SOUTENANCE DE THESE
22/09/2015
ORLHAC Fanny 22/09/15 CEA-SHFJ Salle verte 9h30

SUJET : Au-delà de la mesure de SUV en imagerie TEP : développement et évaluation de méthodes pour une caractérisation plus complète de l’activité métabolique des tumeurs

Sous la direction de M – Mme : BUVAT Irène
Son directeur de recherches.
SOUTENANCE DE THESE AYANT POUR JURY :
(indiquer les noms par ordre alphabétique)
• Irène Buvat
• Jacques Darcourt
• Eric Deutsch
• Carole Lartizien
• Nicolas Passat
• Michaël Soussan
• Samuel Valable

RESUME

Caractériser précisément l’hétérogénéité tumorale constitue un enjeu majeur en cancérologie. En effet, la coexistence de différentes populations de cellules affecte la croissance tumorale et donc la stratégie thérapeutique à adopter. Le calcul de biomarqueurs de cette hétérogénéité directement à partir des données d’imagerie présente de nombreux avantages : il est non-invasif, répétable plusieurs fois au cours du traitement, ne nécessite pas d’examens supplémentaires et permet d’inclure la tumeur toute entière et ses éventuelles métastases, à la différence des biopsies. En imagerie TEP, au-delà de l’interprétation classique par des mesures de fixation normalisées (SUV), de volume métabolique ou de glycolyse de la lésion, l’utilisation de paramètres de texture a été proposée. Depuis 2009, des études ont montré que ces index, extraits des images TEP avant traitement, permettaient de prédire la réponse à la thérapie et/ou la survie du patient pour de nombreux types de cancer.
Mon projet de recherche visait à développer et évaluer des méthodes pour une caractérisation plus complète de l’activité métabolique des tumeurs.
L’analyse de texture des images TEP nécessite un protocole de calcul des index plus complexe que celui des paramètres conventionnels utilisés en clinique. Afin de déterminer l’influence des étapes préliminaires au calcul de ces index, une étude méthodologique a tout d’abord été réalisée sur quatre groupes de patients. Cette analyse a montré que les paramètres de texture étaient redondants et qu’il existait une forte corrélation entre certains d’entre eux et le volume métabolique. Elle a également mis en évidence l’impact de la formule et du taux de discrétisation sur l’analyse de texture et permis de clarifier l’interprétation des indices.
Après avoir établi un protocole de calcul strict, une seconde partie de ce travail a consisté à évaluer l’intérêt de ces index pour une utilisation en clinique. L’analyse de texture a ainsi permis de différencier les tissus sains des tissus tumoraux dans le cas de cancers pulmonaires ou mammaires et d’identifier les tumeurs primitives des tumeurs récurrentes chez des patients atteints de gliomes. Nous avons également montré que les paramètres de texture permettaient de distinguer les types histologiques comme les tumeurs mammaires triple-négatives des non triple-négatives, les lésions pulmonaires épidermoïdes des adénocarcinomes ou encore les gliomes de haut-grade des lésions de bas-grade.
Afin de comprendre le lien entre l’hétérogénéité tumorale quantifiée sur les images TEP et l’hétérogénéité biologique des lésions, nous avons comparé l’analyse de texture réalisée à différentes échelles sur des modèles animaux. Cette étude a révélé que la texture mesurée in vivo sur les images TEP reflétait la texture mesurée ex vivo sur les images autoradiographiques. L’analyse des coupes histologiques a mis en évidence que les paramètres extraits des images TEP ne reflétaient pas point-par-point l’hétérogénéité de distribution des cellules tumorales mais plutôt l’organisation générale de ces cellules dans la lésion.