# Suivi longitudinal des variations métaboliques en spectroscopie par résonance magnétique des glioblastomes de l'adulte: une étude de cohorte observationnelle rétrospective

Charles Bachelet

► To cite this version:

Charles Bachelet. Suivi longitudinal des variations métaboliques en spectroscopie par résonance magnétique des glioblastomes de l'adulte : une étude de cohorte observationnelle rétrospective. Médecine humaine et pathologie. 2023. dumas-04526479

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lished or not. The documents may come from
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abroad, or from public or private research centers.

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destinée au dépôt et à la diffusion de documents
scientifiques de niveau recherche, publiés ou non,
émanant des établissements d'enseignement et de
recherche français ou étrangers, des laboratoires
publics ou privés.

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# Suivi longitudinal des variations métaboliques en spectroscopie par résonance magnétique des glioblastomes de l'adulte: une étude de cohorte observationnelle rétrospective

Charles Bachelet

► To cite this version:

Charles Bachelet. Suivi longitudinal des variations métaboliques en spectroscopie par résonance magnétique des glioblastomes de l'adulte: une étude de cohorte observationnelle rétrospective. Médecine humaine et pathologie. 2023. dumas-04526479

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UNIVERSITE DE PICARDIE JULES VERNE

FACULTE DE MEDECINE D'AMIENS

Année 2023

THESE POUR LE DIPLOME D'ETAT
DE DOCTEUR EN MEDECINE

N°2023 - 183

# Suivi longitudinal des variations métaboliques en spectroscopie par résonance magnétique des glioblastomes de l'adulte : une étude de cohorte observationnelle rétrospective

Présentée et soutenue publiquement le 31 octobre 2023 à 16h

Par Charles BACHELET

DES de Radiologie et Imagerie Médicale

JURY

Président et Directeur de thèse :

Monsieur le Professeur Jean-Marc CONSTANS

Assesseurs :

Monsieur le Professeur Antoine GALMICHE

Monsieur le Docteur Alexandre COUTTE
UNIVERSITE DE PICARDIE JULES VERNE

FACULTE DE MEDECINE D'AMIENS

Année 2023

THESE POUR LE DIPLOME D'ETAT
DE DOCTEUR EN MEDECINE

N°2023 - 183

# Suivi longitudinal des variations métaboliques en spectroscopie par résonance magnétique des glioblastomes de l'adulte : une étude de cohorte observationnelle rétrospective

Présentée et soutenue publiquement le 31 octobre 2023 à 16h

Par Charles BACHELET

DES de Radiologie et Imagerie Médicale

## JURY

Président et Directeur de thèse :

Monsieur le Professeur Jean-Marc CONSTANS

Assesseurs :

Monsieur le Professeur Antoine GALMICHE

Monsieur le Docteur Alexandre COUTTE
Avertissement

La Faculté n'entend donner aucune approbation aux opinions émises dans les thèses : celles-ci
sont propres à leurs auteurs.
Avertissement

La Faculté n'entend donner aucune approbation aux opinions émises dans les thèses : celles-ci
sont propres à leurs auteurs.
Remerciements

A mon Président de jury et directeur de Thèse,

À Monsieur le Professeur Jean-Marc CONSTANS

Professeur des Universités-Praticien Hospitalier

Radiologie et Imagerie médicale au Pôle Imagerie du CHU d'Amiens - Picardie

Coordonnateur du DES d'Imagerie Médicale

Responsable du centre d'activité de Neuroradiologie

Coresponsable de l'équipe Universitaire CHIMERE

Responsable Médical et de la recherche clinique sur l'IRM de recherche du GIE Faire Faces

Vous me faites le grand honneur de juger mon travail et de présider le jury de cette thèse.

Merci pour votre soutien tout au long de la rédaction de cette thèse, votre écoute ainsi que votre disponibilité.

Veuillez trouver ici la marque de ma gratitude et de mon profond respect.
Remerciements

A mon Président de jury et directeur de Thèse,

À Monsieur le Professeur Jean-Marc CONSTANS

Professeur des Universités-Praticien Hospitalier

Radiologie et Imagerie médicale au Pôle Imagerie du CHU d'Amiens - Picardie

Coordonnateur du DES d'Imagerie Médicale

Responsable du centre d'activité de Neuroradiologie

Coresponsable de l'équipe Universitaire CHIMERE

Responsable Médical et de la recherche clinique sur l'IRM de recherche du GIE Faire Faces

Vous me faites le grand honneur de juger mon travail et de présider le jury de cette thèse.

Merci pour votre soutien tout au long de la rédaction de cette thèse, votre écoute ainsi que votre disponibilité.

Veuillez trouver ici la marque de ma gratitude et de mon profond respect.
À Monsieur le Professeur Antoine GALMICHE

Professeur des Universités-Praticien Hospitalier
Chef du Laboratoire de Biochimie
Centre de biologie Humaine

Je vous remercie pour tous vos conseils et commentaires tout au long de ce travail. Votre aide m'a été des plus précieuses en particulier pour les analyses statistiques.

Vous avez toujours su vous rendre disponible et bienveillant malgré mes nombreuses difficultés.

J'espère que par ce travail nous renforcerons les liens d'amitiés entre la radiologie et la biochimie.

Veuillez trouver ici l'expression de ma plus sincère reconnaissance et la marque de mon respect.
À Monsieur le Professeur Antoine GALMICHE

Professeur des Universités-Praticien Hospitalier
Chef du Laboratoire de Biochimie
Centre de biologie Humaine

Je vous remercie pour tous vos conseils et commentaires tout au long de ce travail. Votre aide m'a été des plus précieuses en particulier pour les analyses statistiques.

Vous avez toujours su vous rendre disponible et bienveillant malgré mes nombreuses difficultés.

J'espère que par ce travail nous renforcerons les liens d'amitiés entre la radiologie et la biochimie.

Veuillez trouver ici l'expression de ma plus sincère reconnaissance et la marque de mon respect.
À Monsieur le Docteur Alexandre COUTTE

Praticien Hospitalier

Chef du Service d'Oncologie Radiothérapeutique du CHU d'Amiens

Service d'Oncologie - Radiothérapie

Je vous remercie de m'honorer de votre présence et je sais pouvoir compter sur votre expertise pour juger mon travail.

Veuillez trouver ici l'expression de ma plus grande gratitude et l'expression de mes remerciements les plus sincères.
À Monsieur le Docteur Alexandre COUTTE

Praticien Hospitalier

Chef du Service d'Oncologie Radiothérapeutique du CHU d'Amiens

Service d'Oncologie - Radiothérapie

Je vous remercie de m'honorer de votre présence et je sais pouvoir compter sur votre expertise pour juger mon travail.

Veuillez trouver ici l'expression de ma plus grande gratitude et l'expression de mes remerciements les plus sincères.
A Monsieur le Professeur Emmanuel CHAZARD,

PU-PH de Biostatistique et Informatique Médicale

À l'Université de Lille et au CHU de Lille,

Pour les supports d'aide à la préparation d'une
thèse de médecine : http://objectifthese.org

<figure><img src="image_2.png" /></figure>

Objectif
Thèse

A Madame Saidak Suzana,

Ingénieure en Biologie Médicale,

Pour son implication dans l'analyse statistique de cette thèse.

A Monsieur le Docteur Broutin Cyril,

Interne en Radiologie et Imagerie Médicale

Pour sa bienveillance et son labeur préliminaire sans lesquels ce travail n'aurait pas existé.
A Monsieur le Professeur Emmanuel CHAZARD,

PU-PH de Biostatistique et Informatique Médicale

À l'Université de Lille et au CHU de Lille,

Pour les supports d'aide à la préparation d'une
thèse de médecine : [http://objectifthese.org](http://objectifthese.org)

<figure><img src="image_2.png" /></figure>

Objectif
Thèse

A Madame Saidak Suzana,

Ingénieure en Biologie Médicale,

Pour son implication dans l'analyse statistique de cette thèse.

A Monsieur le Docteur Broutin Cyril,

Interne en Radiologie et Imagerie Médicale

Pour sa bienveillance et son labeur préliminaire sans lesquels ce travail n'aurait pas existé.
A Laura, pour tes mots bleus, ta présence qui partout m'accompagne et rend sa saveur au temps
qui passe. Tu es à jamais au plus profond de mon être et de mon cœur.

A mes parents, pour cette vie.

A mes grands-parents, merci pour ces souvenirs.

A mon frère et à ma sœur, quelle que soit la distance qui nous sépare.

A Éric, parti trop vite.

A ma belle-famille, merci de m'avoir accueilli avec bienveillance et tendresse au sein de votre
foyer.

