Développement et optimisation du modèle Nanox de prédiction de survie cellulaire pour les radiothérapies innovantes
Recrutement: 
Recrutement en cours/passé: 
Recrutement en cours
Periode: 
2018-2021
Contact: 
Jean Michel Létang (jean.letang@creatis.insa-lyon.fr)

CONTEXTE

L’hadronthérapie est une modalité de traitement du cancer de plus en plus répandue, qui combine l’efficacité biologique relative (EBR) élevée des ions et leurs propriétés balistiques permettant un ciblage précis de la zone tumorale. Puisque l’EBR dépend d’une multitude de paramètres associés au faisceau irradiant ainsi qu’aux caractéristiques des cellules, les modèles biophysiques sont indispensables pour satisfaire les demandes cliniques. NanOx [1] répond à plusieurs des failles introduites par les modèles couramment intégrés dans les plans de traitements (TPS), et présente également des aspects innovants.

NanOx est basé sur une théorie entièrement stochastique des rayonnements en considérant les fluctuations de la dose déposée à l’échelle nanométrique et micrométrique. Le principe fondamental de ce modèle est de factoriser l’induction de la mort cellulaire en une composante liée aux effets «locaux» et une autre liée aux effets «globaux». La première composante est associée aux événements biologiques de dimension nanométrique et dont l'occurrence conduit inévitablement à la mort cellulaire. La deuxième est représentée par le stress oxydant, qui peut être exprimé par une concentration en radicaux libres radio-induits.

OBJECTIFS

Contribution au développement et à l’optimisation du modèle NanOx en terme de précision, de temps de calcul et de gestion de données, en particulier dans le cadre de simulation de plan de traitement par hadronthérapie.

PROGRAMME DE RECHERCHE

Le projet de recherche se décline en 3 axes : l’amélioration du modèle (en terme de précision), l’optimisation des calculs et l’implémentation des résultats du modèle dans l’outil de simulation Monte Carlo Gate.

  1. Amélioration du modèle.Les prédictions du modèle NanOx ont été comparées aux données expérimentales pour 3 lignées cellulaires (V79, HSG et CHO) ainsi qu’aux prédictions du modèle MKM et aux différentes versions du modèle LEM (les systèmes actuels de planification de traitement par ions carbone utilisent une version modifiée du MKM et la version I du LEM). Cette comparaison montre que les prédictions du modèle NanOx sont en bon accord avec les données expérimentales. Elles sont aussi bonnes voire meilleures que les prédictions des modèles LEM et MKM sur la majorité du spectre de transfert d’énergie linéique (TEL). Elles mériteraient toutefois d’être améliorées dans la gamme des TEL intermédiaires. Une étude systématique de l’influence des différents paramètres de la première version du modèle a été effectuée récemment. Un premier travail de la thèse consistera à évaluer une deuxième version du modèle dans laquelle i) la contribution des effets globaux au paramètre α des courbes de survie est non nulle et ii) les volumes sensibles associés aux “effets globaux” et aux effets “locaux” sont différents. Par ailleurs, les calculs du modèle NanOx nécessitent d’effectuer un certain nombre d’approximations pour réduire les temps de calcul. La validité de ces approximations sera évaluée de manière à assurer une cohérence globale du modèle et de son implémentation.

  2. Optimisation des calculs et représentation de données.Le calcul des fk nécessiterait des temps rédhibitoires si des simulations Monte Carlo analogues étaient utilisées. Une collaboration précédente entre les deux laboratoires CREATIS et IPNL sur l’accélération du calcul des cartes d’émetteurs de gamma-prompt en protonthérapie (thèse Brent Huisman) a ouvert la voie à des techniques élaborées de réduction de variance. C’est dans le prolongement de ces travaux que la thèse se fera.Le stockage des fk demandera des stratégies audacieuses de représentation de données. Une des pistes explorées sera l’utilisation de réseaux de neurones pour réduire la complexité de la représentation.Enfin, les calculs de nano et de microdosimétrie reposent sur le tirage aléatoire de cibles nano et micrométriques autour de la trace des ions. Le temps de calcul du modèle NanOx dépend pour une large part du nombre de cibles tirées. La réduction de ce nombre de cibles sera étudiée dans le cadre de la thèse pour optimiser le temps de calcul tout en conservant des incertitudes statistiques négligeables.

  3. Implémentation.L’implémentation se fera dans GATE pour une portabilité efficace et une diffusion large. Le code sera également couplé à la librairie Geant4-DNA utilisée par de nombreux sites également.

PROFIL RECHERCHÉ

Informatique, mathématiques appliquées, physique des rayonnements

INFORMATIONS PRATIQUES

  • Directeurs de thèses : Jean Michel Létang (jean.letang@creatis.insa-lyon.fr) & Michael Beuve (m.beuve@ipnl.in2p3.fr)

  • Localisation: CREATIS & IPNL (Lyon)

  • Salaire (net): 1400 €/mois environ. Ce sujet fera l’objet d’une demande de financement à l'école doctiorale EEA en mai 2018, la possibilité du financement dépendant fortement de la qualité du dossier du candidat.

  • Période: 3 ans à partir de 2018.

BIBLIOGRAPHIE

[1] Cunha M, Monini C, Testa E, Beuve M. NanOx, a new model to predict cell survival in the context of particle therapy. Phys Med Biol 2016; Available from: http://iopscience.iop.org/article/10.1088/1361-6560/aa54c9