Clinical data used to build models in oncology

Cette thèse présente des travaux en lien avec l’utilisation de données cliniques dans la construction de modèles appliqués à l’oncologie. Les modèles actuels visant à intégrer plusieurs mécanismes biologiques liés à la croissance tumorale comportent trop de paramètres et ne sont pas calibrables sur des cas cliniques. A l’inverse, les modèles plus simples ne parviennent pas à prédire précisément l’évolution tumorale pour chaque patient. La multitude et la variété des données acquises par les médecins sont de nouvelles sources d’information qui peuvent permettre de rendre les estimations des modèles plus précises. A travers deux projets différents, nous avons intégré des données dans le processus de modélisation afin d’en tirer le maximum d’information. Dans la première partie, des données d’imagerie et de génétique de patients atteints de gliomes sont combinées à l’aide de méthodes d’apprentissage automatique. L’objectif est de différencier les patients qui rechutent rapidement au traitement de ceux qui ont une rechute plus lente. Les résultats montrent que la stratification obtenue est plus efficace que celles utilisées actuellement par les cliniciens. Cela permettrait donc d’adapter le traitement de manière plus spécifique pour chaque patient. Dans la seconde partie, l’utilisation des données est cette fois destinée à corriger un modèle simple de croissance tumorale. Même si ce modèle est efficace pour prédire le volume d’une tumeur, sa simplicité ne permet pas de rendre compte de l’évolution de forme. Or pouvoir anticiper la future forme d’une tumeur peut permettre au clinicien de mieux planifier une éventuelle chirurgie. Les techniques d’assimilation de données permettent d’adapter le modèle et de reconstruire l’environnement de la tumeur qui engendre ces changements de forme. La prédiction sur des cas de métastases cérébrales est alors plus précise.This thesis deals with the use of clinical data in the construction of models applied to oncology. Existing models which take into account many biological mechanisms of tumor growth have too many parameters and cannot be calibrated on clinical cases. On the contrary, too simple models are not able to precisely predict tumor evolution for each patient. The diversity of data acquired by clinicians is a source of information that can make model estimations more precise. Through two different projets, we integrated data in the modeling process in order to extract more information from it. In the first part, clinical imaging and biopsy data are combined with machine learning methods. Our aim is to distinguish fast recurrent patients from slow ones. Results show that the obtained stratification is more efficient than the stratification used by cliniciens. It could help physicians to adapt treatment in a patient-specific way. In the second part, data is used to correct a simple tumor growth model. Even though this model is efficient to predict the volume of a tumor, its simplicity prevents it from accounting for shape evolution. Yet, an estimation of the tumor shape enables clinician to better plan surgery. Data assimilation methods aim at adapting the model and rebuilding the tumor environment which is responsible for these shape changes. The prediction of the growth of brain metastases is then more accurate

Utilisation de données cliniques pour la construction de modèles en oncologie

This thesis deals with the use of clinical data in the construction of models applied to oncology. Existing models which take into account many biological mechanisms of tumor growth have too many parameters and cannot be calibrated on clinical cases. On the contrary, too simple models are not able to precisely predict tumor evolution for each patient. The diversity of data acquired by clinicians is a source of information that can make model estimations more precise. Through two different projets, we integrated data in the modeling process in order to extract more information from it. In the first part, clinical imaging and biopsy data are combined with machine learning methods. Our aim is to distinguish fast recurrent patients from slow ones. Results show that the obtained stratification is more efficient than the stratification used by cliniciens. It could help physicians to adapt treatment in a patient-specific way. In the second part, data is used to correct a simple tumor growth model. Even though this model is efficient to predict the volume of a tumor, its simplicity prevents it from accounting for shape evolution. Yet, an estimation of the tumor shape enables clinician to better plan surgery. Data assimilation methods aim at adapting the model and rebuilding the tumor environment which is responsible for these shape changes. The prediction of the growth of brain metastases is then more accurate.Cette thèse présente des travaux en lien avec l’utilisation de données cliniques dans la construction de modèles appliqués à l’oncologie. Les modèles actuels visant à intégrer plusieurs mécanismes biologiques liés à la croissance tumorale comportent trop de paramètres et ne sont pas calibrables sur des cas cliniques. A l’inverse, les modèles plus simples ne parviennent pas à prédire précisément l’évolution tumorale pour chaque patient. La multitude et la variété des données acquises par les médecins sont de nouvelles sources d’information qui peuvent permettre de rendre les estimations des modèles plus précises. A travers deux projets différents, nous avons intégré des données dans le processus de modélisation afin d’en tirer le maximum d’information. Dans la première partie, des données d’imagerie et de génétique de patients atteints de gliomes sont combinées à l’aide de méthodes d’apprentissage automatique. L’objectif est de différencier les patients qui rechutent rapidement au traitement de ceux qui ont une rechute plus lente. Les résultats montrent que la stratification obtenue est plus efficace que celles utilisées actuellement par les cliniciens. Cela permettrait donc d’adapter le traitement de manière plus spécifique pour chaque patient. Dans la seconde partie, l’utilisation des données est cette fois destinée à corriger un modèle simple de croissance tumorale. Même si ce modèle est efficace pour prédire le volume d’une tumeur, sa simplicité ne permet pas de rendre compte de l’évolution de forme. Or pouvoir anticiper la future forme d’une tumeur peut permettre au clinicien de mieux planifier une éventuelle chirurgie. Les techniques d’assimilation de données permettent d’adapter le modèle et de reconstruire l’environnement de la tumeur qui engendre ces changements de forme. La prédiction sur des cas de métastases cérébrales est alors plus précise

