Détermination, par micro-imagerie infrarouge, de marqueurs spectraux à visée pronostique et prédictive dans le cancer du côlon (Ma(PIC)²)
Fiche projet
ANNÉE
2013
Appel à projets
Emergence structurante du Cancéropôle Est (Région GE)
Acronyme
Ma(PIC)²
Resumé
Contexte scientifique : La majorité des cancers du côlon résulte de la transformation progressive d’une tumeur bénigne (adénome) en tumeur maligne (carcinome). Bien que les mécanismes d’initiation, de progression et de dissémination métastatique soient largement étudiés, un réel besoin persiste dans l’identification de marqueurs moléculaires indicateurs du risque de transition adénome-carcinome, de dissémination métastatique et d’insensibilité au traitement. A ce jour, un obstacle majeur dans l’identification de tels marqueurs est l’importante hétérogénéité intra-tumorale, indétectable par les techniques d’histologie conventionnelle. Par contre, la micro-imagerie d'absorption infrarouge est une technique biophotonique qui analyse directement la composition biochimique d’un tissu, sans marquage extrinsèque. Des changements moléculaires très fins, à l’origine de l’hétérogénéité tumorale, peuvent être ainsi détectés au sein d’un tissu tumoral, permettant d’identifier des marqueurs spectroscopiques, spécifiques des différentes étapes du développement tumoral.
Descriptif du projet : Ce projet repose sur des résultats, que nous avons récemment obtenus, révélant par micro-imagerie infrarouge une hétérogénéité tumorale marquée au sein de xénogreffes de carcinome colique. Le présent projet vise à déterminer si cette hétérogénéité spectrale, non détectable par analyse histologique conventionnelle, est porteuse de valeurs pronostique et prédictive, quant au développement tumoral et à la réponse à la chimiothérapie. Notre objectif est de construire une base de données de marqueurs spectroscopiques, à valeur pronostique et prédictive, spécifiques des cancers coliques. [...]
Territoire
Champagne-Ardenne
Publications
Development of a memetic clustering algorithm for optimal spectral histology: application to FTIR images of normal human colon.
Farah I, Nguyen TN, Groh A, Guenot D, Jeannesson P, Gobinet C
Analyst. 2016 May;141(11):3296-304
Fully unsupervised inter-individual IR spectral histology of paraffinized tissue sections of normal colon.
Nguyen TN, Jeannesson P, Groh A, Piot O, Guenot D, Gobinet C
J Biophotonics. 2016 May;9(5):521-32
Development of a hierarchical double application of crisp cluster validity indices: a proof-of-concept study for automated FTIR spectral histology.
Nguyen TN, Jeannesson P, Groh A, Guenot D, Gobinet C
Analyst. 2015 Apr 7;140(7):2439-48