Optimisation d’un modèle d’organoïde de cancer du poumon vascularisé dérivé de patient à des fins de médecine de précision
Langue Français
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Modalités de diffusion de la thèse :
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Auteur : Seitlinger, Joseph
Date de soutenance : 03-06-2022

Directeur(s) de thèse : Jessel-Benkirane, Nadia - Massard, Gilbert

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Regenerative NanoMedicine (Strasbourg ; 2018-2022)
École doctorale : École doctorale Sciences de la vie et de la santé (Strasbourg ; 2000-....)
 
Discipline : Aspects moléculaires et cellulaires de la biologie
Classification : Médecine et santé

Mots-clés libres : Cancer broncho-pulmonaire, Organoïdes dérivé de patients, Tumoroïdes dérivés de patients, Angiogenèse, Vascularisation, Médecine de précision
Mots-clés :
  • Poumon -- Cancer - Thérapeutique
  • Médecine personnalisée
  • Organoïdes
Résumé : Malgré les nombreuses avancées récentes, le cancer du poumon est la première cause de mortalité par cancer à travers le monde. Chaque année de nouvelles molécules thérapeutiques sont développées pour lutter contre cette maladie dont le pronostic demeure sombre. Le développement de la médecine de précision doit permettre d’en améliorer l’efficacité. Dans cette perspective, nous avons optimisé un modèle d’organoïde dérivé de patients atteints de cancer du poumon. Dans ce travail, nous avons pu montrer que notre modèle est reproductible et qu’il mime la tumeur du patient. Enfin, la formation d’un réseau vasculaire au niveau de l’organoïde est possible : celui-ci peut infiltrer l’organoïde formé, mais peut également se développer à partir de l’organoïde pour infiltrer le micro-environnement. Le modèle que nous mettons en avant répond donc au cahier des charges d’un modèle d’Avatar patient. Les tests de molécules thérapeutiques ou d’irradiation que nous réalisons actuellement nous permettrons de définir si ce modèle est compatible avec une future utilisation en pratique clinique pour améliorer la prise en charge des patients atteints de cancer du poumon.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2022STRAJ022
Type de ressource : Thèse