Clinical data used to build models in oncology

Cette thèse présente des travaux en lien avec l’utilisation de données cliniques dans la construction de modèles appliqués à l’oncologie. Les modèles actuels visant à intégrer plusieurs mécanismes biologiques liés à la croissance tumorale comportent trop de paramètres et ne sont pas calibrables sur des cas cliniques. A l’inverse, les modèles plus simples ne parviennent pas à prédire précisément l’évolution tumorale pour chaque patient. La multitude et la variété des données acquises par les médecins sont de nouvelles sources d’information qui peuvent permettre de rendre les estimations des modèles plus précises. A travers deux projets différents, nous avons intégré des données dans le processus de modélisation afin d’en tirer le maximum d’information. Dans la première partie, des données d’imagerie et de génétique de patients atteints de gliomes sont combinées à l’aide de méthodes d’apprentissage automatique. L’objectif est de différencier les patients qui rechutent rapidement au traitement de ceux qui ont une rechute plus lente. Les résultats montrent que la stratification obtenue est plus efficace que celles utilisées actuellement par les cliniciens. Cela permettrait donc d’adapter le traitement de manière plus spécifique pour chaque patient. Dans la seconde partie, l’utilisation des données est cette fois destinée à corriger un modèle simple de croissance tumorale. Même si ce modèle est efficace pour prédire le volume d’une tumeur, sa simplicité ne permet pas de rendre compte de l’évolution de forme. Or pouvoir anticiper la future forme d’une tumeur peut permettre au clinicien de mieux planifier une éventuelle chirurgie. Les techniques d’assimilation de données permettent d’adapter le modèle et de reconstruire l’environnement de la tumeur qui engendre ces changements de forme. La prédiction sur des cas de métastases cérébrales est alors plus précise.This thesis deals with the use of clinical data in the construction of models applied to oncology. Existing models which take into account many biological mechanisms of tumor growth have too many parameters and cannot be calibrated on clinical cases. On the contrary, too simple models are not able to precisely predict tumor evolution for each patient. The diversity of data acquired by clinicians is a source of information that can make model estimations more precise. Through two different projets, we integrated data in the modeling process in order to extract more information from it. In the first part, clinical imaging and biopsy data are combined with machine learning methods. Our aim is to distinguish fast recurrent patients from slow ones. Results show that the obtained stratification is more efficient than the stratification used by cliniciens. It could help physicians to adapt treatment in a patient-specific way. In the second part, data is used to correct a simple tumor growth model. Even though this model is efficient to predict the volume of a tumor, its simplicity prevents it from accounting for shape evolution. Yet, an estimation of the tumor shape enables clinician to better plan surgery. Data assimilation methods aim at adapting the model and rebuilding the tumor environment which is responsible for these shape changes. The prediction of the growth of brain metastases is then more accurate

