Le pronostic de l’arrêt cardiaque (AC) reste dramatique. Diagnostiquer sa cause rapidement et prédire précocement son pronostic ("pronostication") de manière fiable permettrait de mieux guider les traitements initiaux, en évitant de traiter futilement les patients avec faible probabilité d’évolution favorable ou à l’inverse de permettre d’intensifier le traitement de patients avec forte probabilité d’évolution favorable. Les biomarqueurs, dont l’utilité diagnostique et pronostique reste débattue, semblent actuellement insuffisamment sensibles et précis, surtout dans les 1ères heures après la reprise de l’activité circulatoire spontanée (RACS). Dans l’algorithme pronostique, seule la Neuron Specific Enolase (NSE) est validée après le 3ème jour post-AC et en 2ème intention. Notre première étude a montré que la valeur diagnostique des biomarqueurs "spécifiques" des lésions cérébrales en post-AC (protéine S100B : S100 et surtout NSE) était insuffisante, à l’admission en réanimation, pour étayer précisément le diagnostic de cause neurologique d’AC. Si la coronarographie précoce est l’outil diagnostique de référence de l’AC de probable cause cardiaque, les biomarqueurs ne peuvent remplacer le scanner cérébral pour diagnostiquer une cause neurologique d’AC. La deuxième étude a évalué, au 1er jour post-AC, S100 et NSE avec 2 témoins d’œdème cérébral proposés comme outils pronostiques : le diamètre de l’enveloppe du nerf optique (DENO) par échographie et le rapport de dédifférenciation substance grise / substance blanche (DSG/B) par scanner cérébral. Même si une relation directe ne peut être affirmée formellement entre ces paramètres, l’élargissement du DENO à J1 post-AC était corrélé aux lésions cérébrales, surtout l’œdème cérébral et les lésions neuronales suspectés sur l’élévation de la NSE (à l’admission et à J1) et la baisse de DSG/B. Si NSE, DSG/B et DENO à J1 étaient liés, S100, plus spécifique de la glie, n’était pas corrélée au DENO ni au DSG/B. NSE et S100 à l’admission, à J1 et J2 post-RACS et DENO à J1 étaient associées à la mortalité hospitalière. La troisième étude évaluait la valeur pronostique des biomarqueurs à la phase précoce de l’AC (NSE et S100 étant prélevées en médiane 220 min après la RASC). S100, réalisée en aveugle des cliniciens, était le biomarqueur le plus précis à l’admission en réanimation pour prédire correctement le pronostic défavorable à la sortie de l’hôpital et à 3 mois après AC, par rapport au lactate, pH et créatininémie, et surtout à la NSE. Les variations de S100 dans le temps permettaient d’affiner cette prédiction. S100 à l’admission était un facteur indépendant du pronostic défavorable à la sortie de l’hôpital, avec la durée sans massage cardiaque, le rythme initial non-choquable, le lactate initial et la présence de convulsion clinique. Selon les recommandations, la pronostication nécessite théoriquement d’être différée et multimodale, les biomarqueurs seuls n’étant pas recommandés, surtout précocement. Les biomarqueurs ne peuvent constituer une alternative, en comparaison à l’imagerie, pour l’aide diagnostique de la cause d’AC. A l’inverse, certains biomarqueurs comme la S100 après admission pourraient facilement et spécifiquement discriminer les AC ayant une certitude de pronostic défavorable. Associée à d’autres outils prédictifs clinico-radiologiques, la S100 pourrait être incorporée dans des algorithmes permettant de guider les thérapeutiques initiales. Une pronostication correcte précoce pourrait éviter des traitements invasifs inutiles, ou au contraire optimiser certaines thérapeutiques agressives. Le choix de méthodes recommandées et automatisées de contrôle ciblé de la température, très efficaces mais invasives et onéreuses, ou l’indication d’utiliser -ou pas- une assistance cardio-circulatoire extra-corporelle pourrait bénéficier d’une telle stratégie précoce de sélection des patients. / Outcome of cardiac arrest (CA) remains dramatic. To quickly diagnose the cause of CA and establish a reliable outcome prediction (prognostication) as early as possible could help to guide initial treatments. It could avoid futile treatments in patients with low chance of survival or of good neurological recovery, or conversely allow treatment optimization in patients expected to have a high likelihood of good neurological outcome. Usefulness of biomarkers to guide clinicians in finding the CA diagnosis and helping prognostication is debated. Biomarkers are considered as not sensitive and accurate enough, especially within the first hours after return of spontaneous circulation (ROSC). Their use is only recommended in prognostication for Neuron Specific Enolase (NSE) as a second line tool and after the third day from CA. Our first study confirmed that biomarkers “specific” of brain injury (S100B protein: S100 and moreover NSE) cannot sufficiently discriminate the neurological cause of CA on ICU admission. If early coronary angiogram is the standard for diagnosing a probable cardiac cause of CA, biomarkers cannot replace brain computed-tomography (CT) in CA from a neurological cause. The second study evaluated, during the 1st day after ROSC, the link between biomarkers (S100 and NSE) and 2 surrogates of brain oedema recently proposed as outcome predictors: echography of the optic nerve sheath diameter (ONSD), and grey to white matter attenuation ratio (GWR) on brain CT-scan. Even though we cannot conclude on a definitive relationship between these parameters, ONSD enlargement at day 1 was associated with specific brain damage after CA, such as brain oedema and mostly axonal injuries, as reflected by increases in NSE (on admission and at day 1) and low GWR measurements. Whereas NSE, GWR and ONSD at day 1 were correlated, S100, which is more specific of glial injuries, did not reach significance. NSE and S100 on admission, at days 1 and 2 after ROSC, as well as ONSD at day 1, were associated with survival at hospital discharge. The third study evaluated the prognostic value of several biomarkers in the early phase after CA (NSE and S100 being sampled at median 220 min after ROSC). S100, blinded to physicians, was the biomarker with the best accuracy after ICU admission to correctly predict unfavourable outcome at hospital discharge and at 3 months after CA, compared with all other biomarkers such as lactate, pH, creatinine, and especially NSE. S100 variations during the first day after admission refined prognostication. Initial S100 was an early independent predictive factor associated with unfavourable outcome at hospital discharge, with the no-flow duration, initial lactate value, initial non-shockable rhythm, and the presence of clinical seizure. According to guidelines, prognostication theoretically needs to be delayed and multimodal, biomarkers alone not being recommended especially in the early phase after CA. Biomarkers cannot seem to be an alternative option compared to imaging to precisely diagnose the CA cause. By contrast, some biomarkers, such as S100 after admission, could easily and specifically discriminate CA patients with certainty of unfavourable outcome. Associated with other predictive tools (clinical or using imaging), biomarkers could interestingly be incorporated in early decisional algorithms to optimally guide initial therapies. This correct patient classification could help to avoid unuseful treatments versus to maximize aggressive therapies. The choice of recommended servo-controlled targeted temperature management devices, very efficient but invasive and expensive, or the indication -or not- of a cardio-circulatory assist device implementation should be guided in the early stage after ROSC using this simple strategy of patient selection.

