceutiques en Europe et au Japon, GE HealthCare cherche aussi à développer ses revenus récurrents grâce aux traceurs utilisés lors de chaque examen, contrairement aux équipements vendus ponctuellement. Cette stratégie pourrait simplifier l’organisation des établissements de santé, mais aussi réduire leur choix de fournisseurs et renforcer la concurrence pour les fabricants d’équipements d’imagerie.

    SOFIE continuerait de produire pour ses clients, y compris des traceurs d’autres fournisseurs, et GE HealthCare de travailler avec d’autres sous-traitants.

    Source : GE HealthCare, communiqué de presse (5 octobre 2026) – fiabilité : déclarative

  • Téléradiologie : Docaposte Santé relie son RIS au réseau de 350 radiologues de Medin+

    Depuis M-RIS, le centre demandeur transmet sa demande à CONNECT’IN avec les informations nécessaires, sans ressaisie par le secrétariat, le manipulateur ou le médecin. Medin+ choisit le radiologue adapté dans son réseau. Celui-ci interprète les images à distance, et le compte rendu revient dans l’environnement de travail du centre. CONNECT’IN couvre la téléradiologie d’urgence ou programmée, la médecine nucléaire à distance et la téléophtalmologie.

    L’intégration est proposée sans surcoût ; seules des prestations d’installation restent à la charge des établissements. Docaposte Santé équipe des centres publics et privés avec M-RIS, M-PACS (archivage et diffusion des images) et M-Viewer (visualisation).

    Un réseau qui multiplie les intégrations

    Les deux partenaires justifient l’accord par la démographie tendue des radiologues, les exigences de la permanence des soins et le besoin de surspécialisation. Medin+ avait déjà conclu en 2024 un partenariat avec Milvue, éditeur d’IA en radiologie.

    Pour les plateaux d’imagerie équipés de M-RIS, le recours à la téléradiologie devient une fonction du logiciel existant plutôt qu’un projet d’interface à financer.

    Source : Docaposte Santé, communiqué (7 octobre 2026) – fiabilité : déclarative.

  • GE HealthCare négocierait le rachat de Sofie Biosciences pour 1 milliard de dollars

    GE HealthCare négocierait le rachat de Sofie Biosciences pour 1 milliard de dollars

    GE HealthCare est en discussions pour racheter le développeur américain de radiopharmaceutiques Sofie Biosciences pour environ 1 milliard de dollars, selon le Financial Times du dimanche 13 septembre, repris par Reuters. L’annonce pourrait intervenir cette semaine. GE HealthCare n’a pas commenté. Sofie n’a pas répondu.

    L’opération

    Sofie, basée à Dulles (Virginie), développe des traceurs TEP pour le diagnostic du cancer et exploite un réseau de production d’isotopes à vie courte. En 2024, le fonds Trilantic avait pris 25,8 % du capital sur une valorisation allant jusqu’à 550 millions de dollars, selon le FT. Le prix évoqué représente presque le double. GE HealthCare et Sofie sont déjà liés : depuis octobre 2023, GE détient une licence mondiale sur le traceur FAPI-46 et une licence hors États-Unis sur FAPI-74, deux molécules issues de l’université de Heidelberg.

    Qui gagne

    GE HealthCare passe de la licence à la propriété. Le groupe vend les scanners TEP, les agents de contraste et détiendrait désormais le traceur et son réseau de production. Le traceur est un revenu récurrent à chaque examen, là où le scanner se vend une fois par décennie. Les fondateurs de Sofie et Trilantic, qui sortiraient deux ans après leur entrée, gagnent aussi.

    Qui perd

    Les fabricants de scanners sans activité pharmaceutique voient un concurrent verrouiller l’aval de l’examen. Les radiopharmacies indépendantes perdent un client-fournisseur potentiellement neutre. Les acheteurs hospitaliers risquent de voir se former des offres liées équipement plus traceur.

    Ce que cela change en Europe

    Les molécules FAPI viennent d’Allemagne, mais leur industrialisation se déciderait à Chicago. Pour la France, le sujet touche Curium, acteur français des radiopharmaceutiques, et les services de médecine nucléaire dépendants de quelques fournisseurs de doses. La disponibilité des traceurs, plus que le nombre de scanners, deviendra le facteur limitant du diagnostic oncologique.

