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Détection et analyse des pores de la lame basale

4 Octobre 2023


Catégorie : Stagiaire


Encadrants : Xavier Descombes, Frédéric Luton (IPMC)

Laboratoire : Morpheme, INRIA/I3S/iBV ( https://team.inria.fr/morpheme/)

Email: Xavier.Descombes@inria.fr Lieu: I3S, 06902 Sophia Antipolis

 

Le projet a pour but de décrire les altérations structurales de la lame basale produiteet assemblée par les cellules cancéreuses invasives afin d’en déduire des marqueurs prédictifs de la progression tumorale. L’évolution d’une tumeur mammaire précocein situ (DCIS) vers une tumeur invasive (IDC) est mal connue. Elle est donc difficile àpronostiquer par les cliniciens. Or, c’est un enjeu majeur car le dépistage obligatoire par mammographie et l’amélioration de la résolution des techniques d’imagerie conduit à une forte augmentation de cas diagnostiqués de DCIS. Comme il n’existe pas de marqueurs moléculaires prédictifs desDCIS bénins qui vont évoluer vers un stade IDC,la prise en charge thérapeutique despatientes est souvent inadéquate. La transition DCIS-IDC correspond au franchissement parles cellules invasives de lalame basale qui constitue une barrière à la dissémination tumorale. La lame basale est une enveloppe multiprotéique dense qui forme un feuillet microporeux entre le tissuépithélial et le stroma.Afin d’étudier l’architecture de la lame basale nous avons mis au point un protocole d’analyse par microscopie confocale de sphéroïdes mammaires cultivés en 3D. A l’aide de plusieurs marqueurs moléculaires nous pouvons établir une carte topographique en 3D de la lamebasale produite par les cellules non invasives ou invasives. Le but de notre projet collaboratifest d’analyser de manière automatique et quantitative les images de microscopie pour déterminer les paramètres géométriques de la lame basale puis d’enextraire les caractéristiques discriminantes entre cellules non invasives et invasives.

Ce stage adresse la partie analyse d’image et modélisation du projet. Il se fera en binôme avec un(e) stagiaire en charge des aspects biologiques. Il s’agit de l’analyse mathématique,  géométrique et quantitative des images reconstruites en 3D.Une première étape va consister à segmenter les réseauxde laminineset de collagène en 3D.A partir de cette segmentation nous pourrons détecter les pores etanalyser leur forme, taille et répartition spatiale, Nous étudierons ensuite statistiquement la localisation relative des deux réseaux. Pour finir nous établirons des outils statistiques pourcomparer les populations en fonction de ces différentes structures.

Il est vraisemblable que le signal 3D ne soit pas suffisant dans la profondeur de l’échantillon. Nous envisageons donc de ne considérer que la calotte supérieure. Un prétraitement permettra de normaliser localement le signal, puis de rehausser les structureslinéiques (par exemple par filtre de Gabor ou de Frangi). La segmentation s’effectuera en 2D par une banque de formes prédéterminées convoluées avec l’images. Une reconstruction des formes 3D sera obtenue par connexité. Pour finir la forme 3D du sphéroïde obtenue par une « alpha shape » permettra d’obtenir la géométrie locale pour estimer la taille des pores détectés. Les distributions des pores de chaque population seront pour finir analysées statistiquement.

Connaissances requises : programmation Python, analyse d’image.

 

Encadrants : Xavier Descombes, Frédéric Luton (IPMC)

Laboratoire : Morpheme, INRIA/I3S/iBV ( https://team.inria.fr/morpheme/)

Email: Xavier.Descombes@inria.fr Lieu: I3S, 06902 Sophia Antipolis