Personnaliser les traitements anticancéreux sur base moléculaire consiste à optimiser la thérapie en fonction des profils d'expression de gènes des cellules saines et tumorales du patient. Les différences au niveau moléculaire entre tissus normaux et cancéreux sont exploitées afin de maximiser l'efficacité du traitement et minimiser sa toxicité. Cette thèse propose une approche pluridisciplinaire expérimentale et mathématique ayant pur but la détermination de stratégies anticancéreuses optimales sur base moléculaire. Cette approche est, tout d'abord, mise en œuvre pour la personnalisation de la chronothérapeutique des cancers, puis pour l'optimisation de la thérapie anticancéreuse dans le cas d'une mutation de l'oncogène SRC. La plupart des fonctions physiologiques chez les mammifères présentent une rythmicité circadienne, c'est-à-dire de période environ égale à 24 h. C'est par exemple le cas de l'alternance activité-repos, de la température corporelle, et de la concentration intracellulaire d'enzymes du métabolisme. Ces rythmes ont pour conséquence une variation de la toxicité et de l'efficacité d'un grand nombre de médicaments anticancéreux selon leur heure circadienne d'administration. De récentes études soulignent la nécessité d'adapter les schémas d'injection chronomodulés au profil moléculaire du patient. La première partie de cette thèse propose une approche combinée expérimentale et modélisatrice pour personnaliser sur base moléculaire la chronothérapie. La première étape a consisté en une preuve de concept impliquant des expérimentations in vitro sur cultures de cellules humaines et des travaux de modélisation in silico. Nous nous sommes focalisés sur l'étude de l'irinotecan (CPT11), un médicament anticancéreux actuellement utilisé en clinique dans le traitement des cancers colorectaux, et présentant des rythmes de chronotoxicité et de chronoefficacité chez la souris et chez l'homme. Sa pharmacocinétique (PK) et pharmacodynamie (PD) moléculaires ont été étudiées dans la lignée de cellules d'adénocarcinome colorectal humain Caco-2. Un modèle mathématique de la PK-PD moléculaire du CPT11, à base d'équations différentielles ordinaires, a été conçu. Il a guidé l'expérimentation qui a été réalisée dans le but de d'évaluer les paramètres du modèle. L'utilisation de procédures d'optimisation, appliquées au modèle calibré aux données biologiques, a permis la conception de schéma d'exposition au CPT11 théoriquement optimaux dans le cas particulier des cellules Caco-2. Le CPT11 s'est accumulé dans les cellules Caco-2 où il a été biotransformé en son métabolite actif le SN38, sous l'action des carboxylestérases (CES). La pré-incubation des cellules avec du verapamil, un inhibiteur non spécifique des transporteurs ABC (ATP-Binding Cassette) a permis la mise en évidence du rôle de ces pompes d'efflux ABC dans le transport du CPT11. Après synchronisation des cellules par choc sérique, qui définit le temps circadien (CT) 0, des rythmes circadiens d'une période de 26 h 50 (SD 63 min) ont été mis en évidence pour l'expression de trois gènes de l'horloge circadienne: REV-ERBα, PER2, et BMAL1; et six gènes de la pharmacologie du CPT11: la cible du médicament la topoisomerase 1 (TOP1), l'enzyme d'activation CES2, l'enzyme de désactivation UGT1A1, et les quatre transporteurs ABCB1, ABCC1, ABCC2, ABCG2. Au contraire, l'expression protéique et l'activité de la TOP1 sont restées constantes. Enfin, la quantité de TOP1 liée à l'ADN en présence de CPT11, un marqueur de la PD du médicament, a été plus importante pour une exposition à CT14 (47±5.2% de la quantité totale de TOP1), que pour une exposition à CT28 (35.5±1.8%). Les paramètres du modèle mathématique de la PK-PD du CPT11 ont ensuite été estimés par une approche de bootstrap, en utilisant des résultats expérimentaux obtenus sur les cellules Caco-2, combinés aux données de la littérature. Ensuite, des algorithmes d'optimisation ont été utilisés pour concevoir les schémas d'exposition théoriquement optimaux des cellules Caco-2 à l'irinotecan. Les cellules synchronisées par un choc sérique ont été considérées comme les cellules saines et les cellules non-synchronisées ont joué le rôle de cellules cancéreuses puisque l'organisation circadienne est souvent perturbée dans les tissus tumoraux. La stratégie thérapeutique optimale a été définie comme celle qui maximise l'efficacité sur les cellules cancéreuses, sous une contrainte de toxicité maximale sur les cellules saines. Les schémas d'administration considérés ont pris la forme d'une exposition à une concentration donnée de CPT11, débutant à un CT particulier, sur une durée comprise entre 0 et 27 h. Les simulations numériques prédisent que toute dose de CPT11 devrait être optimalement administrée sur une durée de 3h40 à 7h10, débutant entre CT2h10 et CT2h30, un intervalle de temps correspondant à 1h30 à 1h50 avant le minimum des rythmes de bioactivation du CPT11 par les CES. Une interprétation clinique peut être établie en ramenant à 24 h ces résultats pour les cellules Caco-2 qui présentent une période de 27 h. Ainsi, une administration optimale du CPT11 chez le patient cancéreux résulterait en une présence du médicament dans le sang pendant 3h30 à 6h30, débutant de 1h30 à 1h40 avant le minimum des rythmes d'activité des CES chez le patient. La deuxième étape de nos travaux a consisté à adapter l'approche mise en œuvre pour optimiser l'exposition des cellules Caco-2 au CPT11, pour l'optimisation de l'administration du médicament chez la souris. Des études récentes