Thèse soutenue

Biomarqueurs corps entier en imagerie par Tomographie d’Emission de Positons (TEP)

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Auteur / Autrice : Louis Rebaud
Direction : Irène BuvatBruce Spottiswoode
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Physique et imagerie médicale
Date : Soutenance le 07/05/2024
Etablissement(s) : université Paris-Saclay
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Electrical, optical, bio-physics and engineering
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'imagerie translationnelle en oncologie (Orsay, Essonne ; 2020-....)
référent : Faculté des sciences d'Orsay
graduate school : Université Paris-Saclay. Graduate School Sciences de l'ingénierie et des systèmes (2020-....)
Entreprise : Siemens Healthineers
Jury : Président / Présidente : Adrien Depeursinge
Examinateurs / Examinatrices : Sally Barrington, Ronald Boellaard, Anne-Ségolène Cottereau
Rapporteurs / Rapporteuses : Sally Barrington, Ronald Boellaard

Résumé

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Cette thèse, réalisée en partenariat avec l'Institut Curie et Siemens Healthineers, explore l'utilisation de l'imagerie par tomographie par émission de positrons (TEP) pour le pronostic du cancer, en se concentrant sur les lymphomes non hodgkiniens, en particulier le lymphome folliculaire (FL) et le lymphome diffus à grandes cellules B (DLBCL). Partant de l'hypothèse que les biomarqueurs actuels calculés dans les images TEP sous-utilisent leur richesse en informations, ce travail se concentre sur la recherche de nouveaux biomarqueurs en imagerie TEP corps entier. Une première approche manuelle a permis de valider une caractéristique précédemment identifiée (fragmentation de la tumeur) et d'explorer l'importance pronostique de l'atteinte splénique dans les DLBCL, en constatant que le volume de l'atteinte splénique ne permet pas de stratifier davantage les patients présentant une telle atteinte. Pour dépasser les limites empiriques de la recherche manuelle, une méthode d'identification semi-automatique des caractéristiques a été mise au point. Elle consiste à extraire automatiquement des milliers de biomarqueurs candidats et à les tester à l'aide d'un pipeline de sélection conçu pour trouver des caractéristiques quantifiant de nouvelles informations pronostiques. Les biomarqueurs sélectionnés ont ensuite été analysés et recodés de manière plus simple et plus intuitive. Cette approche a permis d'identifier 22 nouveaux biomarqueurs basés sur l'image, qui reflètent des informations biologiques sur les tumeurs, mais aussi l'état de santé général du patient. Parmi eux, 10 caractéristiques se sont avérées pronostiques à la fois pour les patients atteints de FL que pour ceux souffrant de DLBCL. La thèse aborde également le défi que représente l'utilisation de ces caractéristiques dans la pratique clinique, en proposant le modèle ICARE (Individual Coefficient Approximation for Risk Estimation). Ce modèle d'apprentissage automatique, conçu pour réduire le surapprentissage et améliorer la généralisation, a démontré son efficacité dans le cadre du challenge HECKTOR 2022 visant à prédire le risque de rechute de patients atteints de cancer des voies aérodigestives supérieures à partir de leurs images TEP. Ce modèle s'est également avéré plus résistant au surapprentissage que d'autres méthodes d'apprentissage automatique lors d'une comparaison exhaustive sur un benchmark de 71 jeux de données médicales. Ces développements ont été implémentés dans une extension logicielle d'un prototype développé par Siemens Healthineers.