Thèse soutenue

Contributions à l'étude de la stabilité dans des modèles de populations de cellules

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Auteur / Autrice : Kyriaki Dariva
Direction : Thomas Lepoutre
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Mathématiques
Date : Soutenance le 17/06/2022
Etablissement(s) : Lyon
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale InfoMaths (Lyon ; 2009-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut Camille Jordan (Rhône ; 2005-....)
établissement opérateur d'inscription : Université Claude Bernard (Lyon ; 1971-....)
Jury : Président / Présidente : Magali Ribot
Examinateurs / Examinatrices : Thomas Lepoutre, Bedr'Eddine Ainseba, Raluca Eftimie, Laurent Pujo-Menjouet
Rapporteur / Rapporteuse : Bedr'Eddine Ainseba, Raluca Eftimie

Résumé

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L'objectif de cette thèse est d'étudier avec des modèles mathématiques structurés la leucémie myéloïde chronique (LMC), la leucémie lymphoïde chronique (LLC) et l'hématopoïèse. L'hématopoïèse est le processus de production des cellules sanguines qui peut être associée à des maladies hématologiques comme la leucémie. La LMC touche les cellules myéloïdes matures et la LLC les lymphoïdes matures. Dans un premier temps nous modélisons la LMC avec un système d'EDP qui généralise le modèle EDO d'interaction entre leucémie et système immunitaire introduit par Besse et al. en 2018. Nous étudions l'impact de la distribution des cellules leucémiques différentiées sur la stabilité des équilibres. Nous montrons qu'il y a des distributions qui peuvent déstabiliser l'équilibre de rémission, un point qui était toujours stable avec l'EDO. L'étude de la stabilité se ramène à l'étude du signe de la partie réelle des racines d'une équation du type: P(\lambda)+Q(\lambda)E(exp(-\lambda x))=0, ou P,Q sont des polynômes de degré 3 et 1 respectivement et E est la moyenne par rapport à une distribution p. Nous caractérisons complètement la stabilité quand p est un Dirac. Puis nous montrons que le Dirac n'est pas optimal au sens où il y a des distributions instables dont la moyenne \tau est plus petite que la moyenne du stable Dirac en \tau. Ensuite nous proposons et nous analysons quatre modèles d'EDP pour la LLC. L'objectif est de choisir le modèle le plus pertinent pour décrire sa dynamique sous traitement. Nous concluons qu'un modèle de compétition serait le meilleur choix pour expliquer certains phénomènes cliniques mais en même temps un modèle continue n'apporte pas plus d'information qu'un modèle discret d'EDO. Par conséquent, les EDO sont préférables par rapport aux EDP pour la LLC. Dans le dernier chapitre nous modélisons l'hématopoïèse avec un modèle à retard. L'intérêt est que les points d'équilibre, donc leur stabilité aussi, dépendent du retard \tau. Plus précisément, la stabilité est caractérisée par le signe de la partie réelle des racines de l'équation : P(\lambda, \tau)+Q(\lambda,\tau)exp(-\lambda \tau)=0 ou P,Q sont des polynômes de degré 2 et 1 qui dépendent du retard. Un point d'équilibre perd sa stabilité quand l'équation a des racines purement imaginaires i \omega avec \omega non nul. Un critère standard pour une bifurcation de Hopf et l’apparition des solutions périodiques est l'existence des solutions (conjuguées) purement imaginaires qui traversent l'axe imaginaire (sans que \omega soit nul) quand un paramètre du modèle bouge. Les oscillations des solutions du système de départ sont liées à des maladies hématologiques. Nous avons trouvé un critère qui permet de caractériser la stabilité de tout point d'équilibre étant donné les paramètres du modèle