mettent en évidence trois classes de chronotoxicité à l'irinotecan chez la souris. La classe 1, les souris de la lignée B6D2F1 femelles, présentent la pire tolérabilité au CPT11 après une administration à ZT3, et la meilleure pour une administration à ZT15, où ZT est le temps de Zeitgeber, ZT0 définissant le début de la phase de lumière. La classe 2, les souris B6D2F1 mâles, montrent une pire heure d'administration à ZT23 et une meilleure à ZT11. Enfin, la classe 3, les B6CBAF1 femelles présentent la pire tolérabilité pour une injection à ZT7, et la meilleure pour ZT15. Nous avons entrepris une approche pluridisciplinaire in vivo et in silico dont le but est la caractérisation moléculaire des trois classes de chronotoxicité, ainsi que la conception de schémas optimaux d'administration pour chacune d'elles. Le modèle mathématique mis au point pour une population de cellules en culture a été adapté pour la construction d'un modèle "corps entier" à base physiologique de la PK-PD de l'irinotecan. Un ensemble de paramètres a été estimé pour la classe 2, en utilisant deux sortes de résultats expérimentaux: d'une part, les concentrations sanguines et tissulaires (foie, colon, moelle osseuse, tumeur) du CPT11 administré aux pire et meilleure heures circadiennes de tolérabilité, et d'autre part, les variations circadiennes des protéines de la pharmacologie du médicament dans le foie et l'intestin. Le modèle ainsi calibré reproduit de façon satisfaisante les données biologiques. Cette étude est en cours pour les classes 1 et 3. Une fois les ensembles de paramètres validés pour chacune des trois classes, ils seront comparés entre eux pour mettre en évidence de possibles différences moléculaires. L'étape suivante consiste en l'application d'algorithmes d'optimisation sur le modèle corps entier pour définir des schémas d'administration chronomodulés optimaux pour chaque classe. La deuxième partie de cette thèse s'intéresse à l'étude de la tyrosine kinase SRC, dont l'expression est dérégulée dans de nombreux cancers. Des études récentes montrent un contrôle de SRC sur la voie mitochondriale de l'apoptose dans des fibroblastes de souris NIH-3T3 transfectés avec l'oncogène v-src, cette régulation étant inexistante dans les cellules parentales. L'oncogène SRC active la voie RAS / RAK / MEK1/2 / ERK1/2 qui augmente la vitesse de phosphorylation de la protéine pro-apoptotique BIK, menant ainsi à sa dégradation par le protéasome. La faible expression de BIK résultant de ce mécanisme rendrait ainsi les cellules v-src résistantes à la plupart des stress apoptotiques. Notre étude a consisté à déterminer, par une approche combinée mathématique et expérimentale, les stratégies thérapeutiques optimales lorsque les cellules NIH-3T3 parentales jouent le rôle de cellules saines, et les fibroblastes transformés celui de cellules cancéreuses. Pour cela, nous avons, tout d'abord, construit un modèle mathématique de la cinétique de BIK en conditions non-apoptotiques. L'estimation des paramètres de ce modèle, en utilisant des données expérimentales existantes, confirme que la phosphorylation de BIK sous le contrôle de SRC est inactive dans les cellules normales. L'étude exprimentale de l'évolution de BIK après le signal apoptotique que constitue une exposition à la staurosporine, démontre une relocalisation de BIK aux mitochondries, la concentration totale de la protéine restant constante durant le stress. Nous avons ensuite conçu un modèle mathématique de la voie mitochondriale de l'apoptose mettant en jeu les protéines anti-apoptotiques de type Bcl2, les protéines effectrices de type BAX, les protéines BH3-only activatrices et les BH3-only sensibilisatrices. Un ensemble de paramètres a été déterminé pour les cellules NIH-3T3 parentales, et celles transformées v-src, en comparant le modèle aux données expérimentales. Le modèle reproduit le fait expérimentalement démontré que la préincubation des cellules v-src avec un inhibiteur de la tyrosine kinase SRC, avant l'exposition à la staurosporine, annihile la résistance des fibroblastes transformés au stress apoptotique. Le modèle prédit que l'administration de l'ABT-737, un inhibiteur de protéines anti-apoptotiques, avant l'exposition à la staurosporine, ne devrait pas être entreprise dans notre systéme biologique, ce qui a été expérimentalement validé. Enfin, le modèle a été utilisé dans des procédures d'optimisation pour déterminer la stratégie thérapeutique théoriquement optimale, lorsque les cellules normales et transformées sont exposées aux mêmes médicaments. Les combinaisons médicamenteuses considérées consiste en une exposition à la staurosporine, précédée d'une exposition à des répresseurs ou activateurs d'expression des protéines de la famille Bcl2. La stratégie optimale est définie comme celle qui maximise le pourcentage de cellules apoptotiques dans les fibroblastes v-src, sous la contrainte que celui dans les cellules normales reste au-dessous d'un seuil de tolérabilité. Les simulations numériques nous permettent de conclure à une combinaison médicamenteuse optimale constituée d'une exposition à la staurosporine, précédée d'une exposition à un répresseur de l'expression de BAX (de manière à diminuer sa concentration en-dessous du seuil apoptotique dans les cellules normales, mais pas dans les cellules cancéreuses), combinée à un répresseur de BCL2 ou un inhibiteur de tyrosines kinases SRC. Cette stratégie optimale aboutit à moins d'1% de cellules apoptotiques dans les cellules saines et plus de 98% dans les cellules cancéreuses.

