Réseau microvasculaire de la rétine : modèle 1D et données de haute résolution pour le dépistage des anomalies vasculaires

Microvascular network of the retina : 1D model, microfluidic device and high resolutional data for the detection of vascular anomalies

• Auteur / Autrice : Laureline Julien
• Direction : José-Maria Fullana, Michel Paques
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Mécanique
• Date : Soutenance le 08/12/2023
• Etablissement(s) : Sorbonne université
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences mécaniques, acoustique, électronique et robotique de Paris (2000-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut Jean Le Rond d'Alembert (Paris ; 2006-....)
• Jury : Président / Présidente : Sylvie Lorthois
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Pierre-Yves Lagrée, Valérie Deplano, Marcela Gabriela Szopos
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Simon Mendez, Astrid Decoene

Mots clés

Mots clés contrôlés

Modèles mathématiques

Microcirculation

Microfluidique

Rétinopathies

Mots clés libres

Rétinopathies

Réseau

Morphologie

Modèle 1D

Microfluidique

Microvasculaire

Retinopathies

Network

Morphology

1D model

Microfluidic

Microvascular

Résumé

Cette thèse porte sur la modélisation du réseau microvasculaire de la rétine dans le but d’étudier les processus circulatoire en jeu dans la rétine saine et en présence de rétinopathies, en faisant le pont entre modélisation numérique, expérimentales, et données cliniques. Le réseau rétinien présente l'avantage unique d'être le seul réseau microvasculaire accessible de manière non invasive pour l'étude in-vivo du corps humain. Nous vivons de grandes avancées techniques dans le domaine de l'imagerie rétinienne avec un accroissement de la précision des images de la morphométrie et du flux sanguin, fournissant des informations sur la situation vasculaire dans l'œil et le reste du système microvasculaire. De plus, ces données constituent une ressource précieuse pour la modélisation, complément utile aux études cliniques de la rétine, car elle permet l’accès à des paramètres non mesurables dans l'ensemble du réseau et la simulation de perturbations ou de pathologies contrôlées. Les pathologies cardiovasculaires peuvent induire des modifications dans les réseaux microvasculaires, par altération des processus biologiques et des conditions hémodynamiques. Les observations cliniques associées montrent des anomalies de la morphométrie locale et de la topologie du réseau. Ces anomalies vasculaires peuvent entraîner d'importantes variations du flux sanguin, car une forte interaction existe entre l'hémodynamique et la morphologie à l'échelle microvasculaire ; et provoquer des variations dans l’oxygénation et les capacités fonctionnelles, car c’est la zone d'échanges essentiels entre le sang et les tissus. Ainsi, la distribution discrète des globules rouges et des nutriments, dans le réseau est cruciale dans le bon fonctionnement des organes. Cette distribution, guidée par la topologie du réseau, est le résultat de nombreux phénomènes non linéaires complexes. Mieux comprendre ce qui se passe au niveau microvasculaire serait d'un intérêt majeur pour mesurer les retentissements hémodynamiques d’une anomalie locale et plus globalement d’une pathologie, ce qui permettrait d’en améliorer le dépistage et la prise en charge. Dans cette thèse, nous proposons deux types d'approches sur le sujet : l'une est une modélisation numérique où nous nous concentrons sur la répartition du flux dans le réseau avec une approche continue du sang ; et l'autre est une modélisation expérimentale où nous nous concentrons sur la répartition des globules rouges avec une approche discrète du sang. Pour les deux modélisations, des images morphométriques cliniques servent de base pour construire le réseau, une étape cruciale lors de l'étude de tels systèmes. D’abord, nous avons développé un modèle unidimensionnel patient-spécifique de la circulation artériolaire dans la rétine. Notre modèle est basé sur les lois de conservation et utilise des données d’imagerie de flux sanguin pour imposer des conditions aux limites réalistes. Pour vérifier notre modèle, nous effectuons une analyse de sensibilité et comparons ses résultats à des données de la littérature. Dans l'ensemble, notre modèle constitue un outil pour explorer la dynamique du flux sanguin rétinien et ses éventuelles implications cliniques. Ainsi, une application pour les cas de sténoses simples et multiples est présentée dans la dernière partie. En parallèle, nous avons développé un dispositif microfluidique imitant le réseau artériel rétinien. Les expériences réalisées fournissent des données sur la résistance de la puce et le flux dans l'ensemble du réseau rempli de sang, ce qui permet une comparaison avec les résultats du modèle. De plus, il apporte des données nouvelles sur la répartition des globules rouges dans un vaste réseau, ce qui donne des pistes pour l’amélioration des lois mathématiques existantes pour la modélisation de la viscosité et de la répartition des globules rouges.

This thesis focuses on modeling the microvascular network of the retina to investigate circulatory processes in both the healthy retina and in the presence of retinopathies, bridging the gap between numerical modeling, experimental approaches, and clinical data. The retinal network offers the unique advantage of being the only non-invasively accessible microvascular network for in-vivo studies in the human body. We are currently experiencing significant advancements in the field of retinal imaging, with increased precision in morphometric and blood flow imaging, providing insights into the vascular status within the eye and the broader microvascular system. Furthermore, these data serve as a valuable resource for modeling, which complements clinical studies of the retina by providing access to parameters that cannot be measured throughout the entire network and enabling the simulation of controlled disturbances or pathologies. Cardiovascular pathologies can induce modifications in microvascular networks through alterations in biological processes and hemodynamic conditions. Associated clinical observations reveal anomalies in local morphometry and network topology. These vascular anomalies can lead to significant variations in blood flow, as there is a strong interaction between hemodynamics and morphology at the microvascular scale, causing changes in oxygenation and functional capacities. The discrete distribution of red blood cells and nutrients within the network is crucial for proper organ function. This distribution, guided by the network's topology, is the result of many complex nonlinear phenomena. A better understanding of what occurs at the microvascular level would be of significant interest in measuring the hemodynamic repercussions of a local anomaly and, more broadly, a pathology, which could enhance early detection and management. In this thesis, we present two types of approaches on the subject : one is a numerical modeling approach where we focus on the distribution of flow within the network using a continuous blood approach, and the other is an experimental modeling approach where we concentrate on the distribution of red blood cells using a discrete blood approach. For both modeling approaches, clinical morphometric images serve as the foundation for constructing the network, a crucial step in the study of such systems. Initially, we developed a patient-specific one-dimensional model of arteriolar circulation in the retina. Our model is based on the principles of conservation and utilizes blood flow imaging data to impose realistic boundary conditions. To validate our model, we conducted a sensitivity analysis and compared its results to data from the literature. Overall, our model serves as a tool to explore the dynamics of retinal blood flow and its potential clinical implications. An application for cases of single and multiple stenoses is presented in the final section. In parallel, we developed a microfluidic device that replicates the retinal arterial network. The experiments conducted provide data on the chip's resistance and blood flow throughout the network filled with blood, enabling comparison with the model's results. Furthermore, it yields new data on the distribution of red blood cells in a large network, offering insights for enhancing existing mathematical laws for modeling viscosity and red blood cell distribution.