Le Cambridge Science Festival débute aujourd’hui et des scientifiques du Cancer Research UK et du EPSRC Imaging Center – basé à Cambridge et Manchester – sera présent lors d’un événement le dimanche 26 mars pour parler des derniers développements en imagerie du cancer. Dans une série de messages d’invités avant l’événement, nos scientifiques explorent ce que l’avenir nous réserve pour 3 façons différentes de scanner ou de prendre des photos de tumeurs. Le premier, du doctorant Adam Featherstone, se penche sur l’IRM.
Toutes les tumeurs sont différentes. L’équilibre des gènes et des molécules défectueux qui les aident à se développer, et leur apparition sur les scanners, est unique à chaque tumeur.
Ces différences peuvent être observées entre les patients, mais aussi entre les tumeurs au sein d’un même patient.
En fait, les régions à l’intérieur d’une même tumeur peuvent se comporter de manière remarquablement différente les unes des autres en termes de croissance des cellules et de leur potentiel de propagation.
À mesure que les tumeurs se développent, certaines zones peuvent manquer d’oxygène, ce qui encourage les cellules à s’adapter et à modifier leur comportement pour survivre. Dans certains cas, ce sont ces régions à faible teneur en oxygène (appelées hypoxie) et leur effet sur le comportement cellulaire qui peuvent rendre les tumeurs résistantes aux traitements, y compris certains médicaments et la radiothérapie.
Cela signifie qu’une approche unique du traitement, où tous les patients atteints d’un type particulier de cancer reçoivent exactement le même traitement, peut ne pas être la meilleure façon de lutter contre la maladie. Être capable de découvrir exactement quelles parties des tumeurs manquent d’oxygène est donc très important car cela peut montrer qui pourrait bénéficier d’un médicament spécifique à l’hypoxie, par exemple.
Malheureusement, la plupart des méthodes utilisées par les médecins pour mesurer l’hypoxie tumorale nécessitent de prélever des échantillons de la tumeur (biopsies) ou d’insérer des sondes de mesure dans le patient. Celles-ci sont loin d’être idéales car elles sont très invasives et peuvent même ne pas être possibles selon l’endroit où se trouve la tumeur.
Au Laboratoire d’imagerie biomédicale quantitative de l’Université de Manchester, nous nous concentrons sur une toute autre manière de mesurer l’hypoxie : l’IRM. Nous pensons que la combinaison de l’IRM et des techniques d’analyse pourrait détecter l’hypoxie, aidant ainsi les médecins à choisir de meilleurs plans de traitement pour leurs patients à l’avenir.
Quoi de neuf en IRM ?
L’IRM nous aide à voir différents tissus à l’intérieur du corps en utilisant des champs magnétiques et des ondes radio pour mesurer la légère magnétisation que les molécules d’eau transportent naturellement. Et cela sans exposer le patient à des radiations qui peuvent être nocives.
Nous pouvons utiliser l’IRM pour capturer des images de l’intérieur du corps d’un patient, nous indiquant où se trouve une tumeur. Mais nous pouvons également imager à plusieurs reprises la même zone de tissu pendant plusieurs minutes. Nous pouvons ensuite assembler ces images pour créer un « film » IRM, que nous appelons IRM dynamique.
Pour aider à construire ces images, nous donnons au patient quelque chose appelé « agent de contraste », qui s’illumine dans l’image si le tissu change pour nous dire comment il se comporte.
Notre recherche porte sur 2 types d’IRM dynamiques, chacune utilisant un agent de contraste différent.
Le premier est injecté dans une veine du bras du patient afin qu’il puisse atteindre les tissus via la circulation sanguine, ce qui rend certaines parties de l’image IRM plus lumineuses par rapport à la quantité de sang que le tissu reçoit. Si la tumeur s’illumine, cela nous indique qu’elle reçoit un approvisionnement en sang fonctionnel.
Dans le deuxième type d’analyse, le patient porte un masque respiratoire qui passe de l’air normal (21 % d’oxygène) à l’oxygène pur (100 %). Cela provoque une modification de la luminosité de l’image IRM en fonction de la quantité d’oxygène dans le tissu. Si la tumeur s’illumine, cela nous indique qu’elle a beaucoup d’oxygène.
Notre laboratoire, plus récemment en collaboration avec l’Institute of Cancer Research de Londres, a montré qu’en combinant ces deux techniques de balayage, nous pouvons obtenir une image plus claire de l’hypoxie à l’intérieur des tumeurs de souris.
Plus précisément, les régions de tumeurs qui s’allument avec le scanner qui surveille l’approvisionnement en sang mais ne pas s’allume avec l’analyse de détection d’oxygène qui, selon nous, montre une hypoxie.
Cette étude a trouvé 3 catégories de tissu tumoral (régulier, hypoxique et mort), qui correspondaient aux méthodes invasives de mesure de l’hypoxie. Et cela jette les bases essentielles pour établir potentiellement une mesure clinique moins invasive de l’hypoxie.
Mais, aussi excitant que soit le fait que ces techniques d’IRM puissent mesurer l’hypoxie tumorale, l’analyse de détection d’oxygène est relativement nouvelle et la combinaison des deux analyses est encore plus récente. Pour cette raison, nous ne savons pas si le simple fait de regarder les points lumineux sur différents scans permet d’utiliser pleinement l’IRM dynamique.
Comment aller plus loin ?
Pour ma thèse de doctorat, je cherche à savoir si nous pouvons extraire encore plus d’informations de ces types d’images IRM. Je veux savoir si on peut identifier Suite plus de 3 types de tissus, et peut-être localiser différents niveaux d’hypoxie dans les tumeurs.
S’il est possible de mieux utiliser l’IRM dynamique, nous pourrions fournir aux médecins des informations encore plus utiles pour affiner les traitements. Et l’approche pourrait également être adaptée pour surveiller l’efficacité des traitements.
Pour ce faire, je combine d’abord les images des 2 scans différents de la tumeur. Je crée ensuite ce qu’on appelle un carte des caractéristiques, ce qui ressemble un peu à la façon dont une caméra thermique peut montrer des zones chaudes et froides. Une carte des caractéristiques est une image de la tumeur où chaque pixel a reçu une valeur numérique, et cette valeur me dit quelque chose de spécifique sur le comportement de cette partie de la tumeur.
J’écris ensuite un logiciel informatique pour identifier et regrouper des modèles dans ces cartes de caractéristiques, créant ainsi un carte de la région. Sur ces cartes, la couleur montre les zones de la tumeur qui se comportent de manière similaire mais d’une manière distincte par rapport aux zones d’une couleur différente. Je peux ensuite étudier ces cartes de régions pour voir exactement comment ces régions se comportent et comment elles s’étendent sur la tumeur au fur et à mesure de sa croissance.
Un exemple des informations qui peuvent être extraites des IRM dynamiques. Crédit : Adam Featherstone
Bien que cette recherche (comme toutes les recherches) ne soit pas sans défis, elle semble prometteuse pour un jour aider les médecins à mesurer de manière fiable et systématique l’hypoxie dans la tumeur de chaque patient.
La combinaison des 2 scans est actuellement testée dans des essais cliniques, examinant le fonctionnement des techniques chez l’homme, et est un excellent exemple des progrès que la recherche sur les techniques d’imagerie telles que l’IRM peut faire dans la lutte contre le cancer.
Adam