Personnaliser les traitements anticancéreux sur base moléculaire consiste à optimiser la thérapie en fonction des profils d'expression de gènes des cellules saines et tumorales du patient. Les différences au niveau moléculaire entre tissus normaux et cancéreux sont exploitées afin de maximiser l'efficacité du traitement et minimiser sa toxicité. Cette thèse propose une approche pluridisciplinaire expérimentale et mathématique ayant pur but la détermination de stratégies anticancéreuses optimales sur base moléculaire. Cette approche est, tout d'abord, mise en œuvre pour la personnalisation de la chronothérapeutique des cancers, puis pour l'optimisation de la thérapie anticancéreuse dans le cas d'une mutation de l'oncogène SRC. La plupart des fonctions physiologiques chez les mammifères présentent une rythmicité circadienne, c'est-à-dire de période environ égale à 24 h. C'est par exemple le cas de l'alternance activité-repos, de la température corporelle, et de la concentration intracellulaire d'enzymes du métabolisme. Ces rythmes ont pour conséquence une variation de la toxicité et de l'efficacité d'un grand nombre de médicaments anticancéreux selon leur heure circadienne d'administration. De récentes études soulignent la nécessité d'adapter les schémas d'injection chronomodulés au profil moléculaire du patient. La première partie de cette thèse propose une approche combinée expérimentale et modélisatrice pour personnaliser sur base moléculaire la chronothérapie. La première étape a consisté en une preuve de concept impliquant des expérimentations in vitro sur cultures de cellules humaines et des travaux de modélisation in silico. Nous nous sommes focalisés sur l'étude de l'irinotecan (CPT11), un médicament anticancéreux actuellement utilisé en clinique dans le traitement des cancers colorectaux, et présentant des rythmes de chronotoxicité et de chronoefficacité chez la souris et chez l'homme. Sa pharmacocinétique (PK) et pharmacodynamie (PD) moléculaires ont été étudiées dans la lignée de cellules d'adénocarcinome colorectal humain Caco-2. Un modèle mathématique de la PK-PD moléculaire du CPT11, à base d'équations différentielles ordinaires, a été conçu. Il a guidé l'expérimentation qui a été réalisée dans le but de d'évaluer les paramètres du modèle. L'utilisation de procédures d'optimisation, appliquées au modèle calibré aux données biologiques, a permis la conception de schéma d'exposition au CPT11 théoriquement optimaux dans le cas particulier des cellules Caco-2. Le CPT11 s'est accumulé dans les cellules Caco-2 où il a été biotransformé en son métabolite actif le SN38, sous l'action des carboxylestérases (CES). La pré-incubation des cellules avec du verapamil, un inhibiteur non spécifique des transporteurs ABC (ATP-Binding Cassette) a permis la mise en évidence du rôle de ces pompes d'efflux ABC dans le transport du CPT11. Après synchronisation des cellules par choc sérique, qui définit le temps circadien (CT) 0, des rythmes circadiens d'une période de 26 h 50 (SD 63 min) ont été mis en évidence pour l'expression de trois gènes de l'horloge circadienne: REV-ERBα, PER2, et BMAL1; et six gènes de la pharmacologie du CPT11: la cible du médicament la topoisomerase 1 (TOP1), l'enzyme d'activation CES2, l'enzyme de désactivation UGT1A1, et les quatre transporteurs ABCB1, ABCC1, ABCC2, ABCG2. Au contraire, l'expression protéique et l'activité de la TOP1 sont restées constantes. Enfin, la quantité de TOP1 liée à l'ADN en présence de CPT11, un marqueur de la PD du médicament, a été plus importante pour une exposition à CT14 (47±5.2% de la quantité totale de TOP1), que pour une exposition à CT28 (35.5±1.8%). Les paramètres du modèle mathématique de la PK-PD du CPT11 ont ensuite été estimés par une approche de bootstrap, en utilisant des résultats expérimentaux obtenus sur les cellules Caco-2, combinés aux données de la littérature. Ensuite, des algorithmes d'optimisation ont été utilisés pour concevoir les schémas d'exposition théoriquement optimaux des cellules Caco-2 à l'irinotecan. Les cellules synchronisées par un choc sérique ont été considérées comme les cellules saines et les cellules non-synchronisées ont joué le rôle de cellules cancéreuses puisque l'organisation circadienne est souvent perturbée dans les tissus tumoraux. La stratégie thérapeutique optimale a été définie comme celle qui maximise l'efficacité sur les cellules cancéreuses, sous une contrainte de toxicité maximale sur les cellules saines. Les schémas d'administration considérés ont pris la forme d'une exposition à une concentration donnée de CPT11, débutant à un CT particulier, sur une durée comprise entre 0 et 27 h. Les simulations numériques prédisent que toute dose de CPT11 devrait être optimalement administrée sur une durée de 3h40 à 7h10, débutant entre CT2h10 et CT2h30, un intervalle de temps correspondant à 1h30 à 1h50 avant le minimum des rythmes de bioactivation du CPT11 par les CES. Une interprétation clinique peut être établie en ramenant à 24 h ces résultats pour les cellules Caco-2 qui présentent une période de 27 h. Ainsi, une administration optimale du CPT11 chez le patient cancéreux résulterait en une présence du médicament dans le sang pendant 3h30 à 6h30, débutant de 1h30 à 1h40 avant le minimum des rythmes d'activité des CES chez le patient. La deuxième étape de nos travaux a consisté à adapter l'approche mise en œuvre pour optimiser l'exposition des cellules Caco-2 au CPT11, pour l'optimisation de l'administration du médicament chez la souris. Des études récentes mettent en évidence trois classes de chronotoxicité à l'irinotecan chez la souris. La classe 