Sujet de stage
Titre :
Simulation de l'évolution d'un sphéroïde muticellulaire tumoral
Dates :
2025/03/01 - 2025/08/31
Etudiant :
Encadrant(s) :
Description :
Le glioblastome multiforme est la plus fréquente et agressive des tumeurs cérébrales. Le traitement est d'abord chirurgical avec une exérèse la plus large possible ; l'exérèse totale étant impossible car la tumeur s'infiltre dans le parenchyme cérébral sain. Il reste ainsi la zone périphérique infiltrante qui doit être ciblée par des traitements supplémentaires comme la radiothérapie et/ou la chimiothérapie. Malgré cela, le pronostic de ces tumeurs reste médiocre, notamment à cause des mécanismes de résistance que les cellules tumorales du gliome mettent en place.
L'une des thématiques de recherche du département BioSiS du CRAN concerne la modélisation numérique de la progression du glioblastome afin de mieux comprendre sa dynamique évolutive et ses mécanismes de récidive. En particulier, il a été démontré que les cellules malignes étaient capables de coopter les cellules microgliales et astrocytaires pour les détourner de leurs fonctions de surveillance immunitaire, induire une immunosuppression et ainsi favoriser la progression tumorale. Par conséquent, nous avons pour objectif de comprendre et de mieux décrire le rapport de force entre les cellules tumorales et les cellules non tumorales du micro-environnement.
L'objectif de ce stage est d'exploiter un outil numérique (PhysiCell, https://physicell.org/) pour simuler la progression (au sens de la prolifération et l'invasion cellulaire) d'un sphéroïde composé de cellules tumorales et de cellules du micro-environnement. Un sphéroïde est un modèle (au sens biologique du terme) tumoral 3D in vitro qui, contrairement aux modèles 2D, mime l'organisation multicellulaire et l'hétérogénéité cellulaire telles qu'elles existent in vivo dans des microrégions tumorales. Le simulateur sera calibré de façon à reproduire les résultats d'expériences biologiques réalisées au laboratoire en utilisant des sphéroïdes composés de 3 types de cellules (cellules tumorales U87, microglie et astrocyte). Pour ce faire, il sera nécessaire de pouvoir estimer certains paramètres du modèle à partir de données simulées ou réelles acquises à partir d'images de microscopie confocale.
Le travail demandé porte sur les points suivants :
- Prise en main du framework PhysiCell pour simuler la progression tumorale des différentes populations d'un sphéroïde.
- Recherche bibliographique sur méthodes de résolution de problèmes inverses basées sur l'inférence bayésienne, associées ou non à PhysiCell.
- Sélection des données à collecter à partir d'images et d'autres mesures à utiliser en entrée pour l'inférence.
- Exploration de la validité de modèles après la définition de critères objectifs pour la comparaison de modèles.
L'une des thématiques de recherche du département BioSiS du CRAN concerne la modélisation numérique de la progression du glioblastome afin de mieux comprendre sa dynamique évolutive et ses mécanismes de récidive. En particulier, il a été démontré que les cellules malignes étaient capables de coopter les cellules microgliales et astrocytaires pour les détourner de leurs fonctions de surveillance immunitaire, induire une immunosuppression et ainsi favoriser la progression tumorale. Par conséquent, nous avons pour objectif de comprendre et de mieux décrire le rapport de force entre les cellules tumorales et les cellules non tumorales du micro-environnement.
L'objectif de ce stage est d'exploiter un outil numérique (PhysiCell, https://physicell.org/) pour simuler la progression (au sens de la prolifération et l'invasion cellulaire) d'un sphéroïde composé de cellules tumorales et de cellules du micro-environnement. Un sphéroïde est un modèle (au sens biologique du terme) tumoral 3D in vitro qui, contrairement aux modèles 2D, mime l'organisation multicellulaire et l'hétérogénéité cellulaire telles qu'elles existent in vivo dans des microrégions tumorales. Le simulateur sera calibré de façon à reproduire les résultats d'expériences biologiques réalisées au laboratoire en utilisant des sphéroïdes composés de 3 types de cellules (cellules tumorales U87, microglie et astrocyte). Pour ce faire, il sera nécessaire de pouvoir estimer certains paramètres du modèle à partir de données simulées ou réelles acquises à partir d'images de microscopie confocale.
Le travail demandé porte sur les points suivants :
- Prise en main du framework PhysiCell pour simuler la progression tumorale des différentes populations d'un sphéroïde.
- Recherche bibliographique sur méthodes de résolution de problèmes inverses basées sur l'inférence bayésienne, associées ou non à PhysiCell.
- Sélection des données à collecter à partir d'images et d'autres mesures à utiliser en entrée pour l'inférence.
- Exploration de la validité de modèles après la définition de critères objectifs pour la comparaison de modèles.
Mots clés :
Simulation informatique, Problème inverse, Inférence bayésienne, Traitement d'images, Cancérologie
Département(s) :
| Biologie, Signaux et Systèmes en Cancérologie et Neurosciences |