Thèse Développement d'Une Radiothérapie Innovante Combinant Fractionnement Spatial et Ultra-Hauts Débits de Dose. H/F - Doctorat.Gouv.Fr

Établissement : Université Paris-Saclay GS Sciences de l'ingénierie et des systèmes École doctorale : Electrical, Optical, Bio-physics and Engineering Laboratoire de recherche : Laboratoire Imagerie, Radiothérapie Innovante et médecine des Systèmes Direction de la thèse : Ludovic DE MARZI ORCID 0000000185772381 Début de la thèse : 2026-12-01 Date limite de candidature : 2026-11-30T23:59:59 La radiothérapie est à l'heure actuelle l'une des principales techniques utilisées pour le traitement du cancer. Plus de 50% des patients traités pour un cancer - environ 180.000 par an en France - en bénéficient. Durant les trente dernières années, de nombreuses avancées techniques ont permis d'améliorer considérablement la conformation des radiations aux caractéristiques spécifiques de chaque tumeur et de diminuer leurs effets secondaires. Néanmoins, la tolérance des tissus sains reste la principale limitation de ce type de traitement, en particulier dans le cas de patients particulièrement sensibles, comme les enfants, pour qui le contrôle des effets secondaires de la radiothérapie demeure un enjeu thérapeutique majeur. Récemment, des travaux innovants menés à travers le monde ainsi qu'à l'Institut Curie ont mis en évidence que la radiothérapie utilisant des mini-faisceaux sub-millimétriques (MBRT) ou des débits de dose ultra élevés avait un effet majeur d'épargne des tissus sains. Ce type de technique n'a pour le moment jamais été développée avec des particules chargées (électrons de très haute énergie ou protons): ainsi, de nouvelles méthodes de calcul, des algorithmes d'optimisation et les méthodes de transport et conformation de la dose adaptés à cette nouvelle combinaison de techniques sont nécessaires.
Les objectifs de la thèse consisteront à développer des simulations numériques pour étudier des stratégies d'optimisation de faisceaux MBRT, avec pour objectif le développement et la validation d'outils destinés à la mise en oeuvre d'un essai clinique avec des particules chargées. Ce travail de simulation se basera à la fois sur des codes de calculs employant les méthodes de Monte-Carlo (e.g TOPAS/Geant4), et sur d'autres reposants sur des modèles analytiques que le doctorant aura contribué à développer et à implémenter (e.g matRad/pyRadPlan) dans des environnements permettant la simulation réaliste de plans de traitement patient. Ces codes permettront tout à la fois la conduite d'études portants sur les propriétés des faisceaux MBRT en vue de leur optimisation, et sur leurs applications à des cas patients réels pour la planification de traitement avec ces techniques.
Dans le cadre des faisceaux MBRT, le nombre de particules devant être simulées pour la réalisation d'un plan de traitement est beaucoup plus important qu'en radiothérapie conventionnelle. Cela tient au fait que le taux de passage des particules après collimation/focalisation employée est très faible (entre 5 % et 10 % qui contribueront effectivement à la dose déposée dans le patient), justifiant le développement de modèles accélérés de délivrance et de calcul de dose, qui permettront de viabiliser la planification de traitement en MBRT. Par ailleurs, une preuve de concept a été réalisée démontrant la possibilité de focaliser en profondeur des électrons de très haute énergie (Kokurewicz et al.), mais avec un faisceau expérimental fixe de petite dimension. La transposition de cette méthode sur une machine clinique (avec mini-faisceaux balayés dynamiques) reste à démontrer, et les systèmes de transport/focalisation du faisceau doivent être optimisés pour répondre aux contraintes d'encombrement et de rapidité des futurs systèmes cliniques.
Un facteur limitant réside dans l'accès aux ressources de calcul qui sont nécessaires à la validation des implémentations réalisées dans les logiciels de planification. Des méthodes spécifiques doivent donc être développées afin de permettre l'intégration logicielle des modèles. En effet, les algorithmes utilisés (superposition-convolution, CNN), permettent l'optimisation inverse des traitements par l'emploi de multiples matrices chacune associée à l'un des faisceaux fin (mini-faisceau) composant le faisceau large. Ces matrices sont alors pondérées par des algorithmes d'optimisation afin de moduler la distribution de dose pour satisfaire aux contraintes cliniques du plan de traitement. Dans le cadre des mini-faisceaux, la résolution extrêmement fine nécessaire à la délimitation précise des distributions de dose localement, conduira certainement à une explosion de la mémoire (RAM), du fait du nombre très important de ces matrices, très résolues. Des techniques d'échantillonnage des matrices, et autres méthodes de calculs spécifiques devront être testées pour pallier à ces problèmes. Fort de précédents travaux ayant porté sur l'accélération GPU de ce type de logiciels, nous collaborons déjà pour la résolution des problèmes d'optimisation numériques, et nous disposons également de stations de travail performantes pour conduire ce travail.
Jusqu'à présent, très peu de travaux ont porté sur les méthodes de planification à déployer en MBRT, et encore moins avec des faisceaux innovants (VHEE, protons). Le fractionnement spatial de la dose dans le patient est à l'origine du phénomène d'épargne des tissus sains observé. Toutefois, les mécanismes biologiques responsables des phénomènes d'épargne demeurent non élucidés. L'optimisation des traitements MBRT nécessitera à la fois de s'appuyer sur les contraintes cliniques conventionnelles en termes de couverture, et, concernant la protection des tissus sains, d'être en mesure d'évaluer un effet biologique prévisionnel de l'épargne afin de satisfaire les contraintes aux organes. L'absence actuelle de modèle biologique intégrable dans les processus d'optimisation de plan nécessitera la construction de bases de données empiriques sur lesquelles s'appuyer pour l'évaluation des plans. Pour la réalisation des plans de traitement MBRT, le faible taux de passage des particules à travers le collimateur induit, à débit de dose équivalent, un temps de traitement considérablement allongé. Cet allongement du temps de traitement compromet sa délivrance, en imposant des contraintes relatives au confort des patients, et également, des contraintes de précisions, liées au mouvement. De subtils décalages lors de la délivrance sont susceptibles de modifier la forme des pics via un phénomène de flou (blurring), et d'entrainer une diminution des critères dosimétriques (ex. PVDR) par réduction de la dose maximale dans les pics, menant à une perte de l'effet bénéfique du traitement. Des solutions intégrant les paramètres temporels devront être développées lors de la phase d'optimisation des plans. Ce travail devra conduire à l'émission de recommandation et protocoles dédiés aux traitements MBRT. -Développement de modèles de faisceau MBRT: Afin de modéliser le faisceau produit, le doctorant améliorera un modèle analytique de calcul de dose déjà existant pour parfaire sa justesse et faciliter son intégration dans un environnement TPS. Egalement, les possibilités de focalisation (au moyen de lentilles et quadripôles) pour des faisceaux d'électrons seront étudiés par simulations Monte Carlo, notamment dans le but d'améliorer les distributions de dose en profondeur des particules (possibilité de réaliser des pics de dose modulés en profondeur, ainsi que des faisceaux de petites dimensions).
-Intégration dans un environnement TPS des modèles développés pour l'obtention d'un outil de planification de traitement en MBRT. Ce travail reposera sur l'utilisation d'un TPS open source (e.g matRad/pyRadPlan), dans lequel sera inclus le moteur de calcul de dose dédié à la MBRT.
-Optimisation des traitements MBRT via la mise en oeuvre des outils développés pour l'évaluation des paramètres optimaux de délivrances, relatifs entre autre à la géométrie adéquate du collimateur, à l'arrangement des faisceaux, à la dose à délivrer etc. Ce travail permettra d'évaluer la qualité prospective des plans de traitements délivrés avec la mise en oeuvre de la technique MBRT, et de développer des stratégies adaptées pour la maximiser pour la construction de protocoles cliniques. Méthode 1 : Le développement et la validation du modèle analytique impliquera :
- La réalisation de simulations Monte Carlo modélisant la ligne faisceau disponible à l'institut Curie pour l'obtention des données de bases à la création du modèle analytique (éventuellement pour différents types de collimateurs).
- Le développement et l'affinage d'un modèle analytique de calcul de dose pour les MBRT (meilleur appréciation des contributions secondaires etc.).
- L'évaluation de la précision du modèle développé contre la référence Monte Carlo dans l'eau, puis en présence d'hétérogénéités.