1, les souris de la lignée B6D2F1 femelles, présentent la pire tolérabilité au CPT11 après une administration à ZT3, et la meilleure pour une administration à ZT15, où ZT est le temps de Zeitgeber, ZT0 définissant le début de la phase de lumière. La classe 2, les souris B6D2F1 mâles, montrent une pire heure d'administration à ZT23 et une meilleure à ZT11. Enfin, la classe 3, les B6CBAF1 femelles présentent la pire tolérabilité pour une injection à ZT7, et la meilleure pour ZT15. Nous avons entrepris une approche pluridisciplinaire in vivo et in silico dont le but est la caractérisation moléculaire des trois classes de chronotoxicité, ainsi que la conception de schémas optimaux d'administration pour chacune d'elles. Le modèle mathématique mis au point pour une population de cellules en culture a été adapté pour la construction d'un modèle "corps entier" à base physiologique de la PK-PD de l'irinotecan. Un ensemble de paramètres a été estimé pour la classe 2, en utilisant deux sortes de résultats expérimentaux: d'une part, les concentrations sanguines et tissulaires (foie, colon, moelle osseuse, tumeur) du CPT11 administré aux pire et meilleure heures circadiennes de tolérabilité, et d'autre part, les variations circadiennes des protéines de la pharmacologie du médicament dans le foie et l'intestin. Le modèle ainsi calibré reproduit de façon satisfaisante les données biologiques. Cette étude est en cours pour les classes 1 et 3. Une fois les ensembles de paramètres validés pour chacune des trois classes, ils seront comparés entre eux pour mettre en évidence de possibles différences moléculaires. L'étape suivante consiste en l'application d'algorithmes d'optimisation sur le modèle corps entier pour définir des schémas d'administration chronomodulés optimaux pour chaque classe. La deuxième partie de cette thèse s'intéresse à l'étude de la tyrosine kinase SRC, dont l'expression est dérégulée dans de nombreux cancers. Des études récentes montrent un contrôle de SRC sur la voie mitochondriale de l'apoptose dans des fibroblastes de souris NIH-3T3 transfectés avec l'oncogène v-src, cette régulation étant inexistante dans les cellules parentales. L'oncogène SRC active la voie RAS / RAK / MEK1/2 / ERK1/2 qui augmente la vitesse de phosphorylation de la protéine pro-apoptotique BIK, menant ainsi à sa dégradation par le protéasome. La faible expression de BIK résultant de ce mécanisme rendrait ainsi les cellules v-src résistantes à la plupart des stress apoptotiques. Notre étude a consisté à déterminer, par une approche combinée mathématique et expérimentale, les stratégies thérapeutiques optimales lorsque les cellules NIH-3T3 parentales jouent le rôle de cellules saines, et les fibroblastes transformés celui de cellules cancéreuses. Pour cela, nous avons, tout d'abord, construit un modèle mathématique de la cinétique de BIK en conditions non-apoptotiques. L'estimation des paramètres de ce modèle, en utilisant des données expérimentales existantes, confirme que la phosphorylation de BIK sous le contrôle de SRC est inactive dans les cellules normales. L'étude exprimentale de l'évolution de BIK après le signal apoptotique que constitue une exposition à la staurosporine, démontre une relocalisation de BIK aux mitochondries, la concentration totale de la protéine restant constante durant le stress. Nous avons ensuite conçu un modèle mathématique de la voie mitochondriale de l'apoptose mettant en jeu les protéines anti-apoptotiques de type Bcl2, les protéines effectrices de type BAX, les protéines BH3-only activatrices et les BH3-only sensibilisatrices. Un ensemble de paramètres a été déterminé pour les cellules NIH-3T3 parentales, et celles transformées v-src, en comparant le modèle aux données expérimentales. Le modèle reproduit le fait expérimentalement démontré que la préincubation des cellules v-src avec un inhibiteur de la tyrosine kinase SRC, avant l'exposition à la staurosporine, annihile la résistance des fibroblastes transformés au stress apoptotique. Le modèle prédit que l'administration de l'ABT-737, un inhibiteur de protéines anti-apoptotiques, avant l'exposition à la staurosporine, ne devrait pas être entreprise dans notre systéme biologique, ce qui a été expérimentalement validé. Enfin, le modèle a été utilisé dans des procédures d'optimisation pour déterminer la stratégie thérapeutique théoriquement optimale, lorsque les cellules normales et transformées sont exposées aux mêmes médicaments. Les combinaisons médicamenteuses considérées consiste en une exposition à la staurosporine, précédée d'une exposition à des répresseurs ou activateurs d'expression des protéines de la famille Bcl2. La stratégie optimale est définie comme celle qui maximise le pourcentage de cellules apoptotiques dans les fibroblastes v-src, sous la contrainte que celui dans les cellules normales reste au-dessous d'un seuil de tolérabilité. Les simulations numériques nous permettent de conclure à une combinaison médicamenteuse optimale constituée d'une exposition à la staurosporine, précédée d'une exposition à un répresseur de l'expression de BAX (de manière à diminuer sa concentration en-dessous du seuil apoptotique dans les cellules normales, mais pas dans les cellules cancéreuses), combinée à un répresseur de BCL2 ou un inhibiteur de tyrosines kinases SRC. Cette stratégie optimale aboutit à moins d'1% de cellules apoptotiques dans les cellules saines et plus de 98% dans les cellules cancéreuses. / Personalizing anticancer treatment on molecular basis consists in optimizing the therapy according to the gene expression profiles of healthy and cancer cells of the patient. The