Le carcinome rénal à cellules claires (ccRCC) est la tumeur du rein la plus fréquente. Il se caractérise par une inactivation fréquente du gène suppresseur de tumeur VHL retrouvée dans 70% des tumeurs conduisant à une transcription des gènes cibles du facteur de transcription HIF dont le VEGF. Il s’agit d’une tumeur agressive métastatique chez 50% des patients. Le sunitinib, un inhibiteur des récepteurs tyrosine kinase anti-angiogénique, est actuellement le plus utilisé en 1ère ligne malgré 30% des patients qui progressent rapidement. L’avènement d’un nouvel anti-angiogénique ciblant MET (cabozantinib) et d’immunomodulateurs (anticorps anti-PD-1, nivolumab) rend cruciale la découverte de facteurs prédictifs de réponse au traitement. Dans une 1ére partie, nous avons étudié une série rétrospective de 98 ccRCC consécutifs pour lesquels nous souhaitions étudiés le statut VHL complet et le corréler à l’expression de PD-L1. De plus, alors que le pronostic est différent entre ccRCC métastatiques synchrones (d’emblée) et métachrones (à distance), leur phénotype n’avait jamais été comparé. Pour cela, nous avons effectué une analyse histologique des principaux facteurs pronostiques, immunohistochimique (CAIX, VEGF, PAR3, PD-1 et PD-L1) et moléculaire (statut complet VHL : délétion, mutation et méthylation du promoteur) corrélée à la survie spécifique. Nous avons démontré que le statut VHL non-inactivé (niVHL) était associé à la présence de métastases synchrones, une composante sarcomatoïde, un infiltrat lymphocytaire dense, une surexpression de VEGF, une expression de PD-L1 et à un mauvais pronostic. Nous avons aussi comparé les phénotypes des ccRCC métastatiques métachrones et synchrones. Ces derniers étaient associés à une  composante sarcomatoïde, une expression cytoplasmique de PAR-3, une surexpression de VEGFA, un statut niVHL et à un mauvais pronostic depuis le diagnostic des métastases. Dans une 2ème partie, nous avons étudié une série rétrospective de 90 ccRCC métastatiques consécutifs traités par sunitinib en première ligne afin d’identifier des facteurs prédictifs de réponse ou de résistance. Nous avons utilisé les mêmes techniques que précédemment avec en plus le statut MET (mutation en NGS et expression en IHC). Les patients ont été classés en résistants primaires, intermédiaires et longs répondeurs en fonction de la durée de leur réponse évaluée par des critères radiologiques (RECIST). Nous avons aussi caractérisé le profil génétique de 73 ccRCC de cette série par CGH array pour lesquels nous disposions de congélation. Les patients résistants primaires avaient plus souvent un mauvais pronostic (score de Heng), des métastases hépatiques, une infiltration de la graisse hilaire. Sur le plan cytogénétique, leurs tumeurs présentaient des altérations génétiques plus nombreuses tant au niveau des gains que des pertes. Parmi ces altérations récurrentes, étaient décrites les gains du 5p, 7p, 8q22.1-qter et la perte de la région 6q21-q25.3. Le modèle de Cox multivarié mettait en évidence 4 facteurs indépendants : le score de Heng, des métastases hépatiques, une infiltration de la graisse hilaire et le gain du 8q qui intégrés dans un nomogramme pronostique avaient un c-index de 0.74 et 0.77 pour la survie sans progression et la survie globale. En conclusion, notre étude a permis d’identifier un sous-type de ccRCC avec un statut niVHL de mauvais pronostic qu’il conviendrait d’étudier de manière plus approfondie sur le plan génomique. De plus, nous avons montré une différence de phénotype entre les ccRCC des patients métastatiques synchrones et métachrones alors que leur prise en charge est actuellement équivalente. Enfin nous avons mis en évidence un nomogramme pronostique dans les ccRCC métastatiques traités par sunitinib en 1ère line. Ce nomogramme s’il est confirmé par une étude prospective plus large pourrait avoir un impact clinique important dans la sélection des patients les plus à même de bénéficier des anti-angiogéniques. / Clear cell renal cell carcinoma (ccRCC) is the most common kidney cancer. It is characterized by frequent inactivation of the tumor suppressor gene VHL found in 70% of tumors leading to the transcription of HIF transcription factor target genes such as VEGF. This is an aggressive tumor with 50% of metastatic patients. Sunitinib, an inhibitor of receptor tyrosine kinase antiangiogenic, is currently the most used in 1st line despite 30% of patients who progress quickly. The advent of a new anti-angiogenic targeting MET (cabozantinib) and immunomodulators (anti-PD-1 antibody, nivolumab) makes crucial discovery of predictors of response to