Un défi majeur en oncologie clinique est de caractériser avec précision la réponse des patients aux agents thérapeutiques. Actuellement, il n'existe pas de modèles et de tests fiables capable de reproduire précisément une tumeur primaire dans toute sa complexité. Or, ce paramètre est essentiel pour mettre en œuvre une stratégie de médecine personnalisée capable d'identifier le régime de traitement le plus approprié pour un patient particulier dans un délai cliniquement pertinent. Pour répondre à ce besoin, notre groupe a développé un nouveau modèle 3D ex vivo qui repose sur la micro-dissection d'un échantillon de tumeur (MDT) d'un patient et l'utilisation de technologies microfluidiques pour maintenir la viabilité du tissu et le microenvironnement tumoral naturel afin d’évaluer la sensibilité aux traitements dans un délai adapté à la prise de décision clinique. Cette approche permettrait de sélectionner les thérapies les plus efficaces tout en réduisant l'administration de traitements inefficaces associés à des effets secondaires indésirables, ainsi que les coûts de prise en charge des patients. Des travaux précédemment publiés par notre équipe ont montré que la viabilité des cellules cancéreuses situées dans notre modèle de tumeur ex vivo pouvait être caractérisée par microscopie confocale sur l’intégralité du MDT ou par cytométrie de flux sur les MDTs après dissociation enzymatique des cellules. Cependant, ces techniques présentent des limitations en termes de résolution visuelle pour la microscopie confocale et de sensibilité et information spatiale pour la cytométrie de flux. Nous proposons ici d’associer notre modèle 3D de MDTs en microfluidiques à des techniques d’immuno-histopathologie, dans le but d’offrir une évaluation moléculaire, spatiale et quantitative de la réponse de la tumeur au traitement. Pour cela, nous avons optimisé une procédure de lithographie en paraffine de nos systèmes microfluidiques, permettant la production de blocs de micro-étalages micro-réseaux de tissus micro-disséqués (MDTMA). afin de permettre une coloration morphologique du tissu et un marquage de protéines spécifiques pour analyser l'architecture tissulaire, la prolifération et l’apoptose cellulaire au sein des échantillons traités. En outre, nous avons montré que le modèle ex vivo est comparable et corrélé au système de modèle de souris in vivo de référence pour l'essai de chimio-sensibilité. Suite à l’optimisation de ce modèle, nous avons collecté 25 échantillons de tumeurs de patientes atteintes de cancer de l’ovaire, pour réaliser des MDTs et des cultures de cellules primaires afin de comparer les profils transcriptomiques de ces deux modèles avec celui de la tumeur d’origine, et d'analyser les réponses aux traitements et le microenvironnement tumoral. Les données transcriptomiques obtenues par micropuces ARN nous ont permis d'effectuer une analyse bio-informatique des voies de signalisation incluant un groupement hiérarchique non supervisé. Nos résultats montrent que les MDT à chaque point de temps (jour 0, 8 et 15) sont génétiquement similaires à la tumeur primaire par opposition aux cultures cellulaires primaires, et que les principales voies dérégulées sont impliquées dans la réponse cellulaire au stress. Nous avons observé une viabilité élevée des cellules au sein des MDT sur une période de culture de 15 jours. En outre, nous avons déterminé qu'un régime de chimiothérapie (carboplatine et paclitaxel) consistant en une induction thérapeutique de 10 heures suivie d'une période de récupération de 14 heures était idéal pour caractériser la réponse au traitement. Notre analyse de prédiction de la réponse des patients montre que nous avons une corrélation positive élevée d'une efficacité de 95 % entre la réponse ex vivo et la réponse clinique pour les patients appariés. En général, nos résultats suggèrent que notre technique fournit un modèle plus sophistiqué et précis pour récapituler la réponse de la tumeur primaire dans un laps de temps cliniquement adapté, et pourrait servir de plateforme pour tester de nouvelles thérapeutiques, et d'outil d'orientation clinique pour la réponse des patients. / A major challenge in clinical oncology is the inability to accurately predict the patients’ response to therapeutic agents. Currently, there are no reliable models and assays available that reiterate the immense complexity of a primary tumor. These factors are important to implement a personalized medicine strategy capable of identifying the most suitable treatment regimen for a particular patient in a clinically relevant timeframe. To answer this need, our group has developed a novel ex vivo 3D model that relies on the micro-dissection of a patient’s tumor specimen and the utilization of microfluidic technologies to monitor drug sensitivity within a time-frame suitable for clinical decision-making. This approach would allow for better selection of effective therapies and limit the administration of ineffective treatments, further improving treatment outcome of patients while reducing cost and drug-induced toxicities. Previously published work studied that the viability of cancer cells located within the tumor was characterized using two imaging modalities: confocal microscopy and flow cytometry. However, each technique has its own disadvantage, limiting their ability to molecularly characterize the effect of therapeutic agents on cancer cells. Thus, we hypothesize that our 3D ex vivo tumor-derived model coupled to a pathology-like tool would allow for a more comprehensive approach to evaluate tumor response to treatment, providing a readout system to closely mirror the patient’s response, and evaluating molecular mechanisms involved in response to drugs. To address this hypothesis, we optimized a paraffin-embedding lithography procedure allowing the production of micro-dissected tissue micro-array (MDTMA) block to allow morphological and protein-specific staining to analyze the cellular integrity and tissue architecture of treated samples. In addition, we showed that ex vivo model is comparable and correlated to the gold standard in vivo mouse model system for chemosensitivity assay. Moreover, we collected, following informed consent, 25 post-surgical OC patient tumor samples, to form micro-dissected tissues (MDTs), and primary cell cultures for micro-array analysis and characterization of the TME and response prediction. The micro-array data allowed us to perform unsupervised hierarchical clustering and pathway analysis showing that the MDTs at each time-point (day 0, 8 and 15) are genetically similar to the primary tumor as opposed to the primary cell cultures and that main deregulated pathways are involved in cellular response to stress. We observed a high viability of cells within MDTs over a culture period of 15 days. In addition, we determined that a treatment regimen consisting of a 10-hour therapy induction followed by a 14-hour recovery period was ideal for characterizing carboplatin treatment response. Our response prediction analysis of patients shows that we have a high positive correlation of 95% efficiency between ex vivo and clinical response for matched patients. In general, our results suggest that our ex vivo drug response model provides a more sophisticated model to recapitulate primary tumor response in a clinically suitable timeframe that can be exploited further serving, in part, as a platform to test new therapeutics and as a clinical guidance tool for patient response.