Méthode 2 : L'intégration du modèle dans un environnement TPS optimisé impliquera :
- Le développement d'un moteur de calcul de dose dédié dans un environnement TPS open source (matRad/pyRadPlan)
- La fabrication de la bibliothèque de données de bases associée au modèle analytique pour la modélisation des MBRT.
- Le développement et l'intégration de solutions innovantes pour la gestion des calculs à très basse résolutions (optimisation de la mémoire RAM, et mise en oeuvre de méthodes d'échantillonnages des images patient).
- La validation de la solution développée contre des simulations Monte Carlo, sur des fantômes puis sur des cas patient réels.
- La comparaison des performances de l'implémentation en termes de temps de calcul.

Méthode 3 : L'optimisation des traitements MBRT impliquera :
- La construction de bases de données empiriques biologique pour modéliser les effets d'épargnes des traitements MBRT.
- L'intégrations de fonction d'optimisation reposant sur des calculs de dose équivalentes prenant en compte les données biologiques pour la modélisation et l'optimisation des plans de traitement MBRT.
- L'intégration de paramètres temporels pour l'évaluation des temps de délivrances, et paramètres machines associés.
- L'intégration d'outils d'évaluation d'incertitudes associées au positionnement/mouvement, de type optimisation robuste, dédiée au MBRT.
- La mise en place de stratégie de délivrance pour les traitements MBRT (faisceaux en transmission ou en conformation, faisceaux multiples, en coïncidence etc.).
- L'évaluation de la qualité des plans comparativement à des traitements IMPT conventionnels, et l'estimation des bénéfices en MBRT.
- La mise en oeuvre de recommandations associées à la délivrance des traitements MBRT.

Le candidat doit avoir un master (ou équivalent) en physique ou en physique des rayonnements et de la détection - Interactions rayonnement-matière / radiothérapie / dosimétrie / imagerie - Une expérience en programmation (Python ou MATLAB) serait un atout - simulations de Monte Carlo (par exemple, les bibliothèques Geant4/TOPAS). La maîtrise de l'anglais est requise. Vous serez également amené à travailler au sein d'une équipe pluridisciplinaire et internationale.