Lors d'un accident de voiture, l'abdomen peut être soumis à des chargements rapides pouvant entrainer des blessures des organes abdominaux. Bien que les modèles éléments-finis humains soient de plus en plus utilisés pour la prédiction de ces blessures pendant un choc, la validation de leur comportement interne reste difficile en particulier à cause d'un manque de données expérimentales disponibles. En effet, la vitesse de tels chargements ne permet pas d'utiliser des moyens d'imagerie « classiques » tel que l'IRM. Basé sur une récente technique d'imagerie (échographie ultra-rapide), ce travail porte sur l'étude du comportement interne de l'abdomen pendant un chargement rapide. D'une part, des essais de chargement rapides ont été menés sur sujet cadavérique permettant de mettre en évidence des relations entre le chargement externe et la cinématique interne du foie. Ces essais ont été simulés en utilisant un modèle humain existant et des tendances similaires ont pu être observées pour certains des résultats expérimentaux. D'autre part, afin d'aider à l'exploitation des données échographiques dans ce contexte, une méthode numérique a été développée permettant de calculer des cartes de déformations d'organe à partir d'images échographique ultra-rapide. Cette méthode a d'abord été évaluée numériquement et expérimentalement. Puis elle été appliquée à des images échographiques de reins isolés soumis à des chargements rapides (humain et porc) issus d'une précédente étude permettant de mettre en évidence l'influence de paramètres tels que la vitesse sur les déformations 2D des différentes régions de l'organe. Dans l'ensemble, ces travaux ont permis de progresser sur la connaissance de la réponse de l'abdomen au choc, et de mettre en évidence les limites de performances des modèles actuels de l'être humain. La méthodologie développée afin de calculer les cartes de déformation devrait aider à renforcer ces connaissances dans le futur / During an automotive accident, the abdomen can be subjected to rapid loading leading to abdominal organ injuries. Although human body models become increasingly prevalent to predict injuries during an impact, the validation of their internal response is difficult, in particular due to the lack of data available. Such impact last less than ten milliseconds making the use of standard imaging (e.g. MRI) tools difficult. Based on a recent imaging modality (ultrafast ultrasound imaging), this work focuses on the study of the internal response of the abdomen during an impact. The in situ internal response of abdominal organs (liver, colon) was observed during impacts delivered to post mortem human surrogates. For the first time, trends were found between the external response and the internal organ kinematics. These tests were simulated using an existing human body model leading to similar trends for some of the responses. Also, a method was developed allowing estimating 2D strains in organs during an impact based on ultrafast ultrasound images. This method was first evaluated numerically and experimentally. Then, it was used to process images of human and porcine kidneys during an impact from a previous study. Results highlight the influence of parameters such as the impact speed on the 2D strains estimated in different organ regions.Overall, this research allowed improving upon the current knowledge on the internal response of the abdomen subjected to impact. It also showed the performance limitation of current human body models. The method developed to compute strain maps should help to further improve that knowledge in the future

Les lymphocytes T expriment à leur surface des récepteurs (TR) composés de chaînes αβ ou γδ, chargés de reconnaitre des peptides antigéniques. Une chaîne d'un TRα donnée est le résultat de l'assemblage de gènes variable (V), jonction (J) et constant (C) sous le contrôle d'un mécanisme de recombinaison spécifique dénommé " recombinaison V(D)J ". De part le nombre important de gènes V et J dispersés sur plus de 1 méga base et des segments V dupliqués chez la souris, il est quasiment impossible d'établir la diversité combinatoire VJ exacte et surtout leurs fréquences par les techniques actuelles de biologie moléculaire. Aussi pour appréhender ces questions, nous avons développé un modèle de simulation des réarrangements des combinaisons VJ codant pour la chaine TRα chez la souris. Le modèle implémenté est basé sur des fenêtres d'accessibilités flexibles, des vitesses d'ouverture variables et inclue aussi un temps de maturation entre deux réarrangements. Il permet de rendre compte de la dynamique et de la variabilité de la chaine α en termes de répertoire (nombre et fréquence des combinaisons). Il propose que 2 à 3 réarrangements sont suffisant pour utiliser l'ensemble des segments J et permet aussi de donner un profil global de l'ensemble des combinaisons VJ. En parallèle, une analyse des réarrangements VJ a été réalisée chez l'homme. Cette analyse permet de visualiser les profils des combinaisons VJ expérimentaux et permettra de valider l'adaptation du modèle de simulation des réarrangements des chaines TRα chez la souris aux chaines TRα chez l'homme. Le modèle pourra servir d'outils pour analyser les variations entre répertoire sain et répertoire altéré ou modifié dans le cas de pathologies ou de reconstruction du répertoire immunitaire après une greffe de moelle osseuse.

La sensibilité des cellules de mélanomes aux molécules de thérapies ciblées dépend du microenvironnement tumoral (interactions cellule-cellule et cellule-matrice extracellulaire). Les systèmes tridimensionnels (3D) de culture in vitro reflètent mieux l’architecture structurelle native des tissus et sont attrayants pour l’étude des interactions cellulaires. Nous avons développé et comparé plusieurs modèles de mélanome métastatique : les cellules de mélanomes (SK-MEL-28 et SK-MEL-3, mutées BRAF V600E et SK-MEL-2, BRAF sauvages) cultivées en monocouche (2D) et co-cultivées en 3D sur des équivalents de derme avec des fibroblastes, afin de mieux comprendre les facteurs modulant la sensibilité cellulaire à un inhibiteur de BRAF (BRAFi, Vémurafenib) et au Vémurafenib associé à un inhibiteur de MEK (MEKi, Cobimetinib). La sensibilité cellulaire aux traitements a été évaluée sous différents aspects : prolifération cellulaire (numération cellulaire, incorporation d'EdU, test MTS), analyse des voies de signalisation MAPK et PKB / Akt (Western-blot), apoptose (TUNEL), libération de cytokines et de facteurs de croissance (ELISA) et histologie (modèles 3D). Un effet cytostatique de BRAFi a été observé sur les cellules SK-MEL-28 et SK-MEL-3 cultivées dans les modèles 2D et 3D. La lignée cellulaire SK-MEL-2 était résistante au BRAFi lorsqu'elle a été cultivée en monocouche, mais sensible lorsqu'elle a été co-cultivée avec des fibroblastes incorporés dans une matrice de collagène de type I. Les milieux conditionnés par les fibroblastes 3D (équivalents de derme) ont sensibilisé les cellules SK-MEL-2 (2D) au BRAFi. L'analyse des surnageants de culture cellulaire a révélé que les équivalents de derme libéraient certains facteurs solubles (IL-6, IL-8, HGF, TGF-β) : ces sécrétions ont été modifiées au cours du traitement par Vémurafenib. La combinaison du traitement avec MEKi a renforcé l'action du Vémurafenib sur les cellules de mélanomes métastatiques tout en diminuant la capacité de prolifération des fibroblastes. Des populations de cellules contenant des cellules de mélanomes ou des fibroblastes associés au cancer (CAFs) ont été isolées à partir d'une biopsie de métastase cutanée provenant d'une patiente atteinte d'un mélanome métastatique. Ces cellules ont permis de réaliser des modèles de mélanome métastatique patient-spécifique afin d’étudier in vitro la sensibilité des cellules de la patiente aux traitements dans un microenvironnement tumoral (sécrétion paracrine de cellules stromales et matrice de collagène). Ces modèles prédictifs 3D patient-spécifique pourront être utilisés pour déterminer des stratégies de thérapies personnalisées, ainsi que pour comprendre les phénomènes de résistance des cellules de mélanomes aux traitements. / Melanoma cell sensitivity to targeted therapy molecules is dependent on the tumor microenvironment (cell-cell and cell-extracellular matrix interactions). Three dimensional (3D) in vitro cell culture systems better reflect the native structural architecture of tissues and are attractive to investigate cellular interactions. We have developed and compared several metastatic melanoma models: melanoma cells (SK-MEL-28 and SK-MEL-3, BRAF V600E mutant and SK-MEL-2 BRAF wt) cultured as a monolayer (2D) and co-cultured on 3D dermal equivalents with fibroblasts to better unravel factors modulating cell sensitivity to a BRAF inhibitor (BRAFi, Vemurafenib) and a BRAFi combined with a MEK inhibitor (MEKi, Cobimetinib). Cell sensitivity to treatments was evaluated under various aspects: cell proliferation (cell counting, EdU incorporation, MTS assay), MAPK and PKB/Akt signaling pathway analysis (Western-blotting), apoptosis (TUNEL), cytokine and growth factor release (ELISA) and histology (3D models). A cytostatic effect of BRAFi was observed on SK-MEL-28 and SK-MEL-3 cells in both models. SK-MEL-2 cell line was clearly resistant to BRAFi when cultured as a monolayer but not when co-cultured with 3D fibroblasts embedded in a type I collagen matrix. Conditioned media provided by 3D fibroblasts (dermal equivalents) underlined 2D SK-MEL-2 sensitivity to BRAFi. Cell culture supernatant analysis revealed that dermal equivalents released some soluble factors (IL-6, IL-8, HGF, TGF-β): these secretions were modified during vemurafenib treatment. The combination of treatment with MEKi enhances the action of Vemurafenib on metastatic melanoma cells while decreasing the proliferation capacity of fibroblasts. Cell populations containing melanoma cells or fibroblasts associated with cancer (CAFs) were isolated from a cutaneous metastasis biopsy of a patient with metastatic melanoma. These cells allowed the realization of patient-specific models of metastatic melanoma in order to study in vitro the sensitivity of the patient’s melanoma cells to treatments in a tumor microenvironment (paracrine secretion of stromal cells and collagen matrix). These 3D predictive patient-specific models could be used to determine personalized therapy strategies, as well as to understand the resistance phenomena of melanoma cells to treatments