Offre de thèse – IA générative pour modéliser l’évolution tumorale dans un jumeau numérique appliqué au cancer de la prostate

Formation

• Master ou diplôme d’ingénieur en intelligence artificielle, vision par ordinateur, apprentissage automatique, génie biomédical ou mathématiques appliquées.

Compétences

• solides connaissances en intelligence artificielle et apprentissage automatique ;
• expérience en traitement d’images ou imagerie médicale 3D ;
• maîtrise de la programmation scientifique, en particulier Python.

Qualités

• autonomie et esprit d’initiative ;
• ouverture d’esprit et motivation ;
• capacité à travailler en collaboration ;
• bonne maîtrise de l’anglais scientifique.

La thèse sera réalisée au laboratoire LaTIM (UMR 1101) au sein de l’équipe ACTION, sous la direction de :

• Julien Bert, directeur de recherche
• Nassib Abdallah, chercheur

Le projet inclut des collaborations étroites avec le laboratoire LTSI, notamment avec Pr Oscar Acosta pour le modèle d’évolution tumorale, ainsi qu’avec le Centre Eugène Marquis pour l’accès aux données cliniques.

Cette thèse s’inscrit dans le cadre du projet TwinCaRT, financé par le programme PEPR Santé Numérique.

La thèse débutera à l’automne 2026 pour une durée de trois ans.

Contexte scientifique

La radiothérapie externe est aujourd’hui l’un des traitements les plus utilisés pour les cancers localisés, notamment pour les cancers de la prostate, de la tête et du cou ou encore du col de l’utérus. Malgré son efficacité, une proportion importante de patients présente des récidives tumorales, liées notamment à la localisation de la tumeur, aux caractéristiques biologiques du patient ou aux paramètres du traitement.

Les progrès récents en radiothérapie guidée par IRM (MR-Linac) permettent d’adapter le traitement en temps réel à l’anatomie du patient. Cependant, déterminer la stratégie thérapeutique optimale pour chaque patient reste complexe.

Dans ce contexte, les jumeaux numériques (digital twins) et l’intelligence artificielle offrent de nouvelles perspectives pour modéliser l’évolution tumorale et prédire la réponse aux traitements.

Le projet TwinCaRT vise à développer un jumeau numérique du patient atteint de cancer, capable de simuler l’évolution de la tumeur et la réponse à la radiothérapie afin d’optimiser les protocoles thérapeutiques. Le cancer de la prostate constitue le premier cas d’application, mais les méthodes développées pourront être transférées à d’autres pathologies.

Missions de la thèse

La thèse portera sur le développement de modèles d’IA multimodale capables de générer des images médicales synthétiques dans le cadre d’un jumeau numérique du patient. L’objectif sera de concevoir et d’évaluer des modèles permettant de transformer des données d’imagerie IRM multiparamétrique, PET et CT en images synthétiques cohérentes avec l’évolution tumorale simulée.

Ces modèles permettront notamment de :

• générer des pseudo-images PET et CT (pPET, pCT) à partir d’IRM ;
• modéliser l’évolution de la tumeur au cours du traitement ;
• intégrer ces images dans un jumeau numérique du patient afin de simuler différents protocoles de radiothérapie.

Objectifs scientifiques

Les travaux de thèse consisteront notamment à :

• développer des modèles génératifs conditionnels (par exemple modèles de diffusion) pour synthétiser des volumes d’imagerie médicale futurs ;
• apprendre des représentations multimodales combinant IRM, PET et CT ;
• explorer des approches d’IA intégrant des connaissances biologiques ou physiques sur l’évolution tumorale ;
• développer des modèles de traduction d’images entre modalités (par exemple génération de CT ou PET à partir d’IRM).

Les modèles seront appliqués à l’imagerie de la région pelvienne dans le cadre du cancer de la prostate et intégrés dans une plateforme de simulation de radiothérapie basée sur un jumeau numérique.

Pour candidater, merci d’envoyer votre CV à :

Julien Bert — julien.bert@univ-brest.fr
Nassib Abdallah — nassib.abdallah@univ-brest.fr