    Pourquoi cela compte

    Le diagnostic par imagerie cesse d’être une affaire d’équipement. Il devient une chaîne intégrée : traceur, scanner, logiciel de quantification, décision thérapeutique. Celui qui contrôle le traceur oriente le parcours du patient en oncologie de précision. Pour les établissements et les régulateurs européens, la question devient l’accès aux doses et la neutralité des offres, pas seulement le prix des machines.

    Source : Reuters, d’après le Financial Times (13 septembre 2026) ; GE HealthCare, communiqué sur l’accord de licence FAPI (11 octobre 2023) · fiabilité : moyenne, transaction non confirmée par les parties.

  • « La radiologie du futur reposera sur le machine learning » (Inserm, Inria, Université de Grenoble)

    Un programme permettant de localiser et de diagnostiquer des tumeurs cérébrales par analyse d’images d’IRM a été développé par une équipe de chercheurs issus de l’Inserm et de l’Inria sous l’égide de l’Université Grenoble Alpes, annonce l’Inserm dans un communiqué publié le 11 juin 2018.

    Le programme innovant a été testé au cours d’une étude sur des rats publiée dans la revue spécialisée en radiologie, IEEE Transactions on Medical Imaging (IEEE-TMI) de janvier 2018, qui a mis en évidence des résultats de haute fiabilité :
    • 100% de localisations exactes de tumeurs ;
    • plus de 90% de diagnostics corrects du type de tumeurs.

    L’équipe travaille à parfaire le développement des outils mathématiques destinés à l’amélioration des capacités d’auto-apprentissage du programme développé.

    L’usage de l’IRM quantitative améliorée par le machine learning à renforcer en usage clinique

    L’imagerie par résonance magnétique (l’IRM) est la technique d’imagerie qui permet d’obtenir l’image la plus fine du cerveau et des caractéristiques des tissus cérébraux. L’imagerie quantitative consiste à établir une cartographie précise de différents paramètres mesurables du cerveau tels le débit sanguin ou le diamètre vasculaire.

    Néanmoins, elle reste peu utilisée en IRM clinique. Emmanuel Barbier, le responsable de l’étude et chercheur de l’Inserm est parti de ce constat :

    « Aujourd’hui, l’obtention d’images quantitatives ne correspond pas à ce qui se fait en routine clinique dans les services d’IRM. Mais, ces travaux montrent l’intérêt d’acquérir ce type d’images et éclairent les radiologues sur les outils d’analyse dont ils pourront disposer prochainement pour les aider dans leurs interprétations. »

    Les chercheurs ont travaillé à la mise au point d’un programme capable de reconnaître les caractéristiques de cerveaux en bonne santé. Dans un deuxième temps, aux images issues de cette opération ont été confrontées des images de cerveaux présentant des tumeurs, ce qui a permis de localiser automatiquement des zones divergeant des images de tissus sains.

    Le travail des chercheurs ne s’arrête pas là, car le programme a été affiné : chaque image de tumeur rentrée dans le programme a été associée à un diagnostic. L’outil a donc été doté de la capacité à identifier les différents types de tumeurs.

    Le défi actuel de l’équipe en charge du projet consiste à rendre l’outil plus performant pour diagnostiquer plus finement et de façon plus fiable les tumeurs.

    Pour aller plus loin

    L’apport de la technique de l’IRM quantitative améliorée par le machine learning dans la cancérologie cérébrale est par ailleurs évaluée actuellement dans le cadre du Plan Cancer porté par l’Inserm, au sein du Programme Hétérogénéité Tumorale et Ecosystème.

    La contribution de ce type d’outils est également en train d’être testée dans le domaine du diagnostic de la maladie de Parkinson. Elle s’inscrit dans le cadre du projet pluridisciplinaire « NeuroCoG » mené par l’Université Grenoble Alpes et bénéficie du financement IDEX (Initiatives d’excellence (IDEX)) du programme des investissements d’avenir.