A Capucine et Noa, je vous souhaite la plus belle des enfances.

A Titus et Natsu, pour le rappel des bonheurs simples.

A mes compagnons de fortune, internes de médecine, quelquefois dans la tourmente, et aussi
au calme dans l'azur, vous êtes trop nombreux pour tous vous citer ici sans oubli. Pour certains
je vous ai croisé brièvement, pour d'autres nous avons marché et partagé un bout de chemin
ensemble. Je vous témoigne toute ma gratitude pour les minutes, les heures ou les journées
passées à vos côtés.
A Laura, pour tes mots bleus, ta présence qui partout m'accompagne et rend sa saveur au temps
qui passe. Tu es à jamais au plus profond de mon être et de mon cœur.

A mes parents, pour cette vie.

A mes grands-parents, merci pour ces souvenirs.

A mon frère et à ma sœur, quelle que soit la distance qui nous sépare.

A Éric, parti trop vite.

A ma belle-famille, merci de m'avoir accueilli avec bienveillance et tendresse au sein de votre
foyer.

A Capucine et Noa, je vous souhaite la plus belle des enfances.

A Titus et Natsu, pour le rappel des bonheurs simples.

A mes compagnons de fortune, internes de médecine, quelquefois dans la tourmente, et aussi
au calme dans l'azur, vous êtes trop nombreux pour tous vous citer ici sans oubli. Pour certains
je vous ai croisé brièvement, pour d'autres nous avons marché et partagé un bout de chemin
ensemble. Je vous témoigne toute ma gratitude pour les minutes, les heures ou les journées
passées à vos côtés.
# Sigles

**¹⁸F-FET** ¹⁸F-Fluorethyltyrosine positron emission tomography

**2HG** 2-hydroxyglutarate

**ADC** Coefficient de diffusion apparent

**ATRX** Alpha-Thalassemia/mental Retardation, X-linked

**CHESS** Chemical Shift Selective

**Cho** Choline

**Cr** Créatine/Phosphocréatine

**CSI** Chemical Shift Imaging

**DRCI** Direction de la Recherche Clinique et de l'Innovation

**DWI** Imagerie de diffusion

**EGFR** Epidermal Growth Factor Receptor

**FLAIR** Fluid Attenuated Inversion Recovery

**GBM** Glioblastome

**Gd** Gadolinium

**GFAP** Glial Fibrilar Acid Protein

**GHG** Gliomes de Haut Grade

**Glc** Glucose

**Glx** Complexe Glutamine - Glutamate

**IDH** Isocitrate Dehydrogenase
# Sigles

**¹⁸F-FET** ¹⁸F-Fluorethyltyrosine positron emission tomography

**2HG** 2-hydroxyglutarate

**ADC** Coefficient de diffusion apparent

**ATRX** Alpha-Thalassemia/mental Retardation, X-linked

**CHESS** Chemical Shift Selective

**Cho** Choline

**Cr** Créatine/Phosphocréatine

**CSI** Chemical Shift Imaging

**DRCI** Direction de la Recherche Clinique et de l'Innovation

**DWI** Imagerie de diffusion

**EGFR** Epidermal Growth Factor Receptor

**FLAIR** Fluid Attenuated Inversion Recovery

**GBM** Glioblastome

**Gd** Gadolinium

**GFAP** Glial Fibrilar Acid Protein

**GHG** Gliomes de Haut Grade

**Glc** Glucose

**Glx** Complexe Glutamine - Glutamate

**IDH** Isocitrate Dehydrogenase
**IRM** Imagerie par Résonance Magnétique

**Lac** Lactate

**Lip** Lipides

**MGMT** O6-méthylguanine ADN méthyltransférase

**mI** Myo-inositol

**NAA** N-acétyl aspartate

**OMS** Organisation Mondiale de la Santé

**PACS** *Picture Archiving and Communication System*

**PPM** Parties Par Million

**PRESS** *Point Resolved Spectroscopy*

**RANO** *Response Assessment in Neuro-Oncology*

**RCP** Réunion de Concertation Pluridisciplinaire

**RT** Radiothéapie

**SE** *Spin Echo*

**SRM** Spectroscopie par résonance magnétique

**STEAM** *Stimulated Echo Acquisition Mode*

**TE** Temps d'Echo

**TERT** *Telomerase Reverse Transcriptase*

**TMZ** Témozolomide

**TP 53** Protéine tumorale P53

**WHO** *World Health Organization* (voir OMS)
**IRM** Imagerie par Résonance Magnétique

**Lac** Lactate

**Lip** Lipides

**MGMT** O6-méthylguanine ADN méthyltransférase

**mI** Myo-inositol

**NAA** N-acétyl aspartate

**OMS** Organisation Mondiale de la Santé

**PACS** *Picture Archiving and Communication System*

**PPM** Parties Par Million

**PRESS** *Point Resolved Spectroscopy*

**RANO** *Response Assessment in Neuro-Oncology*

**RCP** Réunion de Concertation Pluridisciplinaire

**RT** Radiothéapie

**SE** *Spin Echo*

**SRM** Spectroscopie par résonance magnétique

**STEAM** *Stimulated Echo Acquisition Mode*

**TE** Temps d'Echo

**TERT** *Telomerase Reverse Transcriptase*

**TMZ** Témozolomide

**TP 53** Protéine tumorale P53

**WHO** *World Health Organization* (voir OMS)
# Sommaire

<table><tr><td>Avertissement</td><td>3</td></tr><tr><td>Remerciements</td><td>5</td></tr><tr><td>Sigles</td><td>15</td></tr><tr><td>Sommaire</td><td>17</td></tr><tr><td>Introduction</td><td>21</td></tr><tr><td>1 Épidémiologie et histoire naturelle</td><td>21</td></tr><tr><td>2 Facteurs de risques</td><td>22</td></tr><tr><td>3 Présentation clinique</td><td>22</td></tr><tr><td>4 Histopathologie et classification de l'OMS de 2007 à 2021</td><td>23</td></tr><tr><td>4.1 Introduction générale</td><td>23</td></tr><tr><td>4.2 Altérations moléculaires</td><td>24</td></tr><tr><td>4.3 Classification de l'OMS de 2021</td><td>26</td></tr><tr><td>5 Principes thérapeutiques</td><td>27</td></tr><tr><td>5.1 Chirurgie</td><td>28</td></tr><tr><td>5.2 Radiothérapie</td><td>29</td></tr><tr><td>5.3 Traitement systémique</td><td>30</td></tr><tr><td>5.3.1 Témozolomide</td><td>30</td></tr><tr><td>5.3.2 Anti-angiogéniques</td><td>31</td></tr><tr><td>5.3.3 Thérapies ciblées – immunothérapie</td><td>31</td></tr><tr><td>6 Facteurs pronostiques</td><td>32</td></tr><tr><td>7 Imagerie multimodale</td><td>32</td></tr><tr><td>7.1 Imagerie par résonance magnétique</td><td>32</td></tr><tr><td>7.1.1 Bilan initial</td><td>33</td></tr></table>
# Sommaire

