Thèse Caractérisation de la Fibrose Hépatique par Irm Corrélation des Techniques de Diffusion et d'Élastographie et Développement d'Une Approche d'Encodage du Mouvement par Contrôle Optimal Vers l H/F - Doctorat.Gouv.Fr

Établissement : INSA Lyon École doctorale : EDISS - Interdisciplinaire Sciences-Santé Laboratoire de recherche : CREATIS - Centre de Recherche en Acquisition et Traitement de l'Image pour la Santé Direction de la thèse : Olivier BEUF Début de la thèse : 2026-10-01 Date limite de candidature : 2026-06-03T23:59:59 La biopsie est la méthode de référence pour le diagnostic et la stadification de la fibrose hépatique, mais elle est invasive, très localisée et présente des risques. Vu l'augmentation de la prévalence des maladies hépatiques chroniques, il existe un besoin croissant de biomarqueurs d'imagerie non invasifs.

L'imagerie par résonance magnétique (IRM) est la modalité d'imagerie la plus pertinente pour l'exploration des tissus mous et elle comprend plusieurs séquences utilisées pour le diagnostic de la fibrose hépatique.
L'IRM de diffusion (DWI) mesure la diffusion moléculaire de l'eau dans les tissus, fournissant des informations sur leur microstructure, qui se voit altérée par la présence de la fibrose. En DWI, des gradients de champ magnétique sensibilisés à la diffusion sont appliqués entre l'excitation et l'acquisition du signal et entraînent une augmentation du temps d'écho conduisant à une diminution du rapport signal sur bruit (RSB), en particulier à fortes pondérations en diffusion et pour des tissus à T2 court comme le foie. Cela limite sa sensibilité et sa précision pour le diagnostic et la stadification de la fibrose hépatique reste modérée
L'élastographie par Résonance Magnétique (ERM) mesure les propriétés biomécaniques des tissus, qui sont corrélées au niveau de fibrose hépatique, à partir de l'analyse de la propagation d'ondes de cisaillement générées de manière externe. Mais son usage reste limité par des contraintes techniques liées à un temps d'acquisition long et à la nécessité d'un dispositif externe.
Une méthode récemment proposée dans la littérature, l'élastographie virtuelle (vERM), combine la DWI et la ERM pour estimer indirectement les propriétés biomécaniques des tissus à partir des acquisitions d'IRM de diffusion, déjà incluses dans les protocoles standards, sans recourir à un dispositif externe. Des études récentes ont montré une bonne concordance entre vERM et ERM pour la stadification de la fibrose, suggérant son potentiel en tant qu'alternative non invasive plus accessible. Néanmoins, des travaux complémentaires restent nécessaires pour valider ses performances et mieux cerner ses limites dans des cohortes plus larges et dans des environnements contrôlés.
Dans ce contexte, cette thèse vise à développer et valider des méthodes avancées en IRM, combinant diffusion et élastographie, afin d'améliorer l'évaluation quantitative de la fibrose hépatique dans un contexte préclinique.

Le premier axe de la thèse vise à étudier les performances et les limites de la vERM in vivo dans un modèle préclinique murin de fibrose hépatique. L'utilisation d'une IRM préclinique avec des gradients puissants permettra d'explorer des régimes de diffusion étendus et d'optimiser les paramètres d'acquisition. Une étude longitudinale sera menée afin d'évaluer la capacité des propriétés biomécaniques dérivées de la vERM à détecter et suivre la progression de la fibrose, en comparaison avec des biomarqueurs de référence issus de l'ERM et validés par analyse histologique.

Le deuxième axe vise à développer et valider une nouvelle stratégie d'encodage du mouvement en IRM fondée sur la théorie du contrôle optimal (CO) qui permettra une meilleure sensibilité à la diffusion et ainsi des meilleures performances pour l'évaluation de la fibrose hépatique.
Contrairement aux schémas classiques, cette approche repose sur l'optimisation d'impulsions RF et de gradients de champ magnétique appliqués simultanément. Le design des impulsions se fait avec un algorithme de CO tout en prenant en compte les phénomènes de mouvement et de relaxation.
L'approche se concentrera d'abord sur des mouvements simples de type flux, avant d'être étendue à la diffusion. Cette nouvelle méthode d'encodage basée sur le CO sera implémentée et évaluée sur une IRM préclinique, avec comparaison quantitative aux approches conventionnelles sur fantômes et in vivo chez la souris.
La maladie hépatique stéatosique associée à un dysfonctionnement métabolique (MASLD) constitue un problème de santé mondial, avec une prévalence estimée à environ 30 % dans le monde[1]. En particulier, la stéatohépatite associée à un dysfonctionnement métabolique (MASH) se caractérise par une stéatose accompagnée d'un ballonnement des hépatocytes et d'une inflammation, pouvant évoluer vers une fibrose sévère et une cirrhose. La MASH étant souvent asymptomatique, sa détection précoce est difficile et les patients sont généralement diagnostiqués à un stade avancé de la maladie.

