Le cancer est la première cause de morbi-mortalité dans le monde. La recherche de biomarqueurs diagnostiques, pronostiques et prédictives de la réponse aux traitements est capitale dans l’amélioration de la prise en charge de ce fléau mondial. Nous avons choisi une technique récente qui est la spectroscopie RMN HRMAS et des méthodes d’analyse statistique robustes (PCA et PLS-DA), afin d’établir les profils métaboliques des cancers épithéliaux de l’ovaire et des cancers mammaires. Nous avons établi, après un rappel théorique de la spectroscopie RMN HRMAS, un état d’art des applications médicales de cette technique, notamment gynécologiques chez la femme et urogénitales chez l’homme. Nous avons décrit les différentes étapes de la démarche établie pour l’analyse spectrale : préparation de l’échantillon tissulaire, acquisition RMN et analyse statistique. Nous avons montré que cette technique, permettant une analyse rapide (20 min) et non destructive d’échantillons tissulaires intacts, est applicable à la prise en charge thérapeutique des patientes atteintes de carcinomes ovariens et mammaires. Elle a permis, dans le cas des cancers de l’ovaire, de caractériser métaboliquement les trois types histologiques (séreux, endométrioïdes et mucineux) et le tissu ovarien sain, de générer des modèles statistiques permettant de classer les tumeurs borderline et de prédire la survie des patientes et la réponse à la chimiothérapie. Dans le cas des cancers du sein, elle a permis de discriminer métaboliquement les carcinomes mammaires, les fibroadénomes et le tissu sain et d’étudier métaboliquement les différents indicateurs histologiques des ces carcinomes. Nous projetons de confirmer ces résultats préliminaires très encourageants sur une plus grande cohorte. / Cancer is the leading cause of morbidity and mortality worldwide. The search for diagnostic, prognostic and predictive biomarkers of response to treatment is crucial in improving the management of this global scourge. We chose a new technique that is HRMAS NMR spectroscopy and robust statistical analysis methods (PCA and PLS-DA), to establish the metabolic profiles ofepithelial ovarian and breast cancers. We have determined, after a theoretical reminder of HRMAS NMR spectroscopy, a state of the art including medical applications of this technique, mainly gynecological in woman and uro-genital in man. We describe the different steps of the process established for spectral analysis : preparation of tissue sample, NMR acquisition and statistical analysis. We showed that this technique, allowing a rapid analysis (20 min) and non-destructive of intact tissue samples, is applicable to the therapeutic management of patients with breast and ovarian carcinomas. It has, in the case of ovarian cancer, characterize metabolically the three histological types (serous, endometrioid and mucinous) and healthy ovarian tissue, generate statistical models to classify borderline tumors and predict survival patients and response to chemotherapy. In the case of breast cancer, it could discriminate metabolically breast carcinomas, fibroadenomas and healthy tissue and study metabolically different histological indicators of these carcinomas. We plan to confirm these very encouraging preliminary results in a larger cohort.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2013STRAD027 |
| Date | 26 September 2013 |
| Creators | Ben Sellem, Dorra |
| Contributors | Strasbourg, Namer, Izzie Jacques |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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