Caractérisation moléculaire de lésions tumorales par imagerie spectrale infrarouge : implémentation d'un nouveau concept basé sur l'histopathologie spectrale pour le diagnostic du cancer du côlon
Auteur / Autrice : | Jayakrupakar Nallala |
Direction : | Dhruvananda Ganesh Sockalingum |
Type : | Thèse de doctorat |
Discipline(s) : | Pharmacie - STS |
Date : | Soutenance le 14/09/2012 |
Etablissement(s) : | Reims |
Ecole(s) doctorale(s) : | Ecole doctorale Sciences, technologies, santé (Reims, Marne) |
Partenaire(s) de recherche : | Laboratoire : Matrice Extra-cellulaire et Dynamique Cellulaire (MEDYC) (Reims, Marne) |
Jury : | Président / Présidente : Michel Manfait |
Examinateurs / Examinatrices : Dhruvananda Ganesh Sockalingum, Nicholas Stone, Jacques Klossa, Marie-Danièle Diebold, Olivier Piot | |
Rapporteurs / Rapporteuses : Dominique Guenot, François Le Naour |
Mots clés
Mots clés contrôlés
Résumé
A l'heure actuelle, des méthodes innovatrices complémentaires à l'histopathologie pour le diagnostic de cancer sont en voie de développement. Dans cette perspective, une approche biophotonique telle la micro-imagerie spectrale infrarouge représente une méthode candidate capable de fournir une empreinte biochimique des cellules et des tissus sans étape de marquage. Par conséquent, un nouveau concept d'histopathologie spectrale infrarouge des tissus du côlon a été mis en œuvre afin d'identifier les signatures spectrales spécifiques des structures histologiques du côlon, et d'exploiter ces signatures afin de développer un modèle de prédiction comprenant des marqueurs potentiels pour le diagnostic du cancer du côlon de manière rapide et automatisée. Pour cela, les images infrarouges de différents échantillons coliques (adénocarcinome modérément différencié et non-tumorale) ont été acquises en utilisant un système d'imagerie infrarouge. Un déparaffinage mathématique a été réalisé sur les images spectrales en utilisant l'algorithme « extended multiplicative signal correction » (EMSC). Les données spectrales ont été soumises à une analyse de clustering, afin d'identifier les signatures spectrales spécifiques des tissus du côlon. Ces signatures ont été utilisées pour développer un modèle de prédiction robuste qui a été appliqué sur des échantillons des tissus du côlon inconnus pour l'identification histopathologique. Le modèle de prédiction, a non seulement identifié d'une part les tissus tumoraux inconnus avec une sensibilité de 100%, mais aussi d'autre part des caractéristiques importantes associées à la tumeur telles que le tumor budding et l'association de la tumeur et du stroma. La micro-imagerie spectrale infrarouge en conjonction avec l'analyse statistique multivariée, constituant une approche non destructive et ne nécessitant aucun marquage, démontre le potentiel de cette méthode comme outil complémentaire à l'histopathologie classique pour un diagnostic de cancer automatisé et objectif.