Après avoir étudié 5 années à Polytech Nantes puis réalisé un stage de 6 mois au Laboratoire d’informatique Paris 6, Oriane Thiery a rejoint les équipes du SIRIC ILIAD en qualité de doctorante au laboratoire LS2N, sur un projet d’imagerie médicale dans le myélome multiple.
Doctorante depuis le 1er octobre 2022, Oriane Thiery réalise une thèse sur l’interprétation des images TEP des patients atteints de myélome multiple. Sa thèse est co-dirigée par Thomas Carlier, physicien médical au CHU de Nantes et par Diana Mateus, professeure à Centrale Nantes et membre de l’équipe Signal, image et son (SIMS) au LS2N. Elle également co-encadrée par Mira Rizkallah, enseignante-chercheure à l’école centrale de Nantes.
L’intelligence artificielle au service de l’imagerie nucléaire …
Toute l’originalité du projet de thèse porté par Oriane réside dans la méthodologie utilisée appelée “Graph Neural Network”. Le principe est de transformer en graphe les données contenues dans les images TEP, puis d’en déduire avec l’aide de l’intelligence artificielle des informations sur le pronostic médical. La méthode des graphes est appliquée à deux niveaux afin de répondre à des questions différentes sur le pronostic :
- Le premier graphe s’établit à l’échelle individuelle : les tumeurs d’une personne sont alors représentées sous forme de points (appelés des nœuds), auxquels sont associées des informations liées à chaque tumeur ; et leurs relations sous forme de traits (ou connections). Des méthodes d’intelligence artificielle sont ensuite appliquées à cette représentation, pour en déduire des informations sur la durée sans progression de la maladie. C’est-à-dire : Combien de temps avant que la maladie n’évolue ?
- Le second graphe est créé à l’échelle de la population : cette fois chaque nœud symbolise un patient et les connections les liens entre chaque patient. Les graphes vont alors permettre de reconnaître les patients qui se ressemblent et ainsi de déduire l’évolution potentielle de la maladie pour un patient donné.
En clair, l’utilisation de ces graphes rendrait possible la « prédiction » de l’évolution de la maladie, de façon personnalisée pour chaque patient.
TEP : Tomographie par Émission de Positons
… Pour aider les équipes médicales à choisir le meilleur traitement pour chaque patient
De façon générale, les traitements contre le cancer peuvent être assez lourds et contraignants, certains patients ont un risque plus élevé qui demande des traitements plus adaptés. La mission d’Oriane est d’orienter les équipes médicales pour choisir un traitement approprié aux caractéristiques individuelles de chaque malade. Pour Oriane, cette nouvelle méthode d’analyse est très prometteuse pour l’aide à la décision médicale et donc pour les patients.
Les travaux de recherche d’Oriane sont soutenus par le dispositif Trajectoire Nationale octroyé au SIRIC par la Région Pays de la Loire et par le dispositif AIby4.