<table><tr><td>Avertissement</td><td>3</td></tr><tr><td>Remerciements</td><td>5</td></tr><tr><td>Sigles</td><td>15</td></tr><tr><td>Sommaire</td><td>17</td></tr><tr><td>Introduction</td><td>21</td></tr><tr><td>1 Épidémiologie et histoire naturelle</td><td>21</td></tr><tr><td>2 Facteurs de risques</td><td>22</td></tr><tr><td>3 Présentation clinique</td><td>22</td></tr><tr><td>4 Histopathologie et classification de l'OMS de 2007 à 2021</td><td>23</td></tr><tr><td>4.1 Introduction générale</td><td>23</td></tr><tr><td>4.2 Altérations moléculaires</td><td>24</td></tr><tr><td>4.3 Classification de l'OMS de 2021</td><td>26</td></tr><tr><td>5 Principes thérapeutiques</td><td>27</td></tr><tr><td>5.1 Chirurgie</td><td>28</td></tr><tr><td>5.2 Radiothérapie</td><td>29</td></tr><tr><td>5.3 Traitement systémique</td><td>30</td></tr><tr><td>5.3.1 Témozolomide</td><td>30</td></tr><tr><td>5.3.2 Anti-angiogéniques</td><td>31</td></tr><tr><td>5.3.3 Thérapies ciblées – immunothérapie</td><td>31</td></tr><tr><td>6 Facteurs pronostiques</td><td>32</td></tr><tr><td>7 Imagerie multimodale</td><td>32</td></tr><tr><td>7.1 Imagerie par résonance magnétique</td><td>32</td></tr><tr><td>7.1.1 Bilan initial</td><td>33</td></tr></table>
<table>
  <tbody>
    <tr>
      <td>7.1.2</td>
      <td>Contrôle post-opératoire précoce</td>
      <td>34</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.1.3</td>
      <td>Suivi-surveillance</td>
      <td>34</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.2</td>
      <td>Spectroscopie <sup>1</sup>H</td>
      <td>37</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.2.1</td>
      <td>Introduction générale</td>
      <td>37</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.2.2</td>
      <td>Bases physiques</td>
      <td>37</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.2.3</td>
      <td>Métabolites explorés</td>
      <td>41</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.2.4</td>
      <td>Réalisation de la séquence</td>
      <td>42</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.2.5</td>
      <td>Applications cliniques de la spectroscopie des GBM</td>
      <td>44</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>8</td>
      <td>Objectif</td>
      <td>49</td>
    </tr>
    <tr>
      <td></td>
      <td>Matériel et méthodes</td>
      <td>51</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>1</td>
      <td>Design de l'étude</td>
      <td>51</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>2</td>
      <td>Patients et données</td>
      <td>51</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3</td>
      <td>Extraction de caractéristiques</td>
      <td>52</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4</td>
      <td>Analyse de données</td>
      <td>53</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.1</td>
      <td>Analyses univariées</td>
      <td>53</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.2</td>
      <td>Analyses bivariées et multivariables</td>
      <td>53</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.3</td>
      <td>Significativité</td>
      <td>54</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5</td>
      <td>Cadre réglementaire</td>
      <td>54</td>
    </tr>
    <tr>
      <td></td>
      <td>Résultats</td>
      <td>55</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>1</td>
      <td>Flowchart</td>
      <td>55</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>2</td>
      <td>Description des patients à l'inclusion</td>
      <td>55</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3</td>
      <td>Analyses univariables en fonction du type de chirurgie</td>
      <td>57</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3.1</td>
      <td>Caractéristiques cliniques des patients à l'inclusion</td>
      <td>57</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3.2</td>
      <td>Caractéristiques spectroscopiques des patients à t0</td>
      <td>59</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4</td>
      <td>Analyses multivariables</td>
      <td>60</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
<table>
  <tbody>
    <tr>
      <td>7.1.2</td>
      <td>Contrôle post-opératoire précoce</td>
      <td>34</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.1.3</td>
      <td>Suivi-surveillance</td>
      <td>34</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.2</td>
      <td>Spectroscopie <sup>1</sup>H</td>
      <td>37</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.2.1</td>
      <td>Introduction générale</td>
      <td>37</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.2.2</td>
      <td>Bases physiques</td>
      <td>37</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.2.3</td>
      <td>Métabolites explorés</td>
      <td>41</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.2.4</td>
      <td>Réalisation de la séquence</td>
      <td>42</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>7.2.5</td>
      <td>Applications cliniques de la spectroscopie des GBM</td>
      <td>44</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>8</td>
      <td>Objectif</td>
      <td>49</td>
    </tr>
    <tr>
      <td></td>
      <td>Matériel et méthodes</td>
      <td>51</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>1</td>
      <td>Design de l'étude</td>
      <td>51</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>2</td>
      <td>Patients et données</td>
      <td>51</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3</td>
      <td>Extraction de caractéristiques</td>
      <td>52</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4</td>
      <td>Analyse de données</td>
      <td>53</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.1</td>
      <td>Analyses univariées</td>
      <td>53</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.2</td>
      <td>Analyses bivariées et multivariables</td>
      <td>53</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.3</td>
      <td>Significativité</td>
      <td>54</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5</td>
      <td>Cadre réglementaire</td>
      <td>54</td>
    </tr>
    <tr>
      <td></td>
      <td>Résultats</td>
      <td>55</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>1</td>
      <td>Flowchart</td>
      <td>55</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>2</td>
      <td>Description des patients à l'inclusion</td>
      <td>55</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3</td>
      <td>Analyses univariables en fonction du type de chirurgie</td>
      <td>57</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3.1</td>
      <td>Caractéristiques cliniques des patients à l'inclusion</td>
      <td>57</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>3.2</td>
      <td>Caractéristiques spectroscopiques des patients à t0</td>
      <td>59</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4</td>
      <td>Analyses multivariables</td>
      <td>60</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
<table><tr><td>4.1 Test d'indépendance du coefficient de corrélation de Pearson à t0 entre deux ratios spectroscopiques</td><td>60</td></tr><tr><td>4.2 Analyse en composantes principales à t0</td><td>61</td></tr><tr><td>4.3 Analyse de survie globale</td><td>66</td></tr><tr><td>4.4 Analyse descriptive univariable des caractéristiques cliniques des patients au sein des 3 clusters à t0</td><td>66</td></tr><tr><td>4.5 Analyse de variabilité au cours du temps des ratios métaboliques</td><td>68</td></tr><tr><td>4.5.1 Uniquement chez les GBM « biopsiés »</td><td>68</td></tr><tr><td>4.5.2 Uniquement chez les GBM « opérés »</td><td>68</td></tr><tr><td>Discussion</td><td>71</td></tr><tr><td>5 Rappel des principaux résultats</td><td>71</td></tr><tr><td>6 Discussion des résultats</td><td>72</td></tr><tr><td>6.1 Relation Glutamine – Glucose</td><td>72</td></tr><tr><td>6.2 Étude cinétique</td><td>73</td></tr><tr><td>6.3 Clustering</td><td>75</td></tr><tr><td>7 Discussion de la méthode</td><td>77</td></tr><tr><td>8 Perspectives / significativité clinique</td><td>78</td></tr><tr><td>Conclusion</td><td>81</td></tr><tr><td>Liste des tables</td><td>83</td></tr><tr><td>Liste des figures</td><td>85</td></tr><tr><td>Références</td><td>87</td></tr></table>
<table><tr><td>4.1 Test d'indépendance du coefficient de corrélation de Pearson à t0 entre deux ratios spectroscopiques</td><td>60</td></tr><tr><td>4.2 Analyse en composantes principales à t0</td><td>61</td></tr><tr><td>4.3 Analyse de survie globale</td><td>66</td></tr><tr><td>4.4 Analyse descriptive univariable des caractéristiques cliniques des patients au sein des 3 clusters à t0</td><td>66</td></tr><tr><td>4.5 Analyse de variabilité au cours du temps des ratios métaboliques</td><td>68</td></tr><tr><td>4.5.1 Uniquement chez les GBM « biopsiés »</td><td>68</td></tr><tr><td>4.5.2 Uniquement chez les GBM « opérés »</td><td>68</td></tr><tr><td>Discussion</td><td>71</td></tr><tr><td>5 Rappel des principaux résultats</td><td>71</td></tr><tr><td>6 Discussion des résultats</td><td>72</td></tr><tr><td>6.1 Relation Glutamine – Glucose</td><td>72</td></tr><tr><td>6.2 Étude cinétique</td><td>73</td></tr><tr><td>6.3 Clustering</td><td>75</td></tr><tr><td>7 Discussion de la méthode</td><td>77</td></tr><tr><td>8 Perspectives / significativité clinique</td><td>78</td></tr><tr><td>Conclusion</td><td>81</td></tr><tr><td>Liste des tables</td><td>83</td></tr><tr><td>Liste des figures</td><td>85</td></tr><tr><td>Références</td><td>87</td></tr></table>
# Introduction

## 1 Épidémiologie et histoire naturelle

Le glioblastome est le plus sévère et fréquent des gliomes diffus de haut grade (GHG), avec une incidence de 3 à 4 cas pour 100 000 habitants en Occident y compris en France. Le sex ratio H/F est de 1,5 tandis que l'âge médian est de 64 ans [1,2]. On dénombre environ 2000 à 3000 nouveaux cas par an en France métropolitaine [3,4].

La médiane de survie des patients atteints d'un glioblastome n'excède pas quelques mois en l'absence de traitement [5] et reste inférieure à 18 mois même avec le traitement oncologique de référence [6]. L'évolution est péjorative et la récidive tumorale est la règle, celle-ci survient en moyenne 7 mois après la chirurgie.

Ce sombre pronostic est lié à la capacité de cette tumeur à envahir le tissu sain, ainsi qu'à sa topographie fréquente en zone fonctionnelle et sa vitesse de croissance rapide. De plus, il existe une hétérogénéité cellulaire tumorale riche et le taux de récidive est élevé malgré le traitement [7].

