The original thyroid scan (TS) was widely used to identify typical imaging patterns, suggesting the widely accepted main following clinical diagnoses: Grave's disease, Toxic adenoma, [hetero]-nodular goiters and thyroiditis. With the diffusion of sensitive TSH assays, considerable advances in the comprehension of the molecular mechanisms of hormonosynthesis, and new quantification possibilities especially using ¹²³I, the TS is a textbook of molecular imaging. The image can be finely quantified with, not only as regards the Uptake (¹²³IUp) and related parameters but also, the quantification of the spatial targeting leading to a Spatial Target Index (STI). Using this new molecular ¹²³I-TS, TSH values, and when required, correlation to Multiparametric Ultrasounds (MPUS), we generated a basic classification system of hyperthyroidism, with well-defined indexed criteria (C11-1 to C17-3), that allows reporting 24 distinct etiologies. Selected criteria involve TS and contrast patterns, precocious ¹²³IUp (p¹²³IUp), maximal TSH-dependent physiological Uptake, lobar concentration, Uptake and concentration ratios, STI, ^99mTc-MIBI TS and correlative MPUS. This approach allows to identify 4 subtypes of Graves’ disease, including hyperplastic, nodular and common GD variants entangled with Hashimoto's struma, 4 subtypes of Thyroid Functional Autonomy, including Disseminated Functional Autonomy, that cannot be diagnosed with other conventional procedures. Criteria C14-1 to C17-3 report on hyperthyroidism and iodine overload, factitia, main thyroiditis presentations and rare central or tumoral etiologies of hyperthyroidism. This classification, based on ¹²³I-TS molecular imaging, leads to unprecedented diagnostic finesse and paves the way for a personalized theranostic approach in thyroid pathology. Further development towards artificial intelligence networks is under study.

Depuis toujours, la scintigraphie thyroïdienne (ST) a été largement utilisée pour identifier, par l’image, les principaux diagnostics cliniques de la pathologie thyroïdienne : maladie de Basedow (MB), adénome toxique, goitre (hétéro)-nodulaire et thyroïdites. Avec la diffusion des dosages sensibles de TSH, les avancées considérables dans la compréhension des mécanismes moléculaires impliqués dans l’hormono-synthèse, et les nouvelles possibilités de la quantification, notamment avec l’¹²³I, la ST est devenue un cas d’école d’imagerie moléculaire. L’image peut être finement quantifiée avec, d’une part, la fixation thyroïdienne (¹²³IUp) et les paramètres dérivés et, d’autre part, la quantification du ciblage spatial conduisant à un Index de ciblage spatial (ICS). Avec cette nouvelle imagerie moléculaire scintigraphique (¹²³I-ST), la valeur de TSH et la corrélation à l’imagerie Ultrasonore Multiparamétrique (MPUS), nous avons développé un système de classification systématique de l’hyperthyroïdie, reposant sur des critères bien définis et indexés (C11-1 à C17-3) permettant de décrire 24 étiologies ou variants distincts. Les critères sélectionnés sont l’aspect de l’activation scintigraphique, le type du contraste, la fixation précoce ¹²³IUp (p¹²³IUp), la fixation physiologique maximale dépendante de la TSH, la concentration lobaire, le rapport des fixations et des concentrations, l’ICS, la scintigraphie au ^99mTc-MIBIet l’imagerie corrélative MPUS. Cette approche permet d’identifier quatre sous-types de maladie de Basedow, incluant les variants hyperplasiques, nodulaires et intriqués aux maladies de Hashimoto, quatre sous-types d’hyperthyroïdie Fonctionnelle Autonome, incluant les variétés disséminées (DISA), qui échappent aux procédures diagnostiques conventionnelles. Les critères C14-1 à C17-3 décrivent l’hyperthyroïdie en surcharge iodée, la factitia, les principales causes de thyroïdites, les causes rares d’hyperthyroïdie centrale et tumorale. Cette classification, fondée sur l’imagerie moléculaire par ¹²³I-ST débouche sur une finesse diagnostique jamais égalée et ouvre la voie à une approche théranostique personnalisée en pathologie thyroïdienne. Un développement utilisant les réseaux d’intelligence artificielle est en cours.