Modélisation mathématique multi-échelles de la croissance tumorale et complexité de la prédiction du bénéfice des thérapeutiques anti-cancéreuses

• Auteur / Autrice : Benjamin Ribba
• Direction : Jean-Pierre Boissel
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Biomathématiques
• Date : Soutenance en 2006
• Etablissement(s) : Lyon 1

Mots clés

Mots clés contrôlés

Cancer -- Thérapeutique

Tumeurs

Biomathématiques

Résumé

Ce travail s'inscrit dans la perspective du développement des méthodes de modélisation mathématique et de simulation numérique pour l'innovation thérapeutique en cancérologie. Les enjeux potentiels sont la rationalisation - et par conséquent la rentabilisation - du développement thérapeutique depuis les étapes d'innovation jusqu'à la mise en place et l'optimisation des essais cliniques. Nous décrivons les principaux mécanismes physiopathologiques du cancer par l'intégration de différents modèles mathématiques aux trois échelles pertinentes du patient : l'échelle sub-cellulaire, cellulaire et tissulaire ou macroscopique. Les simulations, qui visent à prédire le bénéfice de différentes stratégies thérapeutiques, de la radiothérapie aux thérapies ciblées, illustrent à la fois l'importance de prendre en compte de manière mécanistique les processus fondamentaux multi-échelles de la croissance tumorale et la difficulté de prédiction du bénéfice des thérapeutiques anti-cancéreuses

This thesis is in keeping with the development perspective of mathematical modeling and computer simulation for therapeutic innovation in oncology. Potential stakes are to make rational - and in consequence cost-effective - therapeutic developments from innovation to clinical trials design. We describe the main pathophysiological mechanisms involved in cancer growth by the integration of different mathematical models at three relevant scales of the patient organism: the sub-cellular scale by modeling the molecular pathways involved in tumor growth; the cellular scale by modelling cell proliferation and death regulation; and the tissue scale by means of a mathematical formalism based on fluid dynamic laws. Computer simulations, aimed at predicting the different therapeutic strategies, from radiotherapy to targeted therapy, show the importance of integrating mechanistically tumor growth key multiscale processes and the complexity of predicting therapeutic benefit of anti-cancer treatment