En effet, le glioblastome a la particularité d'infiltrer le parenchyme cérébral sain de proche en proche, sans limites nettes, et de le détruire en occasionnant des déficits neurologiques. De ce fait, la résection complète (R0) est impossible, ce qui explique les récidives à distance du site initial [8]. Par ailleurs, certaines cellules tumorales expriment des caractéristiques de cellules souches pouvant expliquer l'échappement thérapeutique [9].

On distingue deux types de glioblastomes : primaire ou secondaire [10]. Bien qu'ils partagent des profils histologiques similaires, ils diffèrent par leurs caractéristiques génétiques [11]. Le type primaire représente 90% des GBM et constitue une voie de novo. Le type secondaire correspond à la transformation d'un gliome de bas grade en GBM.

Le GBM primaire est généralement plus agressif que le GBM secondaire [12].

Quant au sex ratio, les hommes sont un peu plus à risque de développer un GBM primaire, tandis que les femmes sont plus susceptibles d'être atteintes d'un GBM secondaire [13].
# Introduction

## 1 Épidémiologie et histoire naturelle

Le glioblastome est le plus sévère et fréquent des gliomes diffus de haut grade (GHG), avec une incidence de 3 à 4 cas pour 100 000 habitants en Occident y compris en France. Le sex ratio H/F est de 1,5 tandis que l'âge médian est de 64 ans [1,2]. On dénombre environ 2000 à 3000 nouveaux cas par an en France métropolitaine [3,4].

La médiane de survie des patients atteints d'un glioblastome n'excède pas quelques mois en l'absence de traitement [5] et reste inférieure à 18 mois même avec le traitement oncologique de référence [6]. L'évolution est péjorative et la récidive tumorale est la règle, celle-ci survient en moyenne 7 mois après la chirurgie.

Ce sombre pronostic est lié à la capacité de cette tumeur à envahir le tissu sain, ainsi qu'à sa topographie fréquente en zone fonctionnelle et sa vitesse de croissance rapide. De plus, il existe une hétérogénéité cellulaire tumorale riche et le taux de récidive est élevé malgré le traitement [7].

En effet, le glioblastome a la particularité d'infiltrer le parenchyme cérébral sain de proche en proche, sans limites nettes, et de le détruire en occasionnant des déficits neurologiques. De ce fait, la résection complète (R0) est impossible, ce qui explique les récidives à distance du site initial [8]. Par ailleurs, certaines cellules tumorales expriment des caractéristiques de cellules souches pouvant expliquer l'échappement thérapeutique [9].

On distingue deux types de glioblastomes : primaire ou secondaire [10]. Bien qu'ils partagent des profils histologiques similaires, ils diffèrent par leurs caractéristiques génétiques [11]. Le type primaire représente 90% des GBM et constitue une voie de novo. Le type secondaire correspond à la transformation d'un gliome de bas grade en GBM.

Le GBM primaire est généralement plus agressif que le GBM secondaire [12].

Quant au sex ratio, les hommes sont un peu plus à risque de développer un GBM primaire, tandis que les femmes sont plus susceptibles d'être atteintes d'un GBM secondaire [13].
## 2 Facteurs de risques

Dans la littérature, on ne retrouve pas d'association spécifique du glioblastome avec l'exposition environnementale et professionnelle, à ce jour seules les radiations ionisantes constituent un des rares facteurs de risques connus [14]. De même, aucune étude n'a prouvé de lien entre les rayonnements non ionisants ou les champs électromagnétiques et la survenue d'un glioblastome [15].

Bien que certaines maladies génétiques prédisposent à la survenue d'un glioblastome telles que le syndrome de Li-Fraumeni ou de Turcot [16], l'apparition de cette tumeur reste majoritairement sporadique. Moins de 1% des patients atteints d'un gliome ont une maladie héréditaire connue.

Certains terrains allergiques (dermatite atopique, asthme etc...) seraient associés à une diminution significative du risque de survenue d'un gliome de l'ordre de 30 à 40% [17].

Une diminution probable du risque serait également associée à la prise régulière d'anti-inflammatoires non stéroïdiens à partir d'une certaine dose [18].

Enfin, il existerait une incidence plus élevée du GBM au sein de l'ethnie caucasienne par rapport aux patients d'ethnie africaine [19].

## 3 Présentation clinique

Aucun symptôme n'est spécifique, ainsi la symptomatologie varie considérablement selon la topographie et le volume tumoral [20].

En cas de volumineuse tumeur et/ou d'œdème cérébral important, une hypertension intra crânienne est le symptôme le plus fréquent (30%) en raison de l'effet de masse engendré. Parmi les autres éléments cliniques rencontrés fréquemment on peut citer les déficits moteurs (20%), cognitifs (15%), visuels ou linguistiques (13%) [21].

Chez 25% des patients, la crise comitiale est le mode de survenue de la maladie, avec une récidive ultérieure chez 50% d'entre eux [22,23]. Par ailleurs, il est recommandé de débuter un traitement antiépileptique dès la première crise [24].

Sur le plan anatomique, les gliomes de haut grade prédominent à l'étage sus-tentoriel (40% dans le lobe frontal), plus rarement dans le tronc cérébral (5%) et le cervelet (<3%) [25].
## 2 Facteurs de risques

Dans la littérature, on ne retrouve pas d'association spécifique du glioblastome avec l'exposition environnementale et professionnelle, à ce jour seules les radiations ionisantes constituent un des rares facteurs de risques connus [14]. De même, aucune étude n'a prouvé de lien entre les rayonnements non ionisants ou les champs électromagnétiques et la survenue d'un glioblastome [15].

Bien que certaines maladies génétiques prédisposent à la survenue d'un glioblastome telles que le syndrome de Li-Fraumeni ou de Turcot [16], l'apparition de cette tumeur reste majoritairement sporadique. Moins de 1% des patients atteints d'un gliome ont une maladie héréditaire connue.

Certains terrains allergiques (dermatite atopique, asthme etc...) seraient associés à une diminution significative du risque de survenue d'un gliome de l'ordre de 30 à 40% [17].

Une diminution probable du risque serait également associée à la prise régulière d'anti-inflammatoires non stéroïdiens à partir d'une certaine dose [18].

Enfin, il existerait une incidence plus élevée du GBM au sein de l'ethnie caucasienne par rapport aux patients d'ethnie africaine [19].

## 3 Présentation clinique

Aucun symptôme n'est spécifique, ainsi la symptomatologie varie considérablement selon la topographie et le volume tumoral [20].

En cas de volumineuse tumeur et/ou d'œdème cérébral important, une hypertension intra crânienne est le symptôme le plus fréquent (30%) en raison de l'effet de masse engendré. Parmi les autres éléments cliniques rencontrés fréquemment on peut citer les déficits moteurs (20%), cognitifs (15%), visuels ou linguistiques (13%) [21].

Chez 25% des patients, la crise comitiale est le mode de survenue de la maladie, avec une récidive ultérieure chez 50% d'entre eux [22,23]. Par ailleurs, il est recommandé de débuter un traitement antiépileptique dès la première crise [24].

Sur le plan anatomique, les gliomes de haut grade prédominent à l'étage sus-tentoriel (40% dans le lobe frontal), plus rarement dans le tronc cérébral (5%) et le cervelet (<3%) [25].
# 4 Histopathologie et classification de l'OMS de 2007 à 2021

## 4.1 Introduction générale

Initialement développée en 1920 par Bailey et Cushing [26], ce système a subi de nombreuses modifications et repose sur la classification de la tumeur avec des cellules gliales connues (astrocyte, oligodendrocyte, microglie et cellules épendymaires).

Les gliomes étaient classés selon leurs caractéristiques cytologiques (exemple : astrocytome, oligodendrogliome etc...) (Figure 1).

Dans la classification de l'OMS de 2007, le degré de malignité/bénignité est caractérisé par la présence d'atypies nucléaires, par l'activité proliférative mitotique, par la nécrose et la prolifération micro vasculaire [27].

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 1. Coupe histologique d'un glioblastome au microscope optique (issue de la base de données WebPathology©)</figcaption></figure>

En 2016, la révision de cette classification par l'OMS reste fondée sur l'histologie mais comporte désormais des modifications sur les caractéristiques génétiques des tumeurs [28]. Cet apport de la génétique moléculaire est tel que le phénotype génétique est désormais considéré comme plus important que le phénotype histologique.

Néanmoins, le système de gradation (II à IV) reste largement utilisé car associé à des aspects caractéristiques en imagerie [29].
# 4 Histopathologie et classification de l'OMS de 2007 à 2021

## 4.1 Introduction générale

Initialement développée en 1920 par Bailey et Cushing [26], ce système a subi de nombreuses modifications et repose sur la classification de la tumeur avec des cellules gliales connues (astrocyte, oligodendrocyte, microglie et cellules épendymaires).

