Directeur : Pascal Laugier PROPOSITION DE THÈSE Titre du sujet de thèse Modélisation et caractérisation multi-paramétrique ultrasonore pour l’évaluation in vivo de l’hétérogénéité tumorale et son influence sur l’évolution thérapeutique. Contact(s) Lori BRIDAL, [email protected] Contexte Au cours du développement tumorale, des populations de cellules se développent suivant différentes distributions spatiales et différents parcours évolutifs. L’interaction des cellules avec leur microenvironment est également hétérogène à cause d’une variabilité topographique dans la nature de la matrice extracellulaire et la perfusion sanguine. L’hétérogénéité tumorale est associée à un pronostic négatif et augmente le risque que des populations cellulaires au sein de la tumeur résistent à la thérapie. L’élargissement des connaissances sur le microenvironnement tumoral et le développement des thérapies ciblant les defauts moléculaires spécifiques appellent au développement de techniques permettant : 1) une meilleure évaluation de l’hétérogénéité tumorale in vivo et 2) l’interprétation de ces informations pour une meilleure compréhension de l’influence de cette hétérogénéité sur la réponse thérapeutique tumorale [1, 2]. Afin d’aborder ce deuxième point, des modèles mathématiques ont été proposés pour comprendre et prédire la dynamique de la croissance tumorale en fonction de sa composition hétérogène. Le modèle développé par Hahnfeldt et al. [3] décrit le support vasculaire tumoral et l’influence de stimuli angiogéniques positifs et négatifs sur son développement. Un excellent accord a été démontré entre le comportement du modèle et les observations expérimentales (modèle murin, carcinome du poumon de Lewis) sous différents inhibiteurs angiogéniques. Des travaux plus récents ont relié la dynamique de la croissance tumorale aux biomarqueurs histologiques pour la prolifération, l’hypoxie et l’angiogenèse en utilisant un modèle semi-mécanique pour le développement longitudinal de l’angiogenèse tumorale [4]. Il a été démontré dans un modèle de xénogreffe de cancer colorectal, à l’aide de ce modèle à effets mixtes, que la progression de la taille tumorale dépend des pourcentages de tissus nécrotiques et hypoxiques. En outre, il a été démontré que le modèle peut être appliqué pour étudier l’efficacité des médicaments anti-angiogéniques sur le microenvironnement d’une tumeur et sa modification au cours de la thérapie. A ce jour, le développement et la validation de tels modèles mathématiques de croissance tumorale dépendent de l’évaluation sous microscope de l’hétérogénéité intratumorale. Quelques travaux ont débuté afin d’explorer le potentiel fort de combiner des données d’imagerie (IRM et TEP) avec des modèles mathématiques pour mieux évaluer la croissance de la tumeur in vivo [5]. L’émergence récente des techniques ultrasonores permettant la cartographie de la microstructure, le flux sanguin et Faculté de médecine Pierre et Marie Curie 91 boulevard de l'Hôpital 2e étage 75634 PARIS Cedex 13 tel : +33 1 53 82 84 00 fax : +33 1 53 82 84 48 Laboratoire d'Imagerie Biomédicale Sorbonne Universités, UPMC Univ Paris 06 Inserm U 1146, CNRS UMR 7371 http://www.lib.upmc.fr [email protected] Faculté de médecine Paris Descartes 15 rue de l’Ecole de Médecine Escalier A 3e étage 75006 PARIS tel : +33 1 44 41 49 60 fax : +33 1 46 33 56 73 l’élasticité tissulaire représente une avancée significative vers l’évaluation du microenvironnement tumoral in vivo par l’imagerie. Ces techniques d’imagerie sont à prix compétitif, bien toléré par le patient et peuvent être répétées régulièrement au cours d’un suivi thérapeutique. Parmi ces techniques nous pouvons citer : 1) l’analyse spectrale et statistique des signaux ultrasonores radiofréquences rétrodiffusés par un milieu biologique qui a été développée pour évaluer des paramètres qui sont liés à la microstructure de tissu [6] ; l’élastographie ultrasonore ultrarapide qui permet de mesurer la vitesse des ondes de cisaillement dans le milieu, une propriété physique qui est reliée au module d’Young (rigidité) des tissus [ 7 ] et l’imagerie de contraste ultrasonore qui fournit une évaluation en temps réel du flux microvasculaire basée sur la détection du traceur et de modèles mathématiques pour l'écoulement du sang dans le système [8, 9]. A l’aide de ces techniques, des informations reliées à la présence de la nécrose, la fibrose et le flux microvascluaire peuvent être obtenues avec une résolution spatiale entre 300 µm et 1 mm. Ce projet interdisciplinaire combine des techniques ultrasonores émergentes pour la classification multiparamétrique du microenvironnement tumoral et un modèle mathématique reliant la composition hétérogène tumorale à l’évolution de sa croissance/régression afin de i) évaluer la composition hétérogène du microenvironnement tumoral à partir de l’imagerie ultrasonore quantitatives multiparamétrique [10, 11] et ii) intégrer cette information dans un modèle mathématique pour la croissance tumorale. Les prédictions du modèle seront testées dans des modèles murins avec contrôle histologique et l’approche imagerie/modèle sera adaptée en préparation de son application dans les populations de patients présentant les métastases hépatiques d’un cancer colorectal. Projet Ces recherches s’insèrent dans un projet intitulé « Classification multi-paramétrique ultrasonore pour l’évaluation de la progression tumorale » financé par le FRM (3 ans à partir de 2014). Aujourd’hui sont établies : 1) les techniques pour la cartographie des paramètres ultrasonores ; 2) une base de données multi-paramétrique d’imagerie/histologie dans un modèle murin tumoral (tumeurs ectopiques, cancer de colon) sous thérapie (cytotoxique, antiangiogénique, groupes de contrôle); 3) un modèle mathématique de croissance tumorale implémentée sur la base de travaux publiés par Ribba et al. [4]. Les recherches de doctorant s’organisent autour de plusieurs étapes : 1) Mise en relation des cartographies multi-paramétriques acquises à partir de l’imagerie ultrasonore et par techniques de référence invasives. 2) Développement d’un classifier multi-paramétrique ultrasonore (classifier supervisé) reliant paramètres de l’imagerie à la composition tumorale (probabilité de nécrose, non vascularisation et vascularisation). 3) Intégration de ces données dans le modèle mathématique de croissance tumorale. Ce travail contribuera, à terme, a la prise de décision personnalisée pendant le suivi thérapeutique et à une meilleure compréhension de l’influence de l’environnement hétérogène tumoral sur la sensibilité d’une tumeur au traitement. Bibliographie : 1Folkman, J Adv Cancer Res, 43, 175, 1985 2Salmon et al, Int J Radiat Oncol Biol Phys, 68, 211, 2007 3Hahnfeldt et al, Cancer Res, 59, 4770, 1999 4Ribba et al, Eur J Cancer, 47, 479, 2011 5Atuegwe et al, Phys Med Biol, 57, 225, 2012 6Oelze et al, J Ultrasound Med, 112, 1202, 2002 7Tanter et al, Ultra Med Biol, 34, 1373, 2008 8Barrois et al, IEEE UFFC, 2013, 2284, 2013 9Lamuraglia et al, Crit Rev Oncol Hematol, 73, 202, 2010 10Mule et al, Phys Med Biol, 56,5153, 2011 11Kulikova et al, SPIE Med Imaging 8314, 2012