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Modélisation de l’évolution des dommages radio-induits précoces au sein d’une population cellulaire

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Laboratoire d'accueil : Laboratoire de dosimétrie des rayonnements ionisants (LDRI) -Fontenay-aux-Roses (92)
Date de début de thèse : octobre 2020
Nom du doctorant : Yann THIBAUT


Sujet de thèse


Dans le domaine de la radiothérapie, les modalités de traitement se complexifient et conduisent pour les tissus sains à des expositions pour lesquelles les connaissances fondamentales des effets biologiques et des risques encourus demeurent peu comprises par manque de connaissances et d’outils dédiés. Dans le cadre de ses missions, l’Institut de Radioprotection et de Sûreté Nucléaire (IRSN) mène des recherches visant une connaissance accrue des mécanismes initiés par l’interaction des rayonnements ionisants sur la matière biologique dans le but d’améliorer les modèles de risques liés à l’utilisation des rayonnements ionisants. La connaissance de ces mécanismes fait appel à des activités de recherche en radiobiologie, instrumentation, simulations, épidémiologies dont les données, de différentes natures, visent à être corrélées.

Dans ce contexte, le Laboratoire de Dosimétrie des Rayonnements Ionisants (LDRI) a développé une chaine de simulation, basée sur le code Monte Carlo Geant4-DNA (http://geant4-dna.in2p3.fr), permettant la caractérisation micro et nanodosimétrique des rayonnements ionisants afin d’évaluer les dommages radio-induits précoces à l’ADN, reconnue comme cible critique, dans des modèles de noyaux complets. L’induction des dommages précoces simulés a été confrontée à des données expérimentales et la problématique de la modélisation du devenir d’une population cellulaire après irradiation devient concrète. De nouveaux modules et de nouvelles fonctions ont été prévus dans ce sens.


L’objectif de cette thèse est de répondre à la problématique de modélisation du devenir d’une population cellulaire. Cette thèse vise une compréhension fine sur l’intégration de l’information de l’échelle microscopique à l’échelle nanométrique ainsi que sur l’interprétation des dommages précoces en vue de les intégrer dans des modèles de devenir.

Pour cela, cette thèse s’articule autour de quatre axes :

  • Etudier les modèles de devenir basés sur les dommages précoces à l’ADN. En lien avec les radiobiologistes, identifier les modèles de la littérature et étudier de façon systématique les données expérimentales liées à l’évolution des dommages précoces.
  • Améliorer la modélisation des dommages à l’ADN radio induits précoces. Raffiner les modèles géométriques de noyaux cellulaires, raffiner les types de dommages calculés. Mettre à jour le module de diffusion et réaction des espèces radicalaires de la chaîne de simulation.
  • Passer à la réponse d’une population cellulaire. Générer des dommages précoces représentatifs à l’échelle de la population cellulaire (distribution de dommages). Intégrer à la chaine de simulation des modèles prédictifs. Comparer la simulation aux données expérimentales.
  • Préparer les futurs outils de prédiction. Constituer une base de données des paramètres d’entrée (issus de la simulation dans un premier temps) des modèles. Explorer la génération automatique de ces données par IA.