À la section 1.1.3, le très mauvais pronostic des patients porteurs de GBM a été souli- gné. Outre l’agressivité de la tumeur elle-même, une des causes soupçonnées du mauvais succès des traitements de radiothérapie est une mauvaise définition du CTV. En effet, le GBM est connu pour être une tumeur qui infiltre les tissus. Une portion potentiellement énorme de la tumeur est en réalité indétectable même avec les plus récentes modalités d’imagerie. Cette hypothèse est renforcée par le fait que, tel qu’en témoigne le tableau 1.I, la plupart des récidives surviennent à l’intérieur ou en bordure du PTV. En outre, il a été démontré, par des analyses histologiques post mortem, que des cellules tumorales
sont présentes jusqu’à 5 cm au-delà du GTV [9]. La figure 1.1 illustre bien cette problé- matique. La définition du CTV pour le GBM (section 1.2), qui vise a capturer l’étendue microscopique de la tumeur au moment du traitement, est ainsi inadéquate. Un CTV dé- finit avec une marge uniforme depuis le GTV inclut fort probablement des tissus sains, où il serait préférable de réduire la dose de radiation autant que possible, et exclut tout aussi probablement des zones infiltrées par la tumeur, où il serait préférable d’irradier avec la pleine dose de prescription. Afin d’offrir un traitement de radiothérapie optimal aux patients porteurs de GBM, il est souhaitable de définir le CTV en tenant compte des particularités de chaque patient, en terme d’étendue microscopique de la tumeur.
Dans la dernière décennie, un nombre croissant de groupes de recherche ont utilisé le modèle PI (section 1.3.1) pour simuler la croissance et/ou la réponse au traitement des GBM [17, 18, 24, 50, 65, 72, 79, 88]. Les applications visées par ces études sont variées, allant de la pure description de l’étendue microscopique potentielle de la tumeur [17, 79] à la définition d’un volume cible personnalisé [18, 88], en passant par l’étude théorique de différents régimes de fractionnement en radiothérapie [65, 72]. Le modèle PI, aujourd’hui, est considéré comme l’un des modèles les plus prometteurs pour la mo- délisation de la croissance des gliomes en raison de sa capacité à reproduire rétrospec- tivement certaines observations cliniques (section 1.3.1). Il a aussi l’avantage, contrai- rement à d’autres modèles, de posséder relativement peu de paramètres libres (D, ρ, α, β ) qui, en théorie, peuvent être mesurés (section 1.3.3). Le modèle PI s’avère ainsi très attrayant comme outil de planification de traitement personnalisé en radiothérapie. Ce- pendant, bien que l’estimation de la valeur d’au moins deux de ces paramètres à partir des données disponibles en clinique soit, en théorie, possible pour un patient particulier (sec- tion 1.3.3), les techniques proposées ne sont pas applicables pour tous les patients. Pour les deux autres paramètres, il n’existe tout simplement pas de méthode claire pour obte- nir des valeurs spécifiques au patient et, au mieux, il faut utiliser des valeurs moyennes obtenues pour une population de patients. Conséquemment, les valeurs de paramètres utilisées pour un patient particulier sont fort probablement entachées d’une incertitude élevée étant donné que les techniques utilisées pour les estimer peuvent, ironiquement,
Figure 1.1 – Infiltration microscopique (gris) démontré au-delà du GTV (noir) sur des coupes histologiques réalisées après le décès des patients concernées. Les flèches dé- montrent que l’étendue microscopique est très variable d’un patient à l’autre, en plus d’être très hétérogène au sein d’un même patient. Figure adaptée de Burger et col. [9]
ne pas être adaptées au patient considéré.
Depuis au moins deux décennies, il est connu que les cellules gliales infiltrent préfé- rentiellement les fibres de la matière blanche [26]. Or, la DTI permet d’identifier de façon non invasive la position et l’orientation des principales fibres pour un patient particulier. Pour cette raison, certains groupes de recherches ont incorporé la DTI dans le modèle PI afin de mieux modéliser le tenseur de diffusion cellulaire Dcell utilisé dans l’équation 1.1 [6, 37]. Or, la DTI ne faisant pas parti du protocole d’imagerie standard en IRM dans la plupart des cliniques, ces deux études reposent sur les données DTI d’un atlas, issues d’images obtenues sur plusieurs sujets sains. Parmi toutes les études recensées dans ce chapitre, aucune n’a utilisé la DTI spécifique au patient pour modéliser l’infiltration des cellules gliales avec un modèle PI.
Enfin, malgré les succès passés du modèle PI et sa popularité grandissante, il n’existe pas, aujourd’hui, de validation directe du modèle, définie comme une comparaison réus- sie entre la densité de cellules tumorales mesurée à plusieurs endroits dans le cerveau avec la densité calculée par le modèle. Pour des raisons à la fois éthiques et techniques,
une telle comparaison est en fait impossible à obtenir. Les patients sont sujets à une biop- sie lors du diagnostic qui, au mieux, pourrait permettre de mesurer la densité de cellules tumorales en un point. La validation du modèle PI doit donc reposer sur des prédictions indirectes, c’est-à-dire des prédictions observables dérivées de la densité de cellules tu- morale. De telles prédictions, notamment le rayon moyen du GTV [73] et le délai avant le décès [82], ont déjà servi à valider partiellement le modèle PI. Dans l’optique d’obte- nir, à long terme, une confiance suffisante en les prédictions du modèle PI, il est crucial de développer une plus grande variété de quantités observables afin de confronter ces prédictions avec la réalité.