molecular differences between normal and tumor tissues are exploited in order to maximize the treatment efficacy and minimize its toxicities. This PhD thesis presents a combined mathematical and experimental approach to optimize anticancer therapeutic strategies on molecular basis. This approach has been undertaken at first for the personalization of cancer chronotherapeutics, and secondly for the optimization of anticancer therapy in the case of mutated SRC oncogene. Most of the physiological functions in mammals display rhythms of period around 24, also called circadian rhythms. For instance, rest-activity rhythm, core temperature, or intracellular concentrations of metabolic enzymes show variations over the 24 h span. Those rhythms result in variations in the toxicity and efficacy of many anticancer drug with respect to their circadian time of administration. Recent studies highlight the need for chronomodulated injection scheme which would be tailored to the patient's molecular profile. Thus the first sections of this thesis propose a combined experimental and mathematical approach for personalizing cancer chronotherapeutics on molecular basis. The first step consisted in a proof of concept which involved in vitro experiments on human cell culture and in silico mathematical modeling. We focused on the anticancer drug irinotecan (CPT11), which is currently used in the treatment of colorectal cancer and displays chronotoxicity and chronoefficacy rhythms both in mice and in cancer patients. Its molecular pharmacokinetics (PK) and pharmacodynamics (PD) were studied in human colorectal adenocarcinoma Caco-2 cells. An ODE-based mathematical model of its PK-PD was built. It guided the design of experiments which were performed in order to estimate parameter values of the model. Optimization procedures were then applied to this data-calibrated model in order to compute theoretically optimal exposure schemes for the Caco-2 cell line. CPT11 accumulated in Caco-2 cells where it was bioactivated into SN38 under the catalytic activity of carboxylesterases (CES). The pre-incubation of cells with verapamil, a non-specific inhibitor of ATP-Binding Cassette (ABC) transporters, increased CPT11 intracellular accumulation, thus demonstrating the involvement of those efflux pumps in CPT11 transport. After cell synchronization by a seric shock which defines the circadian time (CT) 0, circadian rhythm of period 26 h 50 (SD 63 min) were observed for the expression of the three clock genes REV-ERBα, PER2, and BMAL1; and of six metabolic genes: the drug target topoisomerase 1 (TOP1), the activation enzyme CES2, the deactivation enzyme UGT1A1, and the four ABC transporters ABCB1, ABCC1, ABCC2, ABCG2. On the contrary, TOP1 proteic level and activity remained constant. The amount of DNA-bound TOP1 in the presence of CPT11 is a PD marker of the drug and displayed circadian rhythms as it was equal to 47±5.2% of the total amount of TOP1 protein after an exposure at CT14, as compared to 35.5±1.8% after an exposure at CT28. Parameters of CPT11 PK-PD model were estimated from experimental data in Caco-2 cells combined to information from literature by a bootstrap approach. Optimization procedures were then applied to the data-calibrated model in order to compute theoretically optimal exposure schemes for Caco-2 cells. Synchronized cells were considered as healthy cells and non-synchronized cells as cancer ones as the circadian organization is often disrupted in tumor tissues. The adopted therapeutics strategy consisted in maximizing DNA damage in cancer cells under the constraint that DNA damage in the healthy population remained under a tolerability threshold. We considered administration schemes in the form of a cell exposure to an initial extracellular concentration of CPT11, over 1 to 27 h, starting at a particular CT. Numerical procedures predicted that, for all considered doses of CPT11, the optimal exposure lasted from 3h40 to 7h10, and started between CT2h10 and CT2h30, a time interval corresponding to 1h30 to 1h50 before the minimum value of CES activity. A clinical interpretation can be obtained by rescaling to 24 h those results for Caco-2 cells which displayed a period of 26 h 50. Thus, an optimal administration of CPT11 to cancer patients should result in the presence of the drug in the blood during 3h30 to 6h30, starting 1h30 to 1h40 before the minimum value of CES activity in the patient. The second section of our research works has consisted in adapting the pluridisciplinary approach we have undertaken for optimizing CPT11 exposure in Caco-2 cells, for the optimization of CPT11 administration in mice. Recent experimental studies demonstrated the existence of three classes of mice regarding CPT11 chronotoxicity. Female mice of the strain B6D2F1 represented the first class and showed worst tolerability after an injection of CPT11 at ZT3 and best tolerability at ZT15, where ZT is Zeitgeber Time, ZT0 defining the beginning of the light phase. Class 2 was constituted by B6D2F1 male mice and displayed worst toxicity at ZT23 and best toxicity at ZT11. Finally, class 3 was B6CBAF1 female mice and showed worst tolerability at ZT7 and best tolerability at ZT15. Our combined in vivo and in silico approach aimed at characterizing the three chronotoxicity classes at the molecular level and at designing optimal administration schemes for each of them. The mathematical model which was built for Caco-2 cell culture was adapted to design a whole body physiologically based model of CPT11 PK-PD. Parameters were estimated for class 2 by fitting both blood and tissular