Fiche projet
Année
2007
Appel à projets
Programme Doctorants 2007 (INCa)
Acronyme
BFMIR
Resumé
I/ Problématique L’imagerie Raman constitue une technique innovante et très prometteuse pour l’analyse de tissus biologiques. Le principe repose sur l’enregistrement d’un signal lumineux diffusé suite à l’interaction d’un rayonnement monochromatique (laser) avec l’échantillon. Ce signal diffusé, constitué d’un ensemble de rayonnements à différentes longueurs d’onde, est hautement spécifique des constituants moléculaires de l’échantillon. Dans le cas des tissus biologiques présentant généralement différentes structures histologiques, il est intéressant de réaliser une cartographie Raman, en enrichissant ainsi l’information spectrale de la dimension spatiale. La résolution micrométrique de l’imagerie, le caractère non destructif, l’accès à des informations moléculaires sont les principales caractéristiques de cette technique, la rendant particulièrement bien adaptée à l’identification et la caractérisation de tissus tumoraux. Cependant, l’extraction de marqueurs spectroscopiques spécifiques nécessite de traiter les données spectrales au moyen de techniques statistiques multivariées et de classification. Les études actuellement menées portent sur un nombre limité d’échantillons. Ces investigations sont principalement réalisées à partir de coupes fines de biopsies congelées après exérèse. Les travaux les plus significatifs ont été réalisés au niveau de divers tissus cancéreux tels que le sein (Haka 2005), le cerveau (Koljenovic 2002, Koljenovic 2005), les tissus de la cavité buccale (Krishna 2004) et ovariens (Krishna 2005) ou encore la peau (Nijssen 2002, Tfayli 2006). Dans ces travaux, le potentiel discriminant de la technique, qui repose sur l’identification de marqueurs spectroscopiques spécifiques d’états physiopathologiques précis est sous-exploité puisque les cas analysés correspondent généralement à des états cancéreux bien distincts, définis à partir d’un examen histologique standard. Or, le développement de l’imagerie spectrale Raman dans le domaine de la biologie du cancer et notamment dans la mise en évidence de nouveaux types de marqueurs tumoraux à des fins diagnostiques et/ou pronostiques passe par le développement de nouvelles méthodes de traitement des données Raman, plus performantes et plus spécifiques que celles actuellement utilisées telles que la classification hiérarchique ascendante, le clustering par la méthode des K-means ou encore le clustering par la méthode des fuzzy C-means. Ce projet d’interface entre une équipe spécialisée dans la spectroscopie du vivant (MéDIAN, UMR 6142) et une équipe spécialisée dans le traitement de l’information (CReSTIC, EA 3804) permettra d’appliquer aux données hyperspectrales Raman des méthodes innovantes de biométrie floue et de séparation de sources. Ces méthodes permettraient d’intégrer à l’analyse des données, le paramètre de variabilité biologique et ainsi de renforcer le potentiel discriminant de l’imagerie Raman pour des études à visée diagnostique (identification d’un tissu tumoral) et pronostique (degré de malignité, évaluation de la réponse à un traitement …). De plus, le développement de l’imagerie Raman requiert de tester et valider cette méthodologie sur un grand nombre d’échantillons de façon à couvrir les différents stades de la progression tumorale et de tenir compte de la variabilité du tissu cancéreux (hétérogénéité tumorale, variabilité interindividuelle). De tels échantillons sont disponibles dans les tumorothèques où ils sont stockés en grande majorité sous forme de biopsies fixées et paraffinées. Or, la paraffine présente un signal Raman très intense qui masque fortement le signal tissulaire. Le déparaffinage chimique n’est pas envisageable du fait de la lourdeur du protocole et de l’altération des structures tissulaires induites par les agents chimiques. Le déparaffinage numérique qui passe par la modélisation du signal de la paraffine sera envisagé II/ Objectifs Le projet de doctorat que nous proposons s’intègre dans une démarche innovante qui a pour finalité de développer une approche biophotonique pour la caractérisation des tissus tumoraux. Cette approche viendra en complément des techniques histologiques utilisées dans les laboratoires d’anatomopathologie. Les marqueurs spectroscopiques, déterminés de façon totalement objective, devront permettre une identification des lésions tumorales dans les stades précoces, et permettront également l’accès à des informations de nature pronostique sur le degré d’invasivité ou la réponse à une stratégie thérapeutique. Ce projet entre dans le cadre des programmes développés au sein du Cancéropôle Grand Est ACI 2004 – 2008 qui fait l’objet d’une demande complémentaire en 2007. Les objectifs de ce projet de doctorat viseront à mettre au point de nouvelles approches du traitement des données d’imagerie spectrale Raman. Plus précisément, nous distinguerons : 1/ des techniques de séparation de sources pour éliminer la contribution de spectres perturbateurs (comme celui de la paraffine) au niveau des spectres collectés. Afin d’améliorer les résultats, ces techniques doivent utiliser des prétraitements spécifiques (extraction des lignes de base, correction en largeurs de pics, etc.) et elles devront prendre en compte la dimension spatiale des spectres collectés. 2/ des techniques de logique floue et de statistiques de rang pour la classification des données Raman tissulaires. La finalité est de renforcer le potentiel discriminant de la spectroscopie Raman au niveau de différents états physiopathologiques de la progression tumorale et pour mettre en évidence des marqueurs à visée pronostique.
Territoire
Champagne-Ardenne
