Au cœur du SIRIC Montpellier Cancer
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Florent Tachenne, Doctorant CIFRE au sein de l’équipe de recherche PINKCC
Dans le cadre d’une thèse CIFRE menée en collaboration avec Siemens Healthineers et l’équipe de recherche PINKcc, dirigée par le Pr Stéphanie Nougaret à l’IRCM, Florent Tachenne développe de nouvelles approches d’imagerie par résonance magnétique (IRM) pour mieux caractériser les tumeurs digestives et contribuer à une radiothérapie plus personnalisée. Ces travaux s’inscrivent dans le programme de recherche PRIORITY du SIRIC Montpellier Cancer.
Ingénieur généraliste de formation, Florent a choisi de mettre ses compétences en physique, mathématiques et programmation au service de la recherche médicale, à travers différentes expériences en laboratoire et dans l’industrie. Il nous présente aujourd’hui les objectifs et les enjeux de sa thèse.
- Quelle est la problématique clinique au cœur de votre thèse ?
Aujourd’hui, les cancers digestifs, notamment ceux du pancréas, du foie ou du rectum, sont encore largement pris en charge selon des protocoles standardisés. En radiothérapie, par exemple, les patients reçoivent généralement des doses comparables. Pourtant, la réponse au traitement peut varier considérablement d’un patient à l’autre. Cette hétérogénéité s’explique notamment par les caractéristiques propres à chaque tumeur.
Parmi les facteurs susceptibles d’influencer la réponse à la radiothérapie, l’oxygénation tumorale joue un rôle important. Des travaux in vitro ont notamment montré qu’une tumeur hypoxique, c’est-à-dire insuffisamment oxygénée, peut nécessiter jusqu’à trois fois plus de rayonnements pour obtenir un effet biologique comparable à celui observé dans une tumeur correctement oxygénée.
L’un des enjeux est donc de pouvoir identifier et caractériser ces différences le plus tôt possible dans le parcours de soins, afin de mieux adapter les traitements à chaque patient.
- En quoi consiste votre travail et comment le mettez-vous en œuvre ?
Mon travail vise à développer des méthodes d’IRM avancée permettant d’identifier de manière non invasive des biomarqueurs associés à l’hypoxie tumorale. L’objectif est de recueillir ces informations sans alourdir la prise en charge des patients, en s’appuyant sur une modalité d’imagerie déjà intégrée à leur parcours de soins.
Concrètement, mon travail s’articule autour de plusieurs étapes. Je développe et mets en place de nouvelles séquences d’IRM, puis je les teste et réalise les acquisitions chez les patients. Je développe également des outils permettant d’analyser les données recueillies, notamment à l’aide de méthodes d’intelligence artificielle, avant d’interpréter les résultats obtenus.
Nous explorons notamment deux approches complémentaires. La première consiste à étudier l’acidité tumorale. Les tumeurs hypoxiques produisent davantage de lactate, ce qui peut entraîner une diminution du pH tumoral. Des techniques d’IRM quantitatives spécifiques, comme le Chemical Exchange Saturation Transfer (CEST), permettent d’explorer certains marqueurs métaboliques associés à ces variations.
La seconde approche vise à évaluer l’oxygénation tumorale à partir de la concentration en désoxyhémoglobine, grâce à plusieurs séquences d’IRM quantitatives.
L’objectif est ensuite de croiser ces différentes informations afin de mieux caractériser les tumeurs avant le début de la radiothérapie et d’identifier les paramètres susceptibles d’influencer leur réponse au traitement.
- Quels sont les principaux enjeux de votre thèse ?
Le premier enjeu est de mieux décrypter l’hétérogénéité tumorale. Les tumeurs présentent des caractéristiques très variables d’un patient à l’autre, mais également au sein d’une même tumeur. L’objectif est donc d’identifier des profils tumoraux pertinents et, à terme, de mieux comprendre leur lien avec la réponse aux traitements.
Le deuxième enjeu est de rendre les mesures obtenues par IRM suffisamment fiables, sensibles et spécifiques pour pouvoir être utilisées dans différents contextes. Cela implique notamment de développer des méthodes d’analyse robustes et reproductibles, mais aussi de prendre en compte les variations qui peuvent exister entre les équipements et les protocoles d’acquisition. L’intelligence artificielle peut notamment contribuer à améliorer la robustesse de ces analyses.
Enfin, l’objectif à plus long terme est de développer des outils utilisables en clinique et à grande échelle. Cela nécessite de travailler sur des cohortes suffisamment importantes pour valider les approches développées et déterminer leur pertinence clinique.
Cette thèse vise ainsi à faire le lien entre le développement méthodologique en imagerie, l’analyse des données et leur potentiel transfert vers la pratique clinique, avec l’ambition de contribuer à une radiothérapie davantage adaptée aux caractéristiques de chaque tumeur.