pharmacokinetics data and measurements of circadian rhythms of proteins involved in CPT11 pharmacology. The calibrated model fitted the biological data. Similar parameter estimations are ongoing for classes 1 and 3. Once three parameter sets are estimated, their comparaison will allow the determination of differences in protein activities and therefore the molecular characterization of the three classes. The next step consists in applying optimization procedures to the calibrated whole body model in order to design theoretically optimal administration schemes for each class. The second project presented in this thesis focuses on the tyrosine kinase SRC, which is deregulated in numerous cancer diseases. Recent studies showed that SRC exerted a control on the mitochondrial pathway of apoptosis in NIH-3T3 mice fibroblasts which were transfected with the oncogene v-src, whereas this control was not observed in parental NIH-3T3 cells. SRC activated the RAS / RAK / MEK1/2 / ERK1/2 pathway which enhanced the phosphorylation of the pro-apoptotic enzyme BIK, thus leading to the protein degradation by the proteasome. As a result, BIK protein expression was low in v-src transformed fibroblasts which possibly contributed to the resistance of those cells to most apoptotic stresses. Our work consisted in designing optimal therapeutics strategies in which parental NIH-3T3 fibroblasts stands for healthy cells and v-src transformed ones for cancer cells. Once again, a combined experimental and mathematical approach was undertaken. First, we built a model for BIK kinetics in non-apoptotic conditions and fitted its parameters to existing experimental data. Estimated parameter values confirmed that SRC-dependent phosphorylation of BIK was inactive in normal cells. Then, we biologically and mathematically investigated BIK kinetics in response to a death signal. We showed a relocalization of BIK to the mitochondria in the first hours of staurosporine exposure, whereas BIK protein total amount remained constant during the apoptotic stress. We then conceived a mathematical model of the mitochondrial pathway of apoptosis in NIH-3T3 cells. It modeled molecular interactions between the anti-apoptotic proteins as BCL2, and the pro-apoptotic enzymes which were divided into three subgroups: the BAX-like effector proteins, the BH3-only activator proteins and the BH3-only sensitizer proteins. Parameters were estimated by fitting experimental results in normal and v-src transformed fibroblasts. The model reproduced the experimentally-demonstrated fact that pre-incubating v-src fibroblasts with an inhibitor of SRC before staurosporine exposure annihilated the cell resistance. The model predicted that an administration of ABT-737, an inhibitor of anti-apoptotic proteins, before staurosporine exposure, should not be undertaken in our particular biological systems, which was experimentally validated. Finally, optimization procedures were applied to the model in order to design optimal therapeutics strategies when both normal and cancer cells were exposed to the same drugs. Considered exposure scheme consisted in the administration of staurosporine after an exposure to activator or of proteins of the mitochondrial pathway of apoptosis. Optimal strategies were defined as the ones which maximized the percentage of apoptotic cells in the cancer cell population, under the constraint that that in the healthy population remained below a toxicity threshold. Optimization procedures allowed to conclude that the optimal drug combinaison consisted in exposing cells to staurosporine after an exposure to a chemical able to repress BAX expression such that its concentration in normal cells was below the needed amount to trigger apoptosis, combined either to a repressor of anti-apoptotic proteins, or an inhibitor of SRC. These optimal strategies led to less than 1% of apoptotic cells in healthy cells, and more than 98% in cancer cells.

Les cancers sont l'une des causes majeures de mortalité dans le monde. Les mécanismes en jeu dans la croissance tumorale sont qualitativement connus, mais on se sait pas à l'heure actuelle prédire précisément quel sera le développement d'une tumeur donnée, ni estimer de façon certaine le protocole thérapeutique optimal pour chaque patient. Il est entendu que la modélisation mathématique pourrait apporter des éléments de réponse à ces questions. Durant cette thèse on s'est alors intéressé à la construction de formalismes mathématiques pour décrire la croissance tumorale et l'action de traitement anti-cancéreux. En particulier, on s'est intéressé à la prise en compte des mécanismes aussi bien moléculaires que cellulaires et tissulaires, par la construction d'un modèle continu, multi-échelles, de croissance de tumeur solide et d'angiogenèse. A partir de ce modèle, nous a pu envisager de façon qualitative un protocole optimal de combinaison entre un anti-angiogénique et une chimiothérapie.Le modèle multi-échelles inclut une représentation mathématique des voies de signalisation du VEGF dont on détaille la construction.Dans une autre approche, on a considéré un modèle discret, cellule-centré, reproduisant le développement de sphéroïdes de cellules épithéliales mammaires telles qu'observées lorsque ces cellules sont cultivées in vitro. On a pu mettre en évidence les différents mécanismes cellulaires impliqués dans la morphogenèse de structures composées de cellules saines, et celles composées de cellules mutées.Ces contributions montrent l'intérêt du formalisme multi-échelles adopté pour intégrer les connaissances et données sous-jacentes à l'étude du traitement des tumeurs.