La biopsie hépatique constitue actuellement la méthode de référence pour le diagnostic et la stadification de la fibrose. Cependant, elle est invasive, comporte un risque non négligeable de complications et peut entraîner des erreurs d'échantillonnage en raison de la faible taille du prélèvement. Ces limitations diagnostiques, associées à la forte prévalence de la maladie, soulignent la nécessité de développer des méthodes non invasives pour le dépistage et le suivi. Par ailleurs, une molécule développée par Madrigal Pharmaceutical (Resmetirom) a récemment obtenu une approbation majeure de la FDA pour le traitement de la MASH, renforçant encore le besoin d'outils non invasifs pour sélectionner les patients éligibles et suivre la réponse thérapeutique.

Ainsi, l'Imagerie par Résonance Magnétique (IRM) joue un rôle central, car elle constitue aujourd'hui la modalité de référence pour l'imagerie des tissus mous, offrant de multiples contrastes permettant l'identification de biomarqueurs diagnostiques. L'élastographie par IRM (ERM) permet de quantifier les propriétés biomécaniques des tissus en encodant, dans la phase du signal IRM, la propagation d'ondes de cisaillement générées mécaniquement dans les tissus[2]. La rigidité hépatique peut ainsi être mesurée et corrélée au degré de fibrose, permettant une stadification sensible de la maladie[3]. Néanmoins, bien que l'ERM soit désormais recommandée pour l'évaluation de la fibrose dans la MASLD, son utilisation reste limitée en raison de temps d'acquisition longs mais surtout à cause de la nécessité d'un dispositif d'excitation externe et d'une séquence dédiée.
Des travaux récents ont introduit une technique innovante appelée élastographie virtuelle (vERM), qui établit une relation entre la diffusivité de l'eau dans les tissus, mesurée par IRM de diffusion [4], et leurs propriétés biomécaniques, sans recourir à des vibrations mécaniques externes[5]. Contrairement à l'ERM, les séquences de diffusion sont largement disponibles sur les systèmes IRM, ce qui rend la vERM plus accessible et plus facilement applicable en pratique clinique et en recherche.

Dans la vERM, un coefficient de diffusion apparent « décalé » (sADC) est calculé à partir d'images acquises à deux valeurs de b différentes. Ce sADC peut ensuite être converti en module de cisaillement via des relations empiriques. La vERM a déjà été appliquée au foie humain en clinique, montrant une bonne concordance avec l'ERM pour l'estimation des stades de fibrose[6]. Toutefois, l'accès à des informations de diffusion non gaussienne nécessite l'utilisation de valeurs de b élevées[5]. Celles-ci sont difficiles à atteindre, car elles requièrent des gradients intenses et/ou des temps de diffusion longs, conduisant à des temps d'écho (TE) élevés. Cela est particulièrement problématique pour les tissus à T2 court, comme le foie (~40 ms à 3T), où la diminution du rapport signal sur bruit (SNR) dégrade fortement la qualité des images et limite leur exploitation.

Dans ce contexte, le développement de nouvelles stratégies d'encodage de la diffusion permettant d'accéder à de fortes valeurs de b tout en préservant la qualité du signal apparaît essentiel, afin d'améliorer la caractérisation de la microstructure et des propriétés biomécaniques du foie. Cela pourrait être exploré à travers l'utilisation d'impulsions RF, optimisées par contrôle optimal, qui ont montré être capables d'encoder le mouvement dans d'autres cas en IRM [7-9].
De plus, des recherches complémentaires sont nécessaires afin de valider le potentiel de la vERM. À ce jour, cette technique n'a été étudiée qu'en clinique, sans travaux rapportés dans la littérature explorant son utilisation dans un contexte préclinique. La réalisation d'études précliniques est pourtant essentielle, car elle permet une investigation plus détaillée et mieux contrôlée. La réduction des contraintes de temps d'acquisition autorise l'acquisition de jeux de données plus complets, conduisant à une analyse plus approfondie. De plus, les modèles animaux offrent une meilleure compréhension des mécanismes pathologiques et permettent surtout d'évaluer l'efficacité des traitements.

Le/la candidat(e) recherché(e) est titulaire d'un Master 2 (ou équivalent) en physique, physique médicale, imagerie biomédicale, ingénierie biomédicale, ou domaine connexe.
Des connaissances solides en physique de l'IRM et en traitement d'image sont fortement souhaitées. Une sensibilité aux problématiques de modélisation physique et de quantification en imagerie médicale constitue un atout important.
Le projet comportant une forte composante méthodologique et expérimentale, des compétences en programmation scientifique (Python, MATLAB ou équivalent) sont requises. Une expérience préalable en analyse de données d'imagerie, reconstruction ou modélisation serait appréciée.
Des connaissances en optimisation numérique, en contrôle optimal, ou en modélisation des systèmes dynamiques constituent un plus, sans être obligatoires.

Le/la candidat(e) devra également faire preuve de rigueur scientifique, d'autonomie progressive, ainsi que de capacités d'analyse et de synthèse. Un intérêt pour la recherche translationnelle, à l'interface entre méthodologie IRM et applications biomédicales, est essentiel.
Une bonne maîtrise de l'anglais scientifique (lecture, rédaction et communication) est indispensable.