Les gliomes étaient classés selon leurs caractéristiques cytologiques (exemple : astrocytome, oligodendrogliome etc...) (Figure 1).

Dans la classification de l'OMS de 2007, le degré de malignité/bénignité est caractérisé par la présence d'atypies nucléaires, par l'activité proliférative mitotique, par la nécrose et la prolifération micro vasculaire [27].

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 1. Coupe histologique d'un glioblastome au microscope optique (issue de la base de données WebPathology©)</figcaption></figure>

En 2016, la révision de cette classification par l'OMS reste fondée sur l'histologie mais comporte désormais des modifications sur les caractéristiques génétiques des tumeurs [28]. Cet apport de la génétique moléculaire est tel que le phénotype génétique est désormais considéré comme plus important que le phénotype histologique.

Néanmoins, le système de gradation (II à IV) reste largement utilisé car associé à des aspects caractéristiques en imagerie [29].
## 4.2 Altérations moléculaires

Une nouvelle caractérisation immunohistochimique a donc été introduite au moyen des marqueurs de Ki67, GFAP, ATRX, TERT, MGMT, TP53 et IDH1.

Ki67 est un marqueur de l'activité proliférative. Dans les GBM, la prolifération mitotique est d'environ 20% et peut atteindre une valeur de 50% [28].

GFAP (Glial Fibrilar Acide Protein) est couramment exprimée par les cellules tumorales, avec une variabilité dépendant de la morphologie lésionnelle et des composantes cellulaires observées [28].

ATRX (Alpha-Thalassemia/mental Retardation, X-linked) permettrait de différencier GBM et gliomes de bas grade [30]. Contrairement aux GBM, la mutation d'ATRX présente une incidence élevée dans les gliomes diffus de bas grade, en raison de la synthèse d'une protéine tronquée qui n'est pas exprimée.

Le gène ATRX situé sur le chromosome Xq21.1 code pour une protéine impliquée dans la voie de réarrangement de la chromatine, permettant l'incorporation de l'histone H3.3 dans l'hétérochromatine [31].

Les mutations de l'ATRX sont des facteurs pronostiques positifs [32,33]. Dans une étude prospective menée sur une cohorte de patients atteints de tumeurs astrocytaires (grade I-IV), ceux qui avaient perdu l'expression de l'ATRX avaient un meilleur pronostic que ceux qui conservaient l'expression d'ATRX et une mutation IDH [34].

### Mutation du promoteur du gène TERT (Telomerase Reverse Transcriptase).

Le gène TERT code pour la télomérase, une enzyme responsable de l'ajout de l'extrémité d'un brin d'ADN au cours de la réplication.

La mutation du promoteur du gène TERT entraîne une augmentation de l'activité de la télomérase et de l'allongement des télomères. La présence de télomères est essentielle à la formation de tumeurs cérébrales [35,36].

Les mutations TERT sont présentes dans 80% des GBM [37].

Les mutations du promoteur de TERT sont plus fréquentes dans les GBM de type IDH sauvage que dans les GBM mutants IDH (72 % contre 26 %) [28].
## 4.2 Altérations moléculaires

Une nouvelle caractérisation immunohistochimique a donc été introduite au moyen des marqueurs de Ki67, GFAP, ATRX, TERT, MGMT, TP53 et IDH1.

Ki67 est un marqueur de l'activité proliférative. Dans les GBM, la prolifération mitotique est d'environ 20% et peut atteindre une valeur de 50% [28].

GFAP (Glial Fibrilar Acide Protein) est couramment exprimée par les cellules tumorales, avec une variabilité dépendant de la morphologie lésionnelle et des composantes cellulaires observées [28].

ATRX (Alpha-Thalassemia/mental Retardation, X-linked) permettrait de différencier GBM et gliomes de bas grade [30]. Contrairement aux GBM, la mutation d'ATRX présente une incidence élevée dans les gliomes diffus de bas grade, en raison de la synthèse d'une protéine tronquée qui n'est pas exprimée.

Le gène ATRX situé sur le chromosome Xq21.1 code pour une protéine impliquée dans la voie de réarrangement de la chromatine, permettant l'incorporation de l'histone H3.3 dans l'hétérochromatine [31].

Les mutations de l'ATRX sont des facteurs pronostiques positifs [32,33]. Dans une étude prospective menée sur une cohorte de patients atteints de tumeurs astrocytaires (grade I-IV), ceux qui avaient perdu l'expression de l'ATRX avaient un meilleur pronostic que ceux qui conservaient l'expression d'ATRX et une mutation IDH [34].

### Mutation du promoteur du gène TERT (Telomerase Reverse Transcriptase).

Le gène TERT code pour la télomérase, une enzyme responsable de l'ajout de l'extrémité d'un brin d'ADN au cours de la réplication.

La mutation du promoteur du gène TERT entraîne une augmentation de l'activité de la télomérase et de l'allongement des télomères. La présence de télomères est essentielle à la formation de tumeurs cérébrales [35,36].

Les mutations TERT sont présentes dans 80% des GBM [37].

Les mutations du promoteur de TERT sont plus fréquentes dans les GBM de type IDH sauvage que dans les GBM mutants IDH (72 % contre 26 %) [28].
D'autres études prospectives sont nécessaires sur de grandes cohortes de populations homogènes de patients (par exemple, gliome de type IDH sauvage et gliome à promoteur O6-méthylguanine ADN méthyltransférase (MGMT) non méthylé) afin d'évaluer indépendamment l'impact pronostique des mutations du promoteur de TERT [38].

*Les isocitrates déshydrogénases (IDH) sont des enzymes du cycle de Krebs.*

La mutation des IDH1 et IDH2 réduit l'affinité de l'enzyme isocitrate déshydrogénase pour le substrat standard, l'isocitrate, et augmente son affinité pour l'alpha-cétoglutarate. Il en résulte une conversion de l'alpha-cétoglutarate en un oncométabolite, le 2-hydroxyglutarate, un composé impliqué dans l'inhibition de la différenciation cellulaire via un blocage compétitif des dioxygénases dépendantes de l'α-cétoglutarate. Cela déclenche le blocage des fonctions de la dioxygénase (déméthylation de l'ADN et des histones) et l'activation du facteur 1 inductible par l'hypoxie (HIF-1) [39,40].

Cette mutation est principalement observée dans les GBM secondaires, issus de la transformation d'un gliome de bas grade [41]. En l'absence de mutation IDH, la classification de 2016 attribue la dénomination GBM « IDH sauvage/wildtype », ce qui correspond le plus souvent à des GBM primaires.

La transformation des gliomes de bas grade présentant une mutation IDH en GBM secondaire nécessite la recherche d'autres altérations génétiques, telles que la perte d'expression de l'homologue de la phosphatase et de la tensine (PTEN) [42].

*Mutation du gène TP53 (protéine tumorale P53) : Le gène TP53 est situé sur le chromosome 17p13.1.*

La protéine fonctionnelle p53 est un homotétramère qui joue un rôle clé dans le réseau de régulation, contrôlant la prolifération, la survie, l'intégrité du génome et d'autres fonctions cellulaires.

La présence de mutations TP53 est associée à la progression du GBM [43].

Le gain de fonction de la mutation TP53 se traduit par une nouvelle fonction ou une expression altérée dans le GBM, et entraîne une malignité accrue des cellules en augmentant leur prolifération, leur migration, leur invasion, leurs métastases, leur résistance aux médicaments et l'instabilité de leur génome [44–46].
D'autres études prospectives sont nécessaires sur de grandes cohortes de populations homogènes de patients (par exemple, gliome de type IDH sauvage et gliome à promoteur O6-méthylguanine ADN méthyltransférase (MGMT) non méthylé) afin d'évaluer indépendamment l'impact pronostique des mutations du promoteur de TERT [38].

*Les isocitrates déshydrogénases (IDH) sont des enzymes du cycle de Krebs.*

La mutation des IDH1 et IDH2 réduit l'affinité de l'enzyme isocitrate déshydrogénase pour le substrat standard, l'isocitrate, et augmente son affinité pour l'alpha-cétoglutarate. Il en résulte une conversion de l'alpha-cétoglutarate en un oncométabolite, le 2-hydroxyglutarate, un composé impliqué dans l'inhibition de la différenciation cellulaire via un blocage compétitif des dioxygénases dépendantes de l'α-cétoglutarate. Cela déclenche le blocage des fonctions de la dioxygénase (déméthylation de l'ADN et des histones) et l'activation du facteur 1 inductible par l'hypoxie (HIF-1) [39,40].

