Modélisation ubiquiste pour l'interaction d'échelles : application à la prédiction de la réponse d'une tumeur sous traitement en radiothérapie
Auteur / Autrice : | Kodjo Séna Apeke |
Direction : | Pascal Redou, Vincent Rodin |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Mathématiques et leurs interactions |
Date : | Soutenance le 10/12/2018 |
Etablissement(s) : | Brest |
Ecole(s) doctorale(s) : | École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication (Rennes) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Laboratoire de traitement de l’information médicale (Brest, Finistère) - Laboratoire en sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance |
Jury : | Président / Présidente : Patrick Maillé |
Examinateurs / Examinatrices : Pascal Redou, Vincent Rodin, Patrick Maillé, Su Ruan, Clovis Tauber, Sylvain Cussat-Blanc | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Su Ruan, Clovis Tauber |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Mots clés libres
Résumé
Les travaux présentés dans le cadre de cette thèse ont porté sur la modélisation mathématique de la réponse d’une tumeur en traitement par la radiothérapie. Le but étant de fournir aux médecins un outil numérique d’aide pour diagnostiquer le cancer. Comme par exemple, suivre l’évolution du volume de la tumeur pendant et après le traitement, réadapter les stratégies thérapeutiques, etc. Dans un premier temps, nous avons proposé un modèle discret stochastique basé sur une approche multiéchelle. Dans ce contexte, nous nous sommes concentrés sur trois différentes échelles de modélisation tumorale : l’échelle microscopique (les cellules dans un voxel), l’échelle mésoscopique (population de cellules dans un voxel) et l’échelle macroscopique (tissu tumoral), avec des interfaces de transition entre ces trois échelles. Au niveau cellulaire, la description est basée sur des probabilités de transfert de phase dans le cycle cellulaire. À l’échelle mésoscopique, nous représentons les populations de cellules selon les différentes étapes d’un cycle cellulaire. Enfin, à l’échelle macroscopique, la description tumorale est basée sur l’utilisation des images médicales PET FDG. Ces trois échelles existent naturellement : les données biologiques sont collectées au niveau macroscopique mais le comportement pathologique de la tumeur est basé sur un cycle cellulaire anormal à l’échelle microscopique. L’introduction d’une échelle mésoscopique a été essentielle pour réduire l’écart entre les deux extrêmes, en termes de transition entre eux. Nous utilisons le modèle multiéchelle discret pour prédire l’évolution temporelle du nombre de cellules tumorales. Par contre, ce modèle n’est pas bien adapté pour prédire l’évolution du volume de la tumeur. Aussi, avons-nous proposé dans un second temps, un deuxième modèle qui est biomécanique et basé sur une équation d’advection réaction. Enfin, les modèles discrets multiéchelle et biomécanique ont été associés pour former un modèle hybride. En effet, le modèle discret est utilisé pour estimer les trajectoires des pressions partielles d’oxygène dans l’environnement tumoral, ces pressions sont ensuite mises en entrée du modèle continu (biomécanique) pour la prédiction de l’évolution du volume tumoral.