Le projet SEQ RTH

La radiothérapie (RT) des cancers ORL conduit à des toxicités spécifiques diminuant la qualité de vie des patients. Les facteurs de risques de toxicité sont en relation avec différents paramètres souvent encore mal identifiés et mal reliés entre eux : cliniques (comorbidité), radiobiologiques (radiosensibilité) et dosimétriques dans une relation dose-volume effet complexe. Par ailleurs, à chaque patient est associée aujourd’hui un nombre considérable de données multimodales (en particulier images), dans un contexte d’émergence de l’intelligence artificielle. Enfin, si les avancées technologiques de la RT sont aujourd’hui majeures, celle-ci n’est cependant clairement pas optimisée et insuffisamment personnalisée.

Objectifs : L’hypothèse est que l’intégration de modèles prédictifs de toxicités, performants, multimodaux (clinique/radiobiologique/image/dose) multi-échelles (spatiale/temporelle), dans une approche d’irradiation sophistiquée de la sphère ORL puisse diminuer ces toxicités. Les deux objectifs principaux sont donc : 1. Générer ces modèles pour chaque toxicité de la sphère ORL, dans une approche multidisciplinaire ; 2. Identifier, par simulation/modélisation numérique, la technique optimale, personnalisée, de RT adaptative guidée par l’image, intégrant ces modèles. • Méthodes : La réalisation du projet, pendant 5 ans, repose sur 6 équipes expertes, en collaboration avec des centres cliniques et 2 équipes internationales. Le projet est divisé en 8 taches : - Tâches 1: Collection des données: 1217 patients traités par RT pour des tumeurs ORL dans 4 essais prospectifs, avec des données originales portant sur la xerostomie, la dysphagie, l’ostéoradionécrose et la toxicité oculaire - Tâches 2: Etablissement de modèles de prédiction “Normal tissue complication probability” : utilisant des méthodes de machine learning - Tâches 3: Des analyses “Voxel-wise”: pour l’identification de sous-régions hautement prédictives de toxicité - Tâches 4: Analyses radiomics: sur images scannographiques, IRM et CBCT pré et perthérapeutiques, pour identifier une « signature image » de la dose (dosiomics) ou prédictive de toxicité - Tâches 5: Analyses radiobiologiques: principalement le modèle prédictif RIANS (radioinduced nucleoshuttling of the ATM protein) et la régénération osseuse - Tâches 6: Simulation numérique, à l’échelle microscopique, de la réponse des tissus sains à l’irradiation - Tâches 7: Etablissement d’un modèle prédictif intégratif (résultant des différentes taches) - Tâches 8: Identification d’une stratégie de RT optimisée, guidée par le modèle intégratif, par simulations, pour diminuer les toxicités.

Ce projet est coordonné par le Centre Eugène Marquis de Rennes (Pr. R. de Crévoisier) dans lequel notre Unité est partenaire.

Support financier : Ce projet est intégralement soutenu par l'InCA.