Cette mutation est principalement observée dans les GBM secondaires, issus de la transformation d'un gliome de bas grade [41]. En l'absence de mutation IDH, la classification de 2016 attribue la dénomination GBM « IDH sauvage/wildtype », ce qui correspond le plus souvent à des GBM primaires.

La transformation des gliomes de bas grade présentant une mutation IDH en GBM secondaire nécessite la recherche d'autres altérations génétiques, telles que la perte d'expression de l'homologue de la phosphatase et de la tensine (PTEN) [42].

*Mutation du gène TP53 (protéine tumorale P53) : Le gène TP53 est situé sur le chromosome 17p13.1.*

La protéine fonctionnelle p53 est un homotétramère qui joue un rôle clé dans le réseau de régulation, contrôlant la prolifération, la survie, l'intégrité du génome et d'autres fonctions cellulaires.

La présence de mutations TP53 est associée à la progression du GBM [43].

Le gain de fonction de la mutation TP53 se traduit par une nouvelle fonction ou une expression altérée dans le GBM, et entraîne une malignité accrue des cellules en augmentant leur prolifération, leur migration, leur invasion, leurs métastases, leur résistance aux médicaments et l'instabilité de leur génome [44–46].
**EGFR** (récepteur du facteur de croissance épidermique) : L'EGFR est un récepteur à activité tyrosine kinase activé par l'EGF (facteur de croissance épidermique). L'EGFR favorise la prolifération cellulaire en activant les voies MAPK et PI3K-Akt [47].

Son amplification est observée dans environ 40% des cas de GBM [48]. L'amplification de l'EGFR est plus fréquente dans les GBM IDH sauvages que dans les GBM IDH-mutants (35% vs. exceptionnel) [28].

Certains auteurs ont associé l'amplification de l'EGFR à un mauvais pronostic, mais les résultats ne sont pas concluants [49–52].

**MGMT** (O6-méthylguanine ADN méthyltransférase) : le gène MGMT est situé sur le chromosome 10q26 et code pour une protéine responsable de la réparation de l'ADN, en enlevant un groupe alkyle de la position O6 de la guanine, un important site d'alkylation de l'ADN.

La présence de la méthylation du promoteur MGMT est un facteur prédictif positif d'une meilleure survie. Les auteurs d'une étude publiée dans le NEJM [53] ont suggéré l'utilité de déterminer le statut de la méthylation du promoteur MGMT par PCR spécifique à la méthylation afin d'identifier les patients qui pourraient bénéficier de l'inclusion du témozolomide avec la radiothérapie standard par rapport à la radiothérapie seule.

Les sites de méthylation peuvent être réparés par des enzymes spécialisées, telles que MGMT. Dans un article publié en 2012 [54], l'efficacité du témozolomide était plus grande pour un promoteur MGMT méthylé dans les GBM.

## 4.3 Classification de l'OMS de 2021

Les derniers critères et la nomenclature introduits par l'OMS en 2021 continuent de renforcer le rôle de la génétique moléculaire dans le diagnostic du GBM.

Cette mise à jour vient compléter celle de 2016 et apporte de nouveaux éléments de biologie moléculaire tandis que les critères histologiques n'ont pas été modifiés. Les GHG regroupent les gliomes de grade 3 et 4 de l'OMS [55]. Ces derniers sont divisés en astrocytomes IDH mutés de grade 3 et 4, glioblastomes IDH non mutés (sauvage/wiltype) et oligodendrogliomes de grade 3 (IDH muté et co-délétion 1p/19q).

Par conséquent, cette mise à jour fait disparaître le terme de glioblastomes IDH mutés qui sont rebaptisés astrocytomes IDH mutés de grade 4.
**EGFR** (récepteur du facteur de croissance épidermique) : L'EGFR est un récepteur à activité tyrosine kinase activé par l'EGF (facteur de croissance épidermique). L'EGFR favorise la prolifération cellulaire en activant les voies MAPK et PI3K-Akt [47].

Son amplification est observée dans environ 40% des cas de GBM [48]. L'amplification de l'EGFR est plus fréquente dans les GBM IDH sauvages que dans les GBM IDH-mutants (35% vs. exceptionnel) [28].

Certains auteurs ont associé l'amplification de l'EGFR à un mauvais pronostic, mais les résultats ne sont pas concluants [49–52].

**MGMT** (O6-méthylguanine ADN méthyltransférase) : le gène MGMT est situé sur le chromosome 10q26 et code pour une protéine responsable de la réparation de l'ADN, en enlevant un groupe alkyle de la position O6 de la guanine, un important site d'alkylation de l'ADN.

La présence de la méthylation du promoteur MGMT est un facteur prédictif positif d'une meilleure survie. Les auteurs d'une étude publiée dans le NEJM [53] ont suggéré l'utilité de déterminer le statut de la méthylation du promoteur MGMT par PCR spécifique à la méthylation afin d'identifier les patients qui pourraient bénéficier de l'inclusion du témozolomide avec la radiothérapie standard par rapport à la radiothérapie seule.

Les sites de méthylation peuvent être réparés par des enzymes spécialisées, telles que MGMT. Dans un article publié en 2012 [54], l'efficacité du témozolomide était plus grande pour un promoteur MGMT méthylé dans les GBM.

## 4.3 Classification de l'OMS de 2021

Les derniers critères et la nomenclature introduits par l'OMS en 2021 continuent de renforcer le rôle de la génétique moléculaire dans le diagnostic du GBM.

Cette mise à jour vient compléter celle de 2016 et apporte de nouveaux éléments de biologie moléculaire tandis que les critères histologiques n'ont pas été modifiés. Les GHG regroupent les gliomes de grade 3 et 4 de l'OMS [55]. Ces derniers sont divisés en astrocytomes IDH mutés de grade 3 et 4, glioblastomes IDH non mutés (sauvage/wiltype) et oligodendrogliomes de grade 3 (IDH muté et co-délétion 1p/19q).

Par conséquent, cette mise à jour fait disparaître le terme de glioblastomes IDH mutés qui sont rebaptisés astrocytomes IDH mutés de grade 4.
De plus, les astrocytomes IDH mutés sont considérés de grade 4 si présence d'une délétion homozygote de CDKN2A/B et ceci même en l'absence de nécrose ou prolifération microvasculaire.

Enfin, les glioblastomes IDH « sauvages » sont des astrocytomes diffus IDH non mutés avec l'un ou l'ensemble des critères suivants :

- Une prolifération micro vasculaire

- Une nécrose

- Une amplification du gène EGFR

- Un gain entier du chromosome 7 et une perte entière du chromosome 10

<table><caption>Table 1: Caractéristiques histo-moléculaires des gliomes diffus de l'adulte (d'après [55])</caption><thead><tr><td>Type tumoral</td><td>Altération génétique/moléculaire</td><td>Grades</td></tr></thead><tbody><tr><td>Astrocytome IDH muté</td><td>IDH1, IDH2, ATRX, TP53, CDKN2A/B</td><td>2, 3, 4</td></tr><tr><td>Oligodendrogliome IDH muté, et co-del 1p/19q</td><td>IDH1, IDH2, 1p/19q, TERTp, CIC, FUBP1, NOTCH1</td><td>2, 3</td></tr><tr><td>Glioblastome IDH sauvage</td><td>TERTp, +7/-10, EGFR</td><td>4</td></tr></tbody></table>

# 5 Principes thérapeutiques

La chirurgie du GBM est le traitement clé recommandé de la prise en charge. Si elle est possible, elle consiste en une exérèse maximaliste, sinon en une biopsie [56-59]. Quand l'exérèse n'est pas possible ou non indiquée (exemple : envahissement des noyaux gris centraux, du tronc cérébral, patient inopérable, doute diagnostique avec une autre tumeur) on réalise une biopsie tumorale (stéréotaxique ou à ciel ouvert).

Après la chirurgie, le traitement oncologique consiste en une chimiothérapie ou radiothérapie adjuvante (RT), ou l'association des deux de manière concomitante.
De plus, les astrocytomes IDH mutés sont considérés de grade 4 si présence d'une délétion homozygote de CDKN2A/B et ceci même en l'absence de nécrose ou prolifération microvasculaire.

