• Refine Query
  • Source
  • Publication year
  • to
  • Language
  • 1
  • Tagged with
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • 1
  • About
  • The Global ETD Search service is a free service for researchers to find electronic theses and dissertations. This service is provided by the Networked Digital Library of Theses and Dissertations.
    Our metadata is collected from universities around the world. If you manage a university/consortium/country archive and want to be added, details can be found on the NDLTD website.
1

Analyse 3D des remodelages des réseaux neuronaux dans le cancer du pancréas / 3D visualization and analysis of axonal networks system in pancreatic cancer

Lucchesi, Adrien 12 July 2018 (has links)
Ces dernières années, un nouveau composant de l'environnement des tumeurs (ET) a été mis en évidence: les projections des neurones du système nerveux. En effet, les tumeurs sont infiltrées par des axones, ce qui pourrait réguler la progression du cancer.Le cancer du pancréas fait partie des cancers les plus mortels. Les traitements thérapeutiques actuels qui ciblent ce cancer ne sont pas efficaces. Il est donc important de mieux comprendre les différentes composantes de l'ET de ce cancer afin d’identifier de nouvelles cibles thérapeutiques. Nous proposons de décrire l’innervation des tumeurs pancréatiques ce qui est le point de départ pour mieux comprendre l’importance de cette composante de l'ET. Les objectifs ont été d’analyser en 3D les réseaux d'axones qui innervent le pancréas sain et cancéreux, ainsi que leurs relations avec d'autres types cellulaires de l'ET (vaisseaux sanguins (VS)).Pour cela, nous avons utilisé une méthode d'imagerie 3D de pancréas entiers, rendus transparents, qui proviennent de modèles génétiques de souris qui développent des cancers du pancréas similaires à ceux de l'homme. Nous avons observé que les réseaux d'axones sont plus denses et plus complexes dans les régions cancéreuses du pancréas par rapport aux régions saines. Alors que dans les tissus sains les axones sont associés aux VS, ils ne le sont plus dans les régions cancéreuses. Nous avons de plus identifié des groupes morphologiques de réseaux d'axones qui permettent de discriminer une région saine d'une région cancéreuse.L’analyse de la structure en 3D de ces réseaux d'axones pourrait donc représenter une donnée prédictive et pronostique de l'état d'avancé clinique de la maladie. / Cancers are diseases in which cancer cells interact with a complex tumor environment (TE). In recent years, a new component of TE has been highlighted: neuronal projections of the nervous system. Indeed, the axons of neurons innervate the tumors, which could regulate cancer progression.Pancreatic cancer is among the most deadly cancers. Indeed, the current therapeutic treatments that target this cancer are not effective. It is therefore important to better understand the different components of the TE of this cancer in order to identify new potential therapeutic targets.In this thesis, we propose to describe the innervation of pancreatic tumors which is the starting point to better understand the importance of this component of the TE. The objectives were to visualize and analyze in 3D the networks of axons that innervate the healthy and cancerous pancreas, as well as their relations with other cell types of the TE (blood vessels (BV)).For this, we used a method of 3D imaging of whole pancreas, made transparent, which come from genetic models of mice that develop pancreatic cancer similar to that of humans.We observed that axon networks are denser and more complex in cancerous regions of the pancreas compared to healthy regions. Moreover, while in healthy tissue, axons are associated with BV, they are no longer in cancerous areas.We also identified morphological groups of axon networks that discriminate a healthy region from a cancerous region.The analysis of the 3D structure of these axon networks could thus represent a predictive and prognostic value for the progression of the disease.

Page generated in 0.078 seconds