Autorisée en France en 2022, la radiothérapie interne vectorisée avec le 177Lu-PSMA est administrée à un nombre croissant de patients atteints de cancer métastatique de la prostate. Son administration basée sur l’injection d’une activité en 177Lu-PSMA identique pour tous les patients est réalisée sans estimation de la dose de rayonnements absorbée par les tissus. Cependant, la fixation du 177Lu-PSMA dans les lésions cancéreuses et les tissus sains, et son élimination biologique de l’organisme dépendent du patient. Cette biocinétique spécifique du patient détermine ainsi la dose absorbée dans les lésions, qui sont à traiter, et dans les organes à risque (OAR) à protéger. La variabilité des réponses au traitement observées à ce jour et des effets indésirables suggèrent que l’administration d’une activité fixe en 177Lu-PSMA puisse être suboptimale et engendrer une perte de contrôle tumoral en cas de sous-dosage et une toxicité accrue dues à des surdosages.

Cette thèse a pour but de développer des méthodes d’optimisation des traitements au 177Lu-PSMA par dosimétrie personnalisée. Elle permettra d’évaluer l’activité en 177Lu-PSMA optimale à administrer à chaque patient afin de protéger les OAR. Ce travail fournira des données de référence en termes de doses absorbées et de relations dose-effets ; et contribuera à une meilleure compréhension de la réponse ou non-réponse au traitement et des effets indésirables observés, compte tenu des doses absorbées estimées post-traitement.

Afin d’améliorer in fine les traitements, il est donc essentiel dans une première phase d’estimer les doses absorbées aux lésions et aux organes à risque à la suite des traitements déjà délivrés. Dans ce but, une méthode d’estimation dosimétrique post-traitement, basée sur les images de distribution du 177Lu-PSMA acquises à plusieurs temps après injection, est développée au laboratoire. Pour disposer des images médicales nécessaires, le laboratoire a mis en place l’étude multicentrique rétrospective Lu-PSMA-Dose et s’est entouré de six centres partenaires : Gustave Roussy, l’Institut Bergonié, le Centre Léon Bérard (Lyon), l’Institut de Cancérologie de l’Ouest (Nantes), le Centre Hospitalier Universitaire de Nancy (CHRU Nancy), et le Centre Antoine Lacassagne (Nice).

Cette thèse s’appuiera sur les travaux réalisés et les résultats précédemment obtenus au laboratoire. Elle nécessitera d’abord de poursuivre la collecte et l’organisation des données de patients (images, analyses biologiques, et suivi clinique) et des données expérimentales nécessaires à l’étalonnage des appareils d’imagerie (1), d’estimer post-traitement les doses absorbées aux lésions et aux organes à risque pour chaque patient, et les incertitudes associées, par simulations numériques et à l’aide d’un modèle réaliste de l’anatomie du patient et de la biocinétique du 177Lu-PSMA (2), de comparer les doses aux effets potentiels, afin de développer des relations dose-effets (3) et de développer une approche de planification de traitement par une optimisation dosimétrique personnalisée basée sur l’imagerie pré-traitement et les relations dose-effets préalablement déterminées.

La première année de thèse sera consacrée aux étapes 1 et 2 avec la rédaction d’un article sur les doses absorbées calculées et les effets observés. Les étapes 3 et 4 seront réalisées sur la 2ème et 3ème année avec la rédaction d’un article sur la méthode de planification pré-traitement et du manuscrit de thèse.

Références

(1) Bouwman, R.W., C. Bouvier-Capely, David Broggio, S Di Maria, S. Gnesin, Kerstin Hürkamp, J. Karimi Diba, et al. « Internal dosimetry of radiopharmaceuticals used for therapy - Towards a roadmap for patient specific dosimetry in radiopharmaceutical therapy ». Oberschleißheim, juillet 2024.

(2) Pignard, A. « Personalized dosimetric workflow for 177Lu-PSMA treatments considering the cross-irradiation from bone metastases to red bone marrow (EP-0918) ». EANM Congress, Hambourg, 2024.

(3) ergnaud, L., Y.K. Dewaraja, A.-L. Giraudet, J.-N. Badel, et D. Sarrut. « A review of 177Lu dosimetry workflows: how to reduce the imaging workloads? » EJNMMI Physics 11, nᵒ 1 (2024). https://doi.org/10.1186/s40658-024-00658-8.

Compétences en analyse d'images médicales, en programmation (par exemple Python), bonnes bases en dosimétrie des rayonnements ionisants et radioprotection
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