CRAN - Campus Sciences
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Sujet de stage : “Méthodes de classification pour l’aide à la décision dans le traitement par chimiothérapie de tumeurs cérébrales”
Dates : 2017/03/01 - 2017/08/31
Directeur(s) CRAN : Jean-Marie MOUREAUX , Yann GAUDEAU , Luc TAILLANDIER
Autre(s) Directeur(s) : Dr MEZIERES Sophie (sophie.mezieres@univ-lorraine.fr)
Description : Préambule

Le projet DIALOGG (« DecIsion-Aid tool for LOw Grade Glioma ») est né d’une étroite collaboration pluridisciplinaire entre des chercheurs du CRAN, de l’IECL (Institut Elie Cartan de Lorraine) et du Centre Hospitalier Régional Universitaire de Nancy : Pr Jean-Marie Moureaux (CRAN), Dr Sophie Mézières (IECL), Dr Yann Gaudeau (CRAN) et Pr Luc Taillandier (CRAN, CHRU Nancy, Chef de Service de Neuro-oncologie), Dr Marie Blonski (CRAN, CHRU Nancy, Service de Neuro-oncologie). Dans ce projet, une thèse vient d’être soutenue en décembre 2016 (Meriem Ben Abdallah) et une autre est en cours (Marie Blonski). Une collaboration avec le CHRU de Montpellier qui a pour objet la constitution d’une base de données à grande échelle (au moins 400 patients déjà traités auxquels s’ajouteront des nouveaux patients) a également débuté. Le travail de master proposé ici se déroulera dans ce contexte. L’étudiant(e) retenu(e) bénéficiera de l’expertise de tous les acteurs du projet.

Description générale du sujet

La prise en charge des patients présentant un gliome diffus de bas grade doit reposer sur des évaluations par IRM multimodales régulières (2 à 4 fois par an, sur une durée médiane de 10 à 15 ans). Ceci permet, à chaque étape et pour chaque patient, une adaptation individuelle de la stratégie thérapeutique afin de retarder la transformation anaplasique (gliome de haut grade), en préservant, voire en améliorant, la qualité de vie des patients. Nous nous plaçons ici dans le cadre d’une chimiothérapie (pré ou post-opératoire).
Cette évaluation individuelle passe nécessairement par une étape de calcul de volumétrie de la tumeur. L'utilisation de modèles de croissance du volume sur une période de 10 à 15 ans peut ensuite significativement améliorer la qualité de l'évaluation de la tumeur et du suivi des patients.
A cet égard, les premières conclusions des travaux de thèse de Meriem Ben Abdallah ont mis en évidence sur les données disponibles (une trentaine de patients) deux types de modèles pour caractériser l’évolution du volume : un modèle linéaire et un modèle exponentiel, tous deux basés sur une régression simple monovariable.
Par ailleurs, l'estimation des paramètres du modèle et sa précision, c’est à dire son efficacité à estimer correctement l’évolution du volume du gliome, semble dépendre non seulement du nombre d'examens (IRM) disponibles mais aussi de l’intégration de données complémentaires biologiques et anatomopathologiques. Il ne fait nul doute aujourd’hui dans la communauté médicale que le problème est multifactoriel. La combinaison de différentes informations permet alors d’orienter la stratégie thérapeutique à l’échelle individuelle et donc d’améliorer la prise en charge thérapeutique. C’est à ce niveau que se situe le travail proposé en master.
Une liste de 39 facteurs suspectés dans le développement des gliomes de bas grade et relatifs à des données patient, des données sur le traitement et des données sur la tumeur a été validée par l’équipe médicale.
L’objectif du travail de master est double:
- étudier sous l’angle de la classification, l’impact de ces facteurs dans l’évolution des gliomes de bas grade et de mesurer si certains d’entre-eux sont déterminants.
- valider les deux modèles de régression proposés dans la thèse de Meriem Ben Abdallah, modèles qui s’appuient uniquement sur le volume de la tumeur.


Travail demandé

Le travail demandé débutera par un état de l’art sur les méthodes de classification (supervisée et non supervisée).
S’en suivra l’étude de différentes méthodes de classification sur la base de données clinique. Il s’agira alors de mettre en évidence la ou les méthodes les plus pertinentes, les facteurs les plus discriminants et les groupes de patients ayant des facteurs communs. Enfin, ces groupes seront comparés à ceux issus des travaux de la thèse de Meriem Ben Abdallah.
L’ensemble de ces résultats servira de base à la thèse proposée à partir d’octobre 2017 et relative à l’écriture de modèles personnalisés et multi-factoriels.
Mots clés : classification, statistique, traitement d'images, base de données cliniques, gilomes de bas grade
Conditions : Stage de 6 mois rémunéré - date de démarrage : février ou mars
lieu : CRAN Nancy

Profil attendu :

Candidat(e) en master 2 recherche à dominante mathématique-informatique et/ou traitement d’images.

Contacter Jean-Marie Moureaux (jean-marie.moureaux@univ-lorraine.fr) - joindre cv + motivations
Département(s) :
Santé - Biologie - Signal
Financement : rémunération ANOCEF