Modèle 3D de tumeurs créé pour simuler l'administration de médicaments

Des chercheurs de l'UCL ont mis au point une nouvelle technique appelée REANIMATE (modélisation numérique reposant sur des images de substrats tissulaires biologiques) afin d'interagir avec des modèles virtuels en 3D extrêmement détaillés de tumeurs cancéreuses individuelles, permettant aux scientifiques d'étudier le transport du sang, des fluides biologiques et des médicaments. leurs interactions complexes avec les tissus. Cela a permis aux scientifiques de mieux comprendre la réaction de tumeurs individuelles à des traitements spécifiques et de simuler l'administration de médicaments afin de prédire leur efficacité. Simon Walker-Samuel, Centre pour l'imagerie biomédicale avancée de l'UCL, a déclaré: «Ces avancées constituent un effort véritablement interdisciplinaire et ne seraient pas possibles sans la contribution combinée de physiciens, mathématiciens, biologistes du cancer, cliniciens, spécialistes de l'imagerie et ingénieurs. Le nouveau cadre a un impact potentiel considérable en aidant à développer de nouveaux médicaments anticancéreux et en fournissant potentiellement un moyen rentable de tester leur efficacité avant de passer à des essais sur des humains. Cela va dans le sens d'une médecine vraiment personnalisée, avec l'objectif potentiel qu'un jour les cliniciens soient en mesure de prédéterminer le plan thérapeutique le plus efficace pour la constitution de la tumeur propre à chaque patient. »Dr Rebecca Shipley, Directrice, UCL Institute of Healthcare Engineering, a déclaré: â« RANAN utilise l'imagerie optique d'échantillons de tumeurs extraits chirurgicalement pour générer des modèles virtuels de la structure tumorale à l'échelle microscopique. C’est la base pour laquelle nous effectuons une modélisation mathématique, qui intègre également des images IRM quantitatives prises avant l’extraction de la tumeur. Il s'agit d'une approche novatrice qui fournit un cadre entièrement nouveau pour la prédiction thérapeutique dans les tumeurs et nous développons actuellement des moyens de l'appliquer à des images prises à partir de biopsies de patients.