Macrophages associés aux tumeurs (TAMs) sont étroitement liés à l'initiation et la croissance tumorale, l'angiogenèse, l'invasion et les métastases tumorale, la résistance au traitement anti-cancéreux et sont associées à un mauvais pronostic dans de nombreux cancers. La radiothérapie est un des traitements les plus importants antitumoraux et a été montré pour pouvoir moduler les fonctions TAMs. Cependant, les mécanismes moléculaires dans l'activation des macrophages induite par irradiation sont largement inconnues. Dans cette étude, nous avons démontré que les rayonnements ionisants (IR) induit une activation des macrophages de type M1 in vitro et in vivo, qui est associée à une inhibition de la croissance tumorale induite par IR. Nous révélons que la protéine X induit par IR est essentiels dans le déclenchement de l'activation des macrophages. Nous confirmons l'importance de ces résultats en montrant que la sur-expression de la protéine X est liée à une augmentation des macrophages de type M1 chez les patients rectales suivants radiothérapie néo-adjuvante. L'accumulation des macrophages de type M1 est associée à une réponse antitumorale améliorée. Ce travail dévoile des rôles importants de la protéine X dans l'activation des macrophages IR-induite et constitue une base pour le développement de nouvelles stratégies thérapeutiques pour améliorer l’efficacité de la radiothérapie par modulation de l'activation des macrophages. / Tumour-associated macrophages (TAMs) are closely related to tumour initiation and growth, angiogenesis, tumour invasion and metastasis, anti-cancer treatment resistance and are associated with poor prognosis in many cancers. Radiotherapy is among the most important anti-tumour therapies and has been shown to modulate TAMs functions. However, molecular mechanisms underlying irradiation-induced macrophage activation are largely unknown. In this study, we demonstrated that ionizing radiation (IR) induces macrophage M1 activation both in vitro and in vivo, which is associated with IR-induced tumour growth inhibition. We reveal that IR-induced X protein is critical in triggering macrophage activation. We confirm the significance of these findings by showing that up-regulation of X protein is related with increased M1 macrophages infiltration in rectal patients following neo-adjuvant radiotherapy. Accumulation of M1 macrophages is associated with an improved anti-tumour response. This work unveils important roles of X protein in IR-induced macrophages activation and provides basis for the development of new therapeutic strategies to enhance radiotherapy efficacy through modulating macrophage activation.

L’imagerie moléculaire avec des biomarqueurs radiomarqués par des émetteurs de positons est couramment utilisée dans les cancers mammaires infiltrants pour la stadification initiale ou en cas de récidive, et également pour l’évaluation de la réponse tumorale en situation néoadjuvante et métastatique. Après quelques notions générales sur les cancers mammaires et le rôle alloué à l’imagerie moléculaire, les résultats des travaux axés sur l’imagerie moléculaire des cancers mammaires que j’ai encadrés et auxquels j’ai contribués au sein de l’équipe de Médecine Nucléaire de l’Institut Curie - Saint-Cloud sont présentés. Ces études ont évalué la valeur de la Tomographie par Emission de Positons au FluoroDesoxyGlucose (TEP-FDG) en cas de suspicion biologique de récidive, ou pour la stadification initiale et l’évaluation de la réponse tumorale à la Chimiothérapie NéoAdjuvante (CNA) des cancers mammaires inflammatoires. Notre équipe a également étudié la valeur pronostique de la réponse tumorale à l’hormonothérapie par la TEP-FDG, en situation métastatique. La problématique de l’évaluation précoce de la réponse tumorale à la CNA par l'imagerie moléculaire m’a amené à étudier un modèle murin transgénique de cancer mammaire avec d’autres biomarqueurs que le FDG, à savoir la FLuoroThymidine (FLT) et le pertechnetate. Des outils de quantification de la charge tumorale ont pu être développés et ont permis d’évaluer la réponse tumorale à des drogues cytotoxiques lors d’un suivi longitudinal, mais ce travail s’est heurté aux limites de l’imagerie préclinique. Les résultats des études cliniques sur l’évaluation précoce de la réponse tumorale à la CNA sont ensuite exposés, avec le FDG comme biomarqueur en insistant sur l’influence du phénotype moléculaire sur les paramètres définissant une réponse métabolique. L’état des connaissances et les perspectives avec d’autres biomarqueurs que le FDG, à savoir la FLT et le FluoroEStradiol (FES), pour étudier respectivement la prolifération cellulaire tumorale et la présence et la fonctionnalité des récepteurs aux estrogènes, puis l’imagerie en développement de l’Human Epidermal Growth Factor Receptor-2 (HER2), destinés à la fois à la sélection de patients candidats à des thérapies innovantes et à la prédiction et l’évaluation de la réponse tumorale aux thérapies sont discutées. / Molecular imaging with biomarkers radiolabeled by positron emitters is commonly used in invasive breast cancers for initial staging or restaging, and for assessment of tumor response in neoadjuvant and