Les cancers sont l’une des causes majeures de mortalité dans le monde. Les mécanismes en jeu dans la croissance tumorale sont qualitativement connus, mais on se sait pas à l’heure actuelle prédire précisément quel sera le développement d’une tumeur donnée, ni estimer de façon certaine le protocole thérapeutique optimal pour chaque patient. Il est entendu que la modélisation mathématique pourrait apporter des éléments de réponse à ces questions. Durant cette thèse on s'est alors intéressé à la construction de formalismes mathématiques pour décrire la croissance tumorale et l’action de traitement anti-cancéreux. En particulier, on s'est intéressé à la prise en compte des mécanismes aussi bien moléculaires que cellulaires et tissulaires, par la construction d’un modèle continu, multi-échelles, de croissance de tumeur solide et d’angiogenèse. A partir de ce modèle, nous a pu envisager de façon qualitative un protocole optimal de combinaison entre un anti-angiogénique et une chimiothérapie.Le modèle multi-échelles inclut une représentation mathématique des voies de signalisation du VEGF dont on détaille la construction.Dans une autre approche, on a considéré un modèle discret, cellule-centré, reproduisant le développement de sphéroïdes de cellules épithéliales mammaires telles qu’observées lorsque ces cellules sont cultivées in vitro. On a pu mettre en évidence les différents mécanismes cellulaires impliqués dans la morphogenèse de structures composées de cellules saines, et celles composées de cellules mutées.Ces contributions montrent l’intérêt du formalisme multi-échelles adopté pour intégrer les connaissances et données sous-jacentes à l’étude du traitement des tumeurs. / Cancer is one of the leading causes of death in Europe. The mechanisms involved in tumour growth are qualitatively known, but we are still unable to precisely predict how a given tumour will evolve, nor estimate with certainty the optimal therapeutic protocol for each patient.It is well understood that mathematical modelling could give part of the answer to these questions. That is why during this thesis we considered the building of mathematical formalisms to describe tumour growth and the action of anti-cancer treatments. In particular, we investigated the molecular to tissular mechanisms of cancer development and angiogenesis through the building of a continuous multi-scale model. We were able to reproduce the effect of anti- angiogenesis treatments on tumour growth, and qualitatively study an optimal therapeutic protocol of anti-angiogenic combined with cytotoxic drugs. This multi-scale model integrates a mathematical representation of the signalling pathways of VEGF (Vascular Endothelial Growth Factor). We detail the development of this model which is based solely on information available in the literature and dedicated databases. In another approach, we considered a discrete, cell-based model to reproduce the development of spheroid structures of mammary epithelial cells. This model considers the behaviour of these cells when observed while grown in vitro in an appropriate medium. We were able to highlight the different mechanisms involved in the morphogenesis of wild and mutated cells structures.This work shows the importance of the multi-scale formalism we used to integrate the knowledge and data related to the study of cancer treatment.

Les thiopurines sont des médicaments cytotoxiques et immunosuppresseurs largement prescrits, notamment dans les maladies inflammatoires chroniques de l’intestin (MICI). Ils représentent l’un des meilleurs exemples d’application clinique de la pharmacogénétique avec le dépistage du déficit en thiopurine S-méthyltransférase (TPMT), enzyme clé du métabolisme des thiopurines. La variabilité interindividuelle de la réponse à ces médicaments rend nécessaire leur optimisation thérapeutique. Ce travail de thèse a d’une part, analysé les relations entre activité TPMT et concentrations des métabolites thiopuriniques, et d’autre part, recherché des facteurs associés à la résistance aux thiopurines. A l’aide d’une base de données pharmacogénétiques hospitalière et d’une étude « PheWAS » à partir d’un entrepôt de données cliniques, nous avons analysé la distribution et la corrélation génotype-phénotype pour la TPMT, en lien avec les concentrations des métabolites thiopuriniques. Nous avons observé qu’une activité TPMT très élevée (phénotype « ultra-rapide ») était associée à des paramètres clinico-biologiques reflétant une maladie évolutive et un traitement inefficace dans les MICI. De plus, une étude clinique rétrospective dans les MICI pédiatriques a permis d’identifier des facteurs associés à la lymphopénie observée sous thiopurines. Enfin, à partir d’un modèle in vitro fondé sur des lignées cellulaires lymphoblastoïdes (LCL) sélectionnées, nous avons établi une signature transcriptomique, incluant 32 gènes, prédictive de la résistance aux thiopurines. Une analyse fonctionnelle bioinformatique a abouti à l’identification de voies métaboliques liées à la protéine p53 et au cycle cellulaire, ainsi que des mécanismes moléculaires associés à la résistance aux thiopurines. En conclusion, ce travail de thèse, qui a exploré la variabilité de réponse aux thiopurines et tout particulièrement la résistance à ces médicaments, propose des hypothèses pour l’individualisation et l’optimisation thérapeutique des thiopurines. / Thiopurines are cytotoxic and immunosuppressive drugs widely prescribed, mainly in inflammatory bowel disease (IBD). They constitute one of the best success story of pharmacogenetic implementation into clinical practice based on the screening of thiopurine S-methyltransferase (TPMT) deficiency, a key enzyme in thiopurine metabolism. Optimization of thiopurine response is challenging because of its large interindividual variability such as inefficacy and toxicities. This thesis has explored, on one hand, the relationships between TPMT activity and metabolite concentrations, and on the other hand, factors associated with thiopurine inefficacy. Using a primary care pharmacogenetic database, we first analyzed TPMT distribution and genotype-phenotype correlation, in relation with thiopurine metabolites in a large population. Using a PheWAS study based on a clinical data warehouse we then reported that a very high TPMT activity (“ultra-rapid” phenotype) was associated with parameters of active IBD and poor response to thiopurines. Furthermore, a retrospective study in pediatric IBD identified factors predicting the occurrence of lymphopenia during thiopurine therapy. Finally, using a lymphoblastoid cell line (LCL) in vitro model, we established a transcriptomic signature, including 32 genes predicting thiopurine cellular resistance. A bioinformatic functional analysis identified metabolic pathways in relation with p53 and cell cycle, as well as molecular mechanisms associated with thiopurine resistance. To conclude, this research work, focusing on the variability of thiopurine response and mainly therapeutic resistance, provides new hypotheses to individualize and optimize therapeutic response to thiopurines.