Clinical data used to build models in oncology

Cette thèse présente des travaux en lien avec l’utilisation de données cliniques dans la construction de modèles appliqués à l’oncologie. Les modèles actuels visant à intégrer plusieurs mécanismes biologiques liés à la croissance tumorale comportent trop de paramètres et ne sont pas calibrables sur des cas cliniques. A l’inverse, les modèles plus simples ne parviennent pas à prédire précisément l’évolution tumorale pour chaque patient. La multitude et la variété des données acquises par les médecins sont de nouvelles sources d’information qui peuvent permettre de rendre les estimations des modèles plus précises. A travers deux projets différents, nous avons intégré des données dans le processus de modélisation afin d’en tirer le maximum d’information. Dans la première partie, des données d’imagerie et de génétique de patients atteints de gliomes sont combinées à l’aide de méthodes d’apprentissage automatique. L’objectif est de différencier les patients qui rechutent rapidement au traitement de ceux qui ont une rechute plus lente. Les résultats montrent que la stratification obtenue est plus efficace que celles utilisées actuellement par les cliniciens. Cela permettrait donc d’adapter le traitement de manière plus spécifique pour chaque patient. Dans la seconde partie, l’utilisation des données est cette fois destinée à corriger un modèle simple de croissance tumorale. Même si ce modèle est efficace pour prédire le volume d’une tumeur, sa simplicité ne permet pas de rendre compte de l’évolution de forme. Or pouvoir anticiper la future forme d’une tumeur peut permettre au clinicien de mieux planifier une éventuelle chirurgie. Les techniques d’assimilation de données permettent d’adapter le modèle et de reconstruire l’environnement de la tumeur qui engendre ces changements de forme. La prédiction sur des cas de métastases cérébrales est alors plus précise.This thesis deals with the use of clinical data in the construction of models applied to oncology. Existing models which take into account many biological mechanisms of tumor growth have too many parameters and cannot be calibrated on clinical cases. On the contrary, too simple models are not able to precisely predict tumor evolution for each patient. The diversity of data acquired by clinicians is a source of information that can make model estimations more precise. Through two different projets, we integrated data in the modeling process in order to extract more information from it. In the first part, clinical imaging and biopsy data are combined with machine learning methods. Our aim is to distinguish fast recurrent patients from slow ones. Results show that the obtained stratification is more efficient than the stratification used by cliniciens. It could help physicians to adapt treatment in a patient-specific way. In the second part, data is used to correct a simple tumor growth model. Even though this model is efficient to predict the volume of a tumor, its simplicity prevents it from accounting for shape evolution. Yet, an estimation of the tumor shape enables clinician to better plan surgery. Data assimilation methods aim at adapting the model and rebuilding the tumor environment which is responsible for these shape changes. The prediction of the growth of brain metastases is then more accurate

Joint state-parameter estimation for tumor growth model

We present a shape-oriented data assimilation strategy suitable for front-tracking tumor growth problems. A general hyperbolic/elliptic tumor growth model is presented as well as the available observations corresponding to the location of the tumor front over time extracted from medical imaging as MRI or CT scans. We provide sufficient conditions allowing to design a state observer by proving the convergence of the observer model to the target solution, for exact parameters. In particular, the similarity measure chosen to compare observations and simulation of tumor contour is presented. A specific joint state-parameter correction with a Luenberger observer correcting the state and a reduced-order Kalman filter correcting the parameters is introduced and studied. We then illustrate and assess our proposed observer method with synthetic problems. Our numerical trials show that state estimation is very effective with the proposed Luenberger observer, but specific strategies are needed to accurately perform parameter estimation in a clinical context. We then propose strategies to deal with the fact that data is very sparse in time and that the initial distribution of the proliferation rate is unknown. The results on synthetic data are very promising and work is ongoing to apply our strategy on clinical cases

Evaluating growth and risk of relapse of intracranial tumors

As cancer evolution is challenging to evaluate, there is dire need of novel approaches offering clinicians a better insight on the disease. For instance, having an estimation of the growth of slowly evolving tumors that have to be monitored or of the risk of relapse after treatment may be invaluable for clinicians. In this article, two approaches (statistical learning and mechanistic modelling) are presented that aim at addressing these clinical questions. As we wish to use data available in the clinical routine for solid tumors, medical images will be a major source of insight on the disease