Optimisation d’une plateforme de criblage de molécules anti-cancéreuses adaptée aux patients et basée sur un modèle de tumeur 3D vascularisé - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2023

Optimization of a drug screening platform adapted to patients and based on a 3D vascularized tumor model

Optimisation d’une plateforme de criblage de molécules anti-cancéreuses adaptée aux patients et basée sur un modèle de tumeur 3D vascularisé

Anasse Nounsi
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1283550
  • IdRef : 271910143

Résumé

Cancer is currently one of the leading causes of death worldwide, and finding effective treatments is a significant challenge. Unfortunately, approximately 85% of new therapeutic molecules fail in clinical trials, resulting in wasted time and resources. To address this issue, one promising solution is the development of an in vitro model that can accurately replicate the tumor environment and vascularization, enabling better selection of therapeutic molecules to reduce tumor aggressiveness.This research project focuses on creating patient-derived tumoroids (PDTs) for lung cancer. This model will be used to assess the effectiveness of standard treatments such as radiotherapy and platinum-based chemotherapy. By using this model, we aim to predict the response of lung cancer patients to these treatments. Furthermore, we have incorporated vascularization into our model to better mimic the complex tumor environment.This new 3D reconstructed tumor model is a fast and promising tool. It can be coupled with a microfluidic system, which offers new possibilities for preclinical testing. This platform, could facilitate various tests of anti- cancer drugs directly on the in vitro reconstructed tumors of individual patients. Specifically, it could enable assessments of the effectiveness of different molecular combinations. This approach would support the development of personalized precision medicine, where treatments can be adapted to each patient's specific tumor characteristics.
Le cancer est actuellement l'une des principales causes de décès à travers le monde. Une guérison peut être obtenue dans différents types de cancers grâce aux traitements actuels. Malheureusement, environ 85% des nouvelles molécules thérapeutiques échouent lors des essais cliniques. Ces échecs entraînent des pertes importantes de temps et d'investissements. Pour remédier à cette situation, une solution prometteuse consiste à développer un modèle in vitro capable de reproduire au mieux la vascularisation et l'environnement tumoral, afin d'améliorer la sélection des molécules thérapeutiques d’intérêt pour réduire l’agressivité tumorale. Notre projet de recherche a pour but de créer des tumoroïdes dérivés de patients (PDT’s) atteints de cancer du poumon. Ce modèle sera utilisé pour évaluer l’efficacité des traitements standards tels que la radiothérapie et la chimiothérapie à base de platine. Ainsi, ce modèle pourrait avoir une valeur prédictive de la réponse des traitements de radiothérapie et de chimiothérapie chez les patients atteins du cancer du poumon. De plus, il a été incorporé à ce modèle une vascularisation permettant de mieux mimer la complexité de l’environnement tumoral. Notre modèle de tumeur reconstruite en 3D est un outil rapide à obtenir qui est prometteur. Il pourrait être relié à un système micro-fluidique, ce qui ouvre de nouvelles perspectives pour les tests précliniques. En effet, cette plateforme centrée sur notre modèle 3D pourrait ouvrir la voie à différents tests de médicaments anti-cancéreux directement sur les tumeurs reconstruites in vitro de chaque patient. Notamment, cela pourrait permettre différents tests évaluant la pertinence des associations moléculaires. Cette approche faciliterait le développement d'une médecine de précision personnalisée, où les traitements pourraient être adaptés spécifiquement aux tumeurs de chaque patient.
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Origine : Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-04205266 , version 1 (12-09-2023)

Identifiants

  • HAL Id : tel-04205266 , version 1

Citer

Anasse Nounsi. Optimisation d’une plateforme de criblage de molécules anti-cancéreuses adaptée aux patients et basée sur un modèle de tumeur 3D vascularisé. Cancer. Université de Strasbourg, 2023. Français. ⟨NNT : 2023STRAJ029⟩. ⟨tel-04205266⟩

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