La modélisation mathématique in vivo de la croissance tumorale sur les données de l'imagerie : un avenir proche ?

En cancérologie, les enjeux futurs de l'imagerie sont d'évaluer encore plus précocement la réponse thérapeutique. En complément de l'imagerie fonctionnelle, la modélisation mathématique basée sur l'imagerie peut représenter un axe de développement alternatif et transversal. La modélisation a été développée en cancérologie dans le but de comprendre et de prédire la croissance tumorale mais également d'anticiper les effets des thérapies ciblées ou non. Ces modèles sont très variés et concernent de nombreuses étapes impliquées dans l'évolution des tumeurs. Toutefois, peu de modèles ont été proposés pour reproduire des croissances tumorales in vivo en raison de la complexité des mécanismes impliqués. L'apport de l'imagerie morphologique intégrée aux modèles dits « spatiaux » semble déterminant même si l'imagerie fonctionnelle pourrait encore apporter des informations supplémentaires sur le métabolisme ou la micro-architecture. L'association de l'imagerie et de la modélisation permet de résoudre des problèmes complexes et ainsi de décrire de nombreuses facettes de la croissance tumorale ou de la réponse thérapeutique. Il est maintenant possible d'envisager à moyenne échéance une utilisation clinique. Cette mise au point vise à expliquer les principes de base de la modélisation mathématique et donner les avantages, les limites et les perspectives de cette approche in vivo, basée sur les données de l'imagerie.