Enfin, les glioblastomes IDH « sauvages » sont des astrocytomes diffus IDH non mutés avec l'un ou l'ensemble des critères suivants :

- Une prolifération micro vasculaire

- Une nécrose

- Une amplification du gène EGFR

- Un gain entier du chromosome 7 et une perte entière du chromosome 10

<table><caption>Table 1: Caractéristiques histo-moléculaires des gliomes diffus de l'adulte (d'après [55])</caption><thead><tr><td>Type tumoral</td><td>Altération génétique/moléculaire</td><td>Grades</td></tr></thead><tbody><tr><td>Astrocytome IDH muté</td><td>IDH1, IDH2, ATRX, TP53, CDKN2A/B</td><td>2, 3, 4</td></tr><tr><td>Oligodendrogliome IDH muté, et co-del 1p/19q</td><td>IDH1, IDH2, 1p/19q, TERTp, CIC, FUBP1, NOTCH1</td><td>2, 3</td></tr><tr><td>Glioblastome IDH sauvage</td><td>TERTp, +7/-10, EGFR</td><td>4</td></tr></tbody></table>

# 5 Principes thérapeutiques

La chirurgie du GBM est le traitement clé recommandé de la prise en charge. Si elle est possible, elle consiste en une exérèse maximaliste, sinon en une biopsie [56-59]. Quand l'exérèse n'est pas possible ou non indiquée (exemple : envahissement des noyaux gris centraux, du tronc cérébral, patient inopérable, doute diagnostique avec une autre tumeur) on réalise une biopsie tumorale (stéréotaxique ou à ciel ouvert).

Après la chirurgie, le traitement oncologique consiste en une chimiothérapie ou radiothérapie adjuvante (RT), ou l'association des deux de manière concomitante.
## 5.1 Chirurgie

Bien que l'intérêt de la résection soit encore débattu par certains [60], l'exérèse chirurgicale est l'élément clé pour soulager l'effet de masse et ainsi améliorer l'hypertension intra crânienne et les déficits neurologiques. L'intervention est aussi l'occasion de prélever des échantillons tissulaires adéquats à l'étude histo-moléculaire.

La résection chirurgicale suit une relation inverse avec le volume tumoral résiduel post-opératoire, et ont tous deux des effets significatifs sur la médiane de survie et le temps de progression tumorale [61,62]. Une exérèse de 97% ou plus du volume lésionnel entraîne une meilleure survie [63].

Et donc, afin d'évaluer la qualité objective de cette exérèse, il est recommandé d'effectuer une IRM post-opératoire à 48 heures de l'intervention afin de s'affranchir de l'impression du neurochirurgien qui peut être subjective, bien qu'elle soit utile [64].

L'exérèse « complète » d'un GBM est définie par l'absence totale de prise de contraste résiduelle sur l'IRM post-opératoire, l'exérèse « subtotal » par la résection de 98% de la prise de contraste, et l'exérèse « partielle » par moins de 98% de la prise de contraste réséquée. Il est conseillé d'estimer le volume tumoral par des mesures dans les trois plans de l'espace [65]. D'autres études récentes mentionnent également l'intérêt oncologique de la résection de l'hypersignal FLAIR péri-lésionnel autour de la prise de contraste, ce qui est concordant avec le caractère infiltrant et mal limité de cette tumeur [66,67]. La résection macroscopique complète doit donc être bien dissocié de la résection microscopique complète. L'objectif ici est de préserver les structures neurologiques critiques et éloquentes.

De récents progrès dans la localisation des tumeurs ainsi que la cartographie intra-opératoire permettent d'effectuer une résection tumorale plus efficace, précise et sûre. Plusieurs outils de repérage anatomique sont ainsi à la disposition du neurochirurgien : neuronavigation IRM, échographie per-opératoire, fluorescence tumorale, microscope opératoire etc... On notera tout de même que l'IRM per-opératoire n'a pas montré d'amélioration de la qualité de l'exérèse et de la survie du GBM [68].

Ces techniques, bien que permettant d'estimer avec une certaine efficacité les limites tumorales, sont dans l'incapacité de déterminer et de préserver les réseaux neuronaux d'intérêt lors de la résection tumorale. Cette tâche est dédiée à la cartographie fonctionnelle cérébrale par stimulation électrique bipolaire chez un patient éveillé [69].
## 5.1 Chirurgie

Bien que l'intérêt de la résection soit encore débattu par certains [60], l'exérèse chirurgicale est l'élément clé pour soulager l'effet de masse et ainsi améliorer l'hypertension intra crânienne et les déficits neurologiques. L'intervention est aussi l'occasion de prélever des échantillons tissulaires adéquats à l'étude histo-moléculaire.

La résection chirurgicale suit une relation inverse avec le volume tumoral résiduel post-opératoire, et ont tous deux des effets significatifs sur la médiane de survie et le temps de progression tumorale [61,62]. Une exérèse de 97% ou plus du volume lésionnel entraîne une meilleure survie [63].

Et donc, afin d'évaluer la qualité objective de cette exérèse, il est recommandé d'effectuer une IRM post-opératoire à 48 heures de l'intervention afin de s'affranchir de l'impression du neurochirurgien qui peut être subjective, bien qu'elle soit utile [64].

L'exérèse « complète » d'un GBM est définie par l'absence totale de prise de contraste résiduelle sur l'IRM post-opératoire, l'exérèse « subtotale » par la résection de 98% de la prise de contraste, et l'exérèse « partielle » par moins de 98% de la prise de contraste réséquée. Il est conseillé d'estimer le volume tumoral par des mesures dans les trois plans de l'espace [65]. D'autres études récentes mentionnent également l'intérêt oncologique de la résection de l'hypersignal FLAIR péri-lésionnel autour de la prise de contraste, ce qui est concordant avec le caractère infiltrant et mal limité de cette tumeur [66,67]. La résection macroscopique complète doit donc être bien dissocié de la résection microscopique complète. L'objectif ici est de préserver les structures neurologiques critiques et éloquentes.

De récents progrès dans la localisation des tumeurs ainsi que la cartographie intra-opératoire permettent d'effectuer une résection tumorale plus efficace, précise et sûre. Plusieurs outils de repérage anatomique sont ainsi à la disposition du neurochirurgien : neuronavigation IRM, échographie per-opératoire, fluorescence tumorale, microscope opératoire etc... On notera tout de même que l'IRM per-opératoire n'a pas montré d'amélioration de la qualité de l'exérèse et de la survie du GBM [68].

Ces techniques, bien que permettant d'estimer avec une certaine efficacité les limites tumorales, sont dans l'incapacité de déterminer et de préserver les réseaux neuronaux d'intérêt lors de la résection tumorale. Cette tâche est dédiée à la cartographie fonctionnelle cérébrale par stimulation électrique bipolaire chez un patient éveillé [69].
Ce procédé a été initialement conçu dans la chirurgie des gliomes de bas grade et peut désormais
se transposer chez des patients atteints de GBM non ou pauci symptomatiques.

Il est également possible d'adjoindre une chimiothérapie locale in situ à l'exérèse chirurgicale
par l'utilisation d'implants de carmustine [70], celle-ci ne serait pertinente que dans les GBM
IDH non mutés de mauvais pronostic en raison d'un gain de survie modeste.

La chirurgie expose par ailleurs à diverses complications [71,72] :

- Taux de mortalité globale après craniotomie compris entre 1 et 2,7%

- Taux de morbidité compris entre 10,6 et 32%

- Taux de déficits neurologiques tardifs entre 8,1 et 20%

- 3 à 7,5% d'épilepsie post-opératoire

- 2% d'hématome du foyer opératoire

- 2% de fuite de LCS

- 1% d'infection du site opératoire

- 4 à 12,5% de complications systémiques telles qu'infection urinaire, thrombose veineuse cérébrale et embolie pulmonaire, pneumopathie infectieuse.

- Etc...

## 5.2 Radiothérapie

Depuis des dizaines d'années, la radiothérapie fait partie de l'arsenal thérapeutique du GBM,
et présente un gain de survie significatif à la fois chez les patients opérés et inopérables [73-
75].

La dose recommandée est généralement de 60 Gy (souvent fractionnée en 30 fractions de 2 Gy
sur une période de 6 semaines). Le volume irradié correspond à la prise de contraste sur la
séquence IRM T1 et à l'hypersignal T2 FLAIR. De nouveaux dispositifs d'imagerie tels que la
tractographie IRM, le mapping et l'IRM fonctionnelle ainsi que la médecine nucléaire
(PET/MR,PET aux acides aminés) permettent de mieux cibler le volume tumoral et ainsi
préserver les zones cérébrales éloquentes [76].

Certaines études ont proposé des schémas hypofractionnés (doses majorées dans un laps de
temps plus court) pour les patients âgés ou présentant une altération de l'état général afin
d'améliorer la survie sans impacter la qualité de vie [77,78].
Ce procédé a été initialement conçu dans la chirurgie des gliomes de bas grade et peut désormais
se transposer chez des patients atteints de GBM non ou pauci symptomatiques.

