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Objectifs
Les objectifs médicaux consistent à améliorer les stratégies de diagnostic et de traitement des tumeurs à l'aide de techniques IRM avancées. Cela implique de développer des méthodes permettant d'évaluer l'hétérogénéité des tumeurs et d'identifier les marqueurs de résistance au traitement, afin d'améliorer le pronostic. L'un des principaux objectifs est de mettre en œuvre une biopsie numérique non invasive pour évaluer les caractéristiques cruciales des tumeurs et les niveaux d'oxygénation sans avoir recours à des agents de contraste. En outre, l'objectif est d'appliquer ces avancées en matière d'IRM pour adapter les traitements de radiothérapie en fonction de la biologie individuelle des tumeurs, améliorant ainsi la précision et l'efficacité dans les milieux cliniques. Cette approche vise également à faciliter la planification de la radiothérapie à partir de l'IRM seule, offrant ainsi une alternative fiable et innovante pour le traitement personnalisé du cancer.
IRM
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Diagnostic et pronostic à partir d'images de routine clinique
La richesse des données provenant des protocoles existants dans la routine clinique est encore sous-exploitée. Nous explorons donc :
- l'augmentation de la robustesse et de la fiabilité des mesures actuelles extraites des systèmes d'imagerie conventionnels;
- l'intégration de descripteurs complexes grâce à des solutions d'apprentissage représentatif;
- l'exploitation de modèles statistiques avancés pour améliorer le diagnostic et le pronostic.
L'ensemble de nos protocoles d'imagerie est conçu pour être réalisé dans le cadre de protocoles cliniques impliquant des patients, avec des séances ne dépassant pas 30 minutes. Cette configuration nous permet de valider les valeurs diagnostiques et pronostiques de nos approches sur des patients et des cohortes pris en charge de manière experte au Centre Léon Bérard.
Chirurgie contre le cancer guidée optiquement
L'imagerie interventionnelle est cruciale pour guider la chirurgie et influence la prise de décision clinique concernant les interventions chirurgicales. L'évolution vers une planification personnalisée des traitements repose sur la capacité à prédire la précision et la fiabilité de l'imagerie des biomarqueurs peropératoires. Le développement et la mise en œuvre clinique de modèles prédictifs de jumeaux numériques marquent une transition vers une neurochirurgie personnalisée et axée sur les données. Traditionnellement, les décisions concernant l'utilisation de l'imagerie peropératoire pour guider les interventions reposaient principalement sur des directives générales et l'expérience du chirurgien. Nous développons une modélisation prédictive multimodale (IRM-optique) des biomarqueurs afin d'étayer ces décisions à l'aide de données quantitatives spécifiques aux caractéristiques pathologiques de chaque patient, ce qui améliore la précision des interventions chirurgicales et facilite la prise de décision clinique.
Nos travaux se concentrent sur la neurochirurgie des gliomes et abordent les questions cliniques liées à la délimitation des marges tumorales à travers les études cliniques de validation GLIOSPECT réf. NCT02473380 et FLUOSPECT avec HCL.
Nous avons proposé des approches originales pour identifier des biomarqueurs à l'aide de méthodes d'apprentissage automatique (Leclerc2020) et un modèle original pour la quantification par spectroscopie de fluorescence sans a priori sur les fluorophores parasites, basé sur une approche de spectroscopie de fluorescence à excitation multiple (Gautheron2023).