metastatic settings. After general concepts of breast cancers and of the place of molecular imaging, results of studies I supervised and to which I contributed within the nuclear medicine team from Curie Institute - Saint-Cloud focused on molecular imaging in breast cancers are presented. These studies assessed the value of Positron Emission Tomography using FluoroDeoxyGlucose (FDG-PET) in recurrence suspected on tumor marker rising and in staging and assessment of tumor response to neoadjuvant chemotherapy (NACT) in inflammatory breast cancers. Moreover our team has studied the prognostic value of tumor response to endocrine therapy by FDG-PET in metastatic breast cancers. The problem of early assessment of tumor response to NACT by molecular imaging has led me to study a transgenic mouse model with other biomarkers than FDG, namely FLuoroThymidine (FLT) and pertechnetate. Quantification tools of tumor burden have been developed and allowed assessment of tumor response to cytotoxic drugs during a longitudinal follow-up of this model, but several limitations of preclinical imaging were encountered. Results of clinical studies on early assessment of tumor response to NACT with FDG as a biomarker are exposed, with emphasis on the influence of the molecular subtype on parameters defining a metabolic response. State of the art and perspectives with FLT and FluoroEStradiol (FES), as biomarkers of proliferation and of estrogen receptors respectively, then imaging of Human Epidermal Growth Factor Receptor-2 (HER2), for both selection of patients to innovative therapies and prediction and assessment of tumor response to systemic therapies are discussed.

La Tomographie par Emission de Positons (TEP) au 18Fluoro-désoxyglucose (18F-FDG) est l’imagerie de référence pour la quantification in vivo du métabolisme glucidique des cellules tumorales. Elle permet, entre autre, de suivre les modifications du métabolisme tumoral en cours de chimiothérapie. Le cancer du sein regroupe différentes entités génomiques dont les comportements clinico-biologiques et la prise en charge thérapeutique divergent. L’objectif de cette thèse était d’étudier le lien entre ces diverses entités biologiques du cancer du sein et le comportement métabolique tumoral en cours de chimiothérapie néoadjuvante. Nous avons également extrait, parmi les différents paramètres métaboliques tumoraux des images TEP, les critères les plus robustes pour prédire dès la fin dès la première cure de chimiothérapie néoadjuvante la réponse histologique finale et la survie des patientes. Nous avons également appliqué un modèle de mesure de la perfusion tumorale, dérivée d’une acquisition dynamique du premier passage artériel et tumoral du 18F-FDG.Le premier article de cette thèse souligne l’impact majeur du phénotype tumoral sur le comportement métabolique en cours de chimiothérapie de la tumeur primitive mammaire. Les trois articles suivants montrent que, pour les tumeurs triple-négatives et HER2 positives, les modifications métaboliques tumorales observées par la TEP au 18F-FDG prédisent la réponse histologique complète à l’issue du traitement. Concernant le phénotype tumoral luminal/HER2 négatif, la réponse métabolique apporte surtout une information pronostique. L’imagerie TEP au 18F-FDG pourrait permettre dans un avenir proche de guider les choix thérapeutiques du clinicien, en proposant une alternative thérapeutique aux patientes non-répondeuses identifiées dès la première cure de chimiothérapie néoadjuvante. / Positron Emission Tomography (PET) with 18Fluoro-deoxyglucose (18F-FDG) is the reference imaging examination for in-vivo quantification of the glucidic metabolism of tumour cells. It allows for the monitoring of tumour metabolic changes during chemotherapy. Breast cancer comprises several distinct genomic entities with different biological characteristics and clinical behaviours, leading to different tailored treatments. The aim of this doctoral thesis was to evaluate the relationship between the different biological entities of breast cancer and the tumour metabolic behaviour during neoadjuvant chemotherapy. We have also retrieved, among the various metabolic parameters on PET images, the most reliable ones to predict, as early as after the first neoadjuvant cycle, the final tumour histologic response and patient’s outcome. We have also evaluated early changes in tumour blood flow, using a tumour first-pass model derived from an dynamic 18F-FDG-PET acquisition.The first article presented in this thesis has underlined the strong correlation between breast cancer subtypes, and the tumour metabolic behaviour during chemotherapy. The following three articles have demonstrated that tumour metabolic changes after the first neoadjuvant cycle can predict the final histologic complete response at the end of the treatment, both in triple-negative and HER2 positive tumours. Concerning the luminal/HER2 subtype, the early metabolic response mainly predicts patient’s outcome.These results should lead, in the near future, to PET-guided neoadjuvant strategies, in order to adapt the neoadjuvant treatment in poor-responding women. Such a strategy should lead to enhanced personalized medicine.