Il est également possible d'adjoindre une chimiothérapie locale in situ à l'exérèse chirurgicale
par l'utilisation d'implants de carmustine [70], celle-ci ne serait pertinente que dans les GBM
IDH non mutés de mauvais pronostic en raison d'un gain de survie modeste.

La chirurgie expose par ailleurs à diverses complications [71,72] :

- Taux de mortalité globale après craniotomie compris entre 1 et 2,7%

- Taux de morbidité compris entre 10,6 et 32%

- Taux de déficits neurologiques tardifs entre 8,1 et 20%

- 3 à 7,5% d'épilepsie post-opératoire

- 2% d'hématome du foyer opératoire

- 2% de fuite de LCS

- 1% d'infection du site opératoire

- 4 à 12,5% de complications systémiques telles qu'infection urinaire, thrombose veineuse cérébrale et embolie pulmonaire, pneumopathie infectieuse.

- Etc...

## 5.2 Radiothérapie

Depuis des dizaines d'années, la radiothérapie fait partie de l'arsenal thérapeutique du GBM,
et présente un gain de survie significatif à la fois chez les patients opérés et inopérables [73-
75].

La dose recommandée est généralement de 60 Gy (souvent fractionnée en 30 fractions de 2 Gy
sur une période de 6 semaines). Le volume irradié correspond à la prise de contraste sur la
séquence IRM T1 et à l'hypersignal T2 FLAIR. De nouveaux dispositifs d'imagerie tels que la
tractographie IRM, le mapping et l'IRM fonctionnelle ainsi que la médecine nucléaire
(PET/MR,PET aux acides aminés) permettent de mieux cibler le volume tumoral et ainsi
préserver les zones cérébrales éloquentes [76].

Certaines études ont proposé des schémas hypofractionnés (doses majorées dans un laps de
temps plus court) pour les patients âgés ou présentant une altération de l'état général afin
d'améliorer la survie sans impacter la qualité de vie [77,78].
Lors de la récidive tumorale, la radiothérapie stéréotaxique est un outil de précision infra-
millimétrique permettant une survie globale médiane de 6 à 12 mois [76].

Parmi les avancées prometteuses en radiothérapie, une étude de 2017 rapporte l'association de la radiothérapie avec l'immunothérapie ou une radiothérapie qui cible particulièrement les niches de cellules souches tumorales péri ventriculaires [79].

Enfin, la technique dite de « dose painting », permettrait de délivrer une dose ciblée supérieure à 60 Gy sur les régions tumorales les plus radio-résistantes [76].

5.3 Traitement systémique

5.3.1 Témozolomide

Auparavant, la chimiothérapie systémique était peu utilisée du fait de la difficulté à traverser la barrière hémato-encéphalique [80].

En 2005, l'étude clinique pivot de Stupp et coll. [81] a montré que la radiothérapie concomitante à l'administration du témozolomide durant tout le cycle, puis en cures mensuelles de 5 jours pendant une période de 6 mois, améliorait significativement la survie.

La médiane de survie atteignait 15 mois et le taux de survie à 5 ans était de 5 à 10 % [6,81].

Le témozolomide est un agent alkylant s'incorporant au sein de l'ADN tumoral en attachant un groupe alkyle (dont le plus petit est un groupe méthyle) à des bases guanines formant l'O6-méthylguanine.

L'enzyme O6-méthylguanine-AD methyltransferase (MGMT) répare l'ADN en supprimant spécifiquement ce groupe alkyle cytotoxique.

Par ailleurs, les GBM de type IDH sauvage ont, une activité MGMT réduite, en raison de l'hyperméthylation des îlots CpG (ou zones promotrices) du gène codant pour la MGMT.

Avec le traitement combinant radio et chimiothérapie, la survie médiane atteint 22 mois (contre 12 mois en l'absence de méthylation) [53].

Dans de rares cas, le TMZ peut entraîner le développement d'un syndrome myélodysplasique, d'une leucémie myéloïde aiguë, voire d'une leucémie aiguë lymphoblastique aiguë [82].
Lors de la récidive tumorale, la radiothérapie stéréotaxique est un outil de précision infra-
millimétrique permettant une survie globale médiane de 6 à 12 mois [76].

Parmi les avancées prometteuses en radiothérapie, une étude de 2017 rapporte l'association de la radiothérapie avec l'immunothérapie ou une radiothérapie qui cible particulièrement les niches de cellules souches tumorales péri ventriculaires [79].

Enfin, la technique dite de « dose painting », permettrait de délivrer une dose ciblée supérieure à 60 Gy sur les régions tumorales les plus radio-résistantes [76].

5.3 Traitement systémique

5.3.1 Témozolomide

Auparavant, la chimiothérapie systémique était peu utilisée du fait de la difficulté à traverser la barrière hémato-encéphalique [80].

En 2005, l'étude clinique pivot de Stupp et coll. [81] a montré que la radiothérapie concomitante à l'administration du témozolomide durant tout le cycle, puis en cures mensuelles de 5 jours pendant une période de 6 mois, améliorait significativement la survie.

La médiane de survie atteignait 15 mois et le taux de survie à 5 ans était de 5 à 10 % [6,81].

Le témozolomide est un agent alkylant s'incorporant au sein de l'ADN tumoral en attachant un groupe alkyle (dont le plus petit est un groupe méthyle) à des bases guanines formant l'O6-méthylguanine.

L'enzyme O6-méthylguanine-AD methyltransferase (MGMT) répare l'ADN en supprimant spécifiquement ce groupe alkyle cytotoxique.

Par ailleurs, les GBM de type IDH sauvage ont, une activité MGMT réduite, en raison de l'hyperméthylation des îlots CpG (ou zones promotrices) du gène codant pour la MGMT.

Avec le traitement combinant radio et chimiothérapie, la survie médiane atteint 22 mois (contre 12 mois en l'absence de méthylation) [53].

Dans de rares cas, le TMZ peut entraîner le développement d'un syndrome myélodysplasique, d'une leucémie myéloïde aiguë, voire d'une leucémie aiguë lymphoblastique aiguë [82].
### 5.3.2 Anti-angiogéniques

D'autres traitements permettent de ralentir la progression du GBM sans toutefois améliorer la survie, il s'agit des anti-angiogéniques comme le bévacizumab ou le régorafénib [83,84]. Ils agissent sur la néo-angiogénèse et diminuent ainsi la profilération des capillaires sanguins qui irriguent les cellules tumorales. En outre, ils réduisent aussi l'œdème péri-tumoral et permettent donc une épargne corticoïde chez certains patients [85].

### 5.3.3 Thérapies ciblées – immunothérapie

Actuellement, les thérapies ciblées du GBM représentent une évolution majeure à l'ère de la biologie moléculaire et de la mise en évidence de la grande hétérogénéité de ces tumeurs.

Certaines mutations activent de manière permanente des récepteurs TRK (Tropomyosin Receptor Kinase) impliqués dans des voies de signalisation intracellulaires responsables de croissance tumorale rapide. Des molécules ciblant spécifiquement cette voie ont été développées comme le larotrectinib ou l'entrectinib [86,87].

La mutation BRAFV600 et quant à telle retrouvée dans les GBM à variante épithéloïde (1 à 2% des GBM de l'adulte). Les inhibiteurs BRAF (dabafénib, vermurafénib) seraient capables de contrôler la croissance tumorale chez des patients jeunes [88,89].

L'immunothérapie est un autre traitement prometteur des GBM, elle utilise les lymphocytes T (CAR-T cells / Chimeric Antigen Receptor T cells) dans le but de cibler l'interleukine 13Rα 2. Une étude de 2016 a par ailleurs montré une rémission complète chez un patient atteint d'un GBM avec extension médullaire plurifocale [90].

Dans un autre registre encore, une étude de phase 1 menée en 2018 et utilisant un vaccin oncolytique modifié non pathogène, a montré un contrôle tumoral d'environ 20% au-delà de 3 ans chez des patients atteints d'un GBM récidivant. En activant la réponse lymphocytaire T, le virus modifié infecte les cellules tumorales via CD155 qu'on retrouve exprimé de manière importante dans le GBM [91].

Enfin, l'équipe de Stupp et al. a mené une étude randomisée publiée en 2017, associant un nouveau traitement en association avec le temozolomide. Il s'agit ici d'un dispositif qui délivre un champ électrique continu de faible intensité par l'intermédiaire de 4 électrodes placées sur le crâne du patient.
### 5.3.2 Anti-angiogéniques

D'autres traitements permettent de ralentir la progression du GBM sans toutefois améliorer la survie, il s'agit des anti-angiogéniques comme le bévacizumab ou le régorafénib [83,84]. Ils agissent sur la néo-angiogