Imagerie TEP au 18F-FDG du cancer du sein : étude combinée de la perfusion tumorale et du métabolisme glucidique pour la caractérisation tumorale et la prédiction de la réponse à la chimiothérapie néoadjuvante

18F-FDG PET for breast cancer : combined analysis of tumour perfusion and metabolism for tumour characterisation and neoadjuvant chemotherapy response prediction

• Auteur / Autrice : Néréa Payan
• Direction : Alexandre Cochet, Jean-Marc Vrigneaud, Benoît Presles
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Instrumentation et informatique de l'image
• Date : Soutenance le 24/06/2020
• Etablissement(s) : Bourgogne Franche-Comté
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur et microtechniques (Besançon ; 1991-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Imagerie et Vision Artificielle (ImVia) (Dijon)
• Partenaire(s) de recherche : Etablissement de préparation : Université de Bourgogne (1970-....)
• Jury : Président / Présidente : David Sarrut
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Mathieu Hatt, Emmanuel Durand

Mots clés

Mots clés contrôlés

Cancer du sein

Chimiothérapie néoadjuvante

Chimiothérapie

Mots clés libres

TEP Dynamique

Perfusion tumorale

Cancer du sein

Hétéroogénéité tumorale

Dynamic PET

Tumour blood flow

Breast Cancer

Tumour heterogeneity

Résumé

La chimiothérapie néoadjuvante (CNA) est un traitement fréquemment proposé aux patientes présentant des tumeurs mammaires localement avancées ou volumineuses au diagnostic. L’obtention d’une réponse histologique complète (pCR) à l’issue de la CNA est un facteur de bon pronostic lié à une diminution du risque de récidive, c’est pourquoi, sa prédiction est devenue un objectif clé pour l’orientation de nouvelles stratégies thérapeutiques. Des études ont montré que les modifications précoces du métabolisme glucidique, évaluées par Tomographie par Émission de Positons (TEP) au 2-desoxy-2-18F-fluoro-D-glucose (18F-FDG) réalisée avant traitement et après une cure de CNA, permettaient au moins partiellement de prédire cette réponse. Toutefois, compte tenu de la diversité des cancers du sein et de la complexité des mécanismes qui sous-tendent à la réponse tumorale, il s’avère nécessaire d’avoir une approche multiparamétrique. Or, la TEP au 18F-FDG, qui est un examen de référence en imagerie médicale pour quantifier le métabolisme et la viabilité des tumeurs cancéreuses, permet également d’appréhender la perfusion tumorale sous couvert d’une imagerie dynamique acquise immédiatement après administration du radiotraceur. Par ailleurs, l’étude de l’hétérogénéité tumorale, métabolique comme perfusionnelle, permet d’obtenir une caractérisation toujours plus poussée des lésions. L’objectif de cette thèse a donc été d’évaluer l’apport combiné du métabolisme et de la perfusion tumorale évaluée par la TEP au 18F-FDG réalisée avant traitement, pour la prédiction de la réponse à la CNA, en l’associant également à d’autres paramètres cliniques et biologiques ainsi qu’à des paramètres de texture caractérisant l’hétérogénéité tumorale. Les études ont été réalisées à l’aide d’une cohorte de 246 patients. Dans une première analyse nous avons évalué l’impact que pourraient avoir différentes méthodes de calcul des indices de texture sur leurs relations avec la réponse à la CNA. Les résultats ont ainsi permis d’identifier qu’une discrétisation relative (DR) de l’image semble plus appropriée pour identifier les patientes bonnes répondeuses. Dans une seconde étude, les relations entre les paramètres d’hétérogénéité tumorale avec les caractéristiques biologiques et moléculaires des tumeurs ont été évaluées. Les résultats ont montré une perfusion tumorale maximale significativement plus élevée pour les tumeurs de stade T3 et T4 et également chez les patients présentant un envahissement métastatique lymphatique régional (N+), sans qu’aucune différence métabolique significative ne soit observée. Par ailleurs, une différence significative d’hétérogénéité de perfusion a été notée entre les phénotypes tumoraux bien qu’aucune différence de perfusion globale n’ait été constatée. Enfin, une analyse de la prédiction de la réponse histologique à la CNA a été réalisée dans une dernière étude, à l’aide de modèles pronostiques utilisant la régression logistique et une sélection de variable univariée. Les meilleures performances de prédiction ont été notées pour les modèles combinant les paramètres cliniques et métaboliques (conventionnels et de texture), les résultats de perfusion ne permettant pas, a priori, d’améliorer la prédiction.

Neoadjuvant chemotherapy (NAC) is a common treatment in patients with locally advanced or large breast cancer at diagnosis. A pathological complete response (pCR) at the end of NAC is recognized as a good surrogate marker of relapse-free survival. An early identification of the pathological response has then become a key parameter to monitor new therapeutic strategies. Studies, focusing on predictive biomarkers identification, have shown that early changes in tumour metabolism, assessed by Positron Emission Tomography (PET) using 2-desoxy-2-18F-fluoro-D-glucose (18F-FDG), allow the early assessment of the pathological response at the end of treatment. However, given the diversity of breast cancers and the complexity of the mechanisms underlying the tumour response, a multi-parametric approach is necessary. 18F-FDG PET, the gold standard for in vivo evaluation of tumour metabolism, also provides estimation of tumour blood flow using a dynamic acquisition performed immediately after injection. Furthermore, the evaluation of tumour heterogeneity, for both metabolism and perfusion, brings new insights into breast lesions characterization. The main objective of this thesis was then to evaluate the combined tumour metabolism and perfusion information, assessed by 18F-FDG PET perform before treatment, in order to predict pathological response to NAC. These biomarkers were also associated with clinical and biological parameters as well as texture parameters to quantify tumour heterogeneity. All the studies were conducted using a cohort of 246 patients. In a first analysis, we evaluated the impact of several texture features calculation methods on their relationships with the pathological response to NAC. The results showed that a relative rescaling for the PET images appears more appropriate to identify good responders. In a second study, conventional metabolism and perfusion parameters with their heterogeneity features were analysed according to tumour biological characteristics and molecular subtypes. Results showed that T3 and T4 stage tumours and tumours with lymph node involvement presented a higher perfusion, whereas no significant differences in SUV max or SUV mean were reported. In addition, tumour blood flow heterogeneity was different among breast cancer phenotypes and this was not previously observed with a global analysis of the perfusion. Finally, a treatment response prediction analysis was performed in a last study, with prognostic models using logistic regression and univariate feature selection. The best prediction performances were noted for models combining clinical and metabolic parameters (conventional and textural), whereas the tumour blood flow did not apparently improve the prediction.