Thèse soutenue

Prise en compte de la distribution de la dose d’irradiation au cœur à la prédiction d’une valvulopathie radio-induite : application aux données des survivants des cancers pédiatriques

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Auteur / Autrice : Stefania Chounta
Direction : Setcheou Rodrigue AllodjiVéronique LetortSarah Lemler
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Biostatistiques et data sciences
Date : Soutenance le 30/06/2023
Etablissement(s) : université Paris-Saclay
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Santé Publique
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de recherche en épidémiologie et santé des populations (Villejuif, Val-de-Marne ; 2010-....)
référent : Université Paris-Saclay. Faculté de médecine (Le Kremlin-Bicêtre, Val-de-Marne ; 2020-....)
graduate school : Université Paris-Saclay. Graduate School Santé publique (2020-....)
Jury : Président / Présidente : Pierre Blanchard
Examinateurs / Examinatrices : Pierre Blanchard, Maria Blettner, Jean-Emmanuel Bibault, Karen Leffondré, Olivier Keunen
Rapporteurs / Rapporteuses : Maria Blettner, Jean-Emmanuel Bibault

Résumé

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Le taux moyen de guérison des cancers de l'enfant atteint aujourd'hui 70 à 80 %. La radiothérapie est l'un des traitements les plus préconisés, mais elle peut provoquer, à long terme, des effets iatrogènes importants, notamment des valvulopathies radio-induites. Des modèles identifiant les patients les plus à risques pourraient permettre de personnaliser les protocoles de suivi et d'identifier précocement ces effets indésirables. Actuellement, les modèles de prédiction de ces effets sont encore peu fiables et utilisent principalement la dose moyenne de radiations reçues au niveau des organes, omettant ainsi les effets potentiels de la forte hétérogénéité spatiale des doses reçues. Nos travaux explorent l'intégration de nouvelles variables et de nouveaux types de modèles pour une caractérisation plus fine des patients à risque. A l'aide des données de la corhorte French Childhood Cancer Survivors Study (FCCSS), nous avons montré que le risque de valvulopathie, estimé via un modèle à risques proportionnels de Cox, dépendait de l'histogramme dose-volume : il augmente pour des doses élevées mais également, bien que de manière moins significative, pour des doses de 5 à 20 Gy reçues sur plus de 90 % du volume du cœur. Dans un second temps, nous avons exploité les récents développements des dosiomics pour extraire des informations agrégées des matrices de doses. Nous avons ainsi montré que lorsque les variables cliniques sont disponibles, la dose moyenne au cœur pourrait être un prédicteur suffisant mais que la sélection d'indicateurs dosiomics était une bonne alternative pour des populations ayant reçu une dose au cœur non-homogène. Enfin, nous avons évalué nos approches sur une deuxième cohorte, la cohorte européenne PanCare. Les résultats fournis contribueront à améliorer les recommandations internationales pour la surveillance des survivants du cancer chez l'enfant pour le risque de valvulopathie.