(Stage de Master 2 ou dernière année d’école d’ingénieur)
Date et durée du stage
- A partir de janvier 2019, 6 mois
Contexte
La présentation clinique des tumeurs neuroendocrines pancréatiques (PNET) est très hétérogène en termes de taille, de fonction et de pronostic. La découverte fortuite de très petites PNETs est devenue fréquente en raison de l’utilisation généralisée de l’imagerie, mais les lésions identifiées sont souvent bénignes. L’intervention chirurgicale est associée à un niveau élevé de morbidité et d’une mortalité non nulle. La classification clinique standard repose sur le marquage de prolifération (Ki-67) nécessitant un grand nombre de cellules et présentant un chevauchement pour les deux grades les plus bas. Il existe donc un fort besoin clinique d’une meilleure évaluation préopératoire des PNETS afin de déterminer le besoin en chirurgie.
La diminution de la densité microvasculaire (MVD) a été identifiée comme un facteur possible de pronostique défavorable (orientation vers la chirurgie). La biopsie n’est pas en mesure de fournir une telle analyse microvasculaire. Nous émettons l’hypothèse que des critères robustes et une évaluation accessible pour la stratification du traitement de PNET peuvent être développés sur la base d’une évaluation préopératoire de la MVD de PNET avec des techniques quantitatives en échographie de contraste (CEUS).
Objectif
Évaluez le lien entre les paramètres de CEUS et les mesures de référence biologiques de la densité microvasculaire (MVD) et des métastases de la tumeur dans une modèle préclinique tumorale (chez la souris) et testez l’hypothèse selon laquelle le CEUS non invasif peut fournir une évaluation préopératoire de PNET pour stratifier le risque métastatique.
Résultats attendus :
En fournissant une étude systématique de la relation entre les paramètres CEUS, la densité microvasculaire (MVD) de PNET et son potentiel métastatique, ce projet permettra de faire avancer considérablement la recherche à l’aide de marqueur plus pertinent pour guider l’orientation chirurgicale. Si les résultats de cette étude préclinique démontrent le potentiel de CEUS pour stratifier les PNETs en fonction du risque métastatique, l’adaptation future des techniques pour les systèmes d’imagerie clinique constituera un premier pas important vers de meilleurs soins aux patients.
Mission(s)
Le stagiaire mettra en œuvre les techniques émergentes de CEUS afin d’obtenir une évaluation robuste et peu invasive de la microvascularisation tumorale dans un modèle de souris avec un développement représentatif à plusieurs stades de PNET. Les séquences d’enregistrements de données pour l’intensité du contraste en fonction du temps sont analysées région par région dans la tumeur en ajustant les données à un modèle de traceur de flux pour évaluer le volume, le flux et la distribution microvasculaire. À différentes étapes du développement de la PNET, des mesures seront effectuées pour évaluer la fonction microvasculaire locale des PNETs. Après l’imagerie, les souris seront euthanasiées. Les tumeurs seront marquées et retirées afin de conserver l’orientation afin que les images histologiques et ultrasonores puissent être comparées pour des régions bien appariées. Les marquages immunohistochimiques seront analysées par microscopie confocale sur coupe mince (8 µm) et épaisse (100 µm) et des évaluations de référence de la MVD (CD31) et de Ki-67 seront effectuées à l’aide d’une quantification du marquage fluorescent en 2D et 3D dans la tumeur et une recherche des métastases pourra être effectuée dans les ganglions lymphatiques, le foie et le parenchyme adjacent. Les données pour la répétition des mesures seront évaluées afin d’estimer la reproductibilité des paramètres. L’intercorrélation des paramètres d’imagerie et les évaluations anatomopathologiques de référence seront évaluées afin d’identifier les paramètres les plus sensibles au potentiel métastatique des PNETs.Compétences
- Profil d’expérimentateur en biologie/imagerie.
- Précision de gestes et méthodologie scientifique. Travail en équipe. Acquisition et analyse de données.
- Connaissances en imagerie échographique sont un plus.
Rémunération
- Gratifications de stage