treatment. In the first part, we studied a retrospective study of 98 consecutive ccRCC. We assessed complete VHL status and correlated it with the expression of PD-L1. Moreover, while the prognosis is different between ccRCC synchronous metastatic and metachronous, their phenotype have never been compared. In this purpose, we performed an analysis of the main pathological prognostic factors, immunohistochemical markers (CAIX, VEGF, PAR3, PD-1 and PD-L1) and molecular (VHL status: deletion, mutation and promoter methylation) correlated with specific survival. We demonstrated that non-inactivated VHL tumors (niVHL) were associated with the presence of synchronous metastases, sarcomatoid component, a dense lymphocytic infiltrate, an overexpression of VEGF, an expression of PD-L1 and a poor prognosis. We also compared the phenotypes of metachronous and synchronous metastatic ccRCC. The first ones were associated with sarcomatoid component, cytoplasmic expression of PAR-3 overexpression VEGFA and niVHL status and a poor prognosis even from the diagnosis of metastases. In the second part, we studied a retrospective study of 90 consecutive metastatic ccRCC treated with first line sunitinib to identify predictors of response or resistance. We used the same techniques as above plus the MET status (mutation in Next-Generation sequencing and expression by IHC). Patients were classified as primary-refractory, intermediate and long-term responders depending on the duration of their response as assessed by radiological criteria (RECIST). We also characterized the genetic profile of 73 ccRCC of this series by CGH array for which we had frozen tumor. Primary refractory patients often had poor prognosis (Heng criteria), liver metastases, infiltration of the hilar fat. Cytogenetically, their tumors had many more genetic alterations, both gains as losses. These recurrent alterations were gains of 5p, 7p, 8q22.1-qter and loss of 6q21-q25.3 region. The multivariate Cox model highlighted four independent factors: the score of Heng, liver metastases, infiltration of the hilar fat and gain of 8q which integrated into a prognostic nomogram had a c-index of 0.74 for survival progression-free survival and 0.77 for overall survival. In conclusion, our study identified a subtype of ccRCC with a poor prognosis with niVHL status that should be explored at the genomic level. Furthermore, we showed a phenotype difference between ccRCC synchronous and metachronous metastatic patients whereas their care is currently the same. Finally we have identified a prognostic nomogram in metastatic ccRCC treated with sunitinib in the first line. This nomogram if confirmed by a larger prospective study could have a significant clinical impact in the selection of patients most likely to benefit from anti-angiogenic therapy.

Cette thèse présente des travaux de modélisation mathématique de la croissance tumorale. On détaille dans ce manuscrit la construction d’indicateurs de bio-imagerie, destinés à quantifier l’hétérogénéité tumorale. Un modèle d’équations aux dérivées partielles constitué de deux types de cellules tumorales est étudié par la suite. Le paramétrage de ce modèle est propre à chaque patient et à chaque lésion. Il est effectué grâce à des données d’imagerie médicale (IRM ou scanner), ce qui constitue une méthode non invasive pour le patient. Les indicateurs ainsi que le modèle décrit ont été utilisés dans le cadre du suivi des métastases des lésions rénales de 5 patients traités avec un médicament anti-angiogénique. Enfin, la dernière partie a pour objectif de distinguer différents types de lésions rénales (malignes ou non) grâce à l’imagerie afin de limiter les chirurgies inutiles. On s’est particulièrement attaché à distinguer les carcinomes rénaux à cellules claires des angiomyolipomes pauvres en graisse. / This document deals with mathematical modelling of tumour growth. Biological indicators based on medical images are constructed in order to quantify tumoral heterogeneity. In the first part, a partial differential equations model made of two distinct cell subtypes is being studied. The model’s parameters are unique for each patient and each lesion. They are computed thanks to medical images (MRI or scan), which is a non-invasive method for the patient. Both the indicators and the model described are used on the cases of 5 patients treated with an anti-angiogenic medicine. The last part of the document aims at distinguishing different renal tumour subtypes that can be malignant or benign. Angiomyolipomas and renal cells carcinomas were particulary studied in the last part of the document.