Le nombre croissant d’essais cliniques pour le traitement du cancer a conduit à la standardisation de l’évaluation de la réponse tumorale. Dans les essais cliniques de phase III des cancers avancés, la survie sans progression est souvent appliquée comme un critère de substitution pour la survie globale. Pour les tumeurs solides, la progression est généralement définie par les critères RECIST qui utilisent l’information sur le changement de taille des lésions cibles et les progressions de la maladie non-cible. Malgré leurs limites, les critères RECIST restent l’outil standard pour l’évaluation des traitements. En particulier, la taille tumorale mesurée au cours de temps est utilisée comme variable ponctuelle catégorisée pour identifier l’état d’un patient. L’approche statistique de la modélisation conjointe permet une analyse plus précise des marqueurs de réponse tumorale et de la survie. En outre, les modèles conjoints sont utiles pour les prédictions dynamiques individuelles. Dans ce travail, nous avons proposé d’appliquer un modèle conjoint trivarié pour des données longitudinales (taille tumorale), des évènements récurrents (les progressions de la maladie non-cible) et la survie. En utilisant des mesures de capacité prédictive, nous avons comparé le modèle proposé avec un modèle pour les progressions tumorales, définies selon les critères standards et la survie. Pour un essai clinique randomisé porté sur le cancer colorectal, nous avons trouvé une meilleure capacité prédictive du modèle proposé. Dans la deuxième partie, nous avons développé un logiciel en libre accès pour l’application de l’approche de modélisation conjointe proposée et les prédictions. Enfin, nous avons étendu le modèle à une analyse plus sophistiquée de l’évolution tumorale à l’aide d’un modèle mécaniste. Une équation différentielle ordinaire a été mise en œuvre pour décrire la trajectoire du marqueur biologique en tenant compte les caractéristiques biologiques de la croissance tumorale. Cette nouvelle approche contribue à la recherche clinique sur l’évaluation d’un traitement dans les essais cliniques grâce à une meilleure compréhension de la relation entre la réponse tumorale et la survie. / The increasing number of clinical trials for cancer treatments has led to standardization of guidelines for evaluation of tumor response. In phase III clinical trials of advanced cancer, progression-free survival is often applied as a surrogate endpoint for overall survival (OS). For solid tumors, progression is usually defined using the RECIST criteria that use information on the change of size of target lesions and progressions of non-target disease. The criteria remain the standard tool for treatment evaluation despite their limitations. In particular, repeatedly measured tumor size is used as a pointwise categorized variable to identify a patient’s status. Statistical approach of joint modeling allows for more accurate analysis of the tumor response markers and survival. Moreover, joint models are useful for individual dynamic predictions of death using patient’s history. In this work, we proposed to apply a trivariate joint model for a longitudinal outcome (tumor size), recurrent events (progressions of non-target disease) and survival. Using adapted measures of predictive accuracy we compared the proposed joint model with a model that considered tumor progressions defined within standard criteria and OS. For a randomized clinical trial for colorectal cancer patients, we found better predictive accuracy of the proposed joint model. In the second part, we developed freely available software for application of the proposed joint modeling and dynamic predictions approach. Finally, we extended the model to a more sophisticated analysis of tumor size evolution using a mechanistic model. An ordinary differential equation was implemented to describe the trajectory of the biomarker regarding the biological characteristics of tumor size under a treatment. This new approach contributes to clinical research on treatment evaluation in clinical trials by better understanding of the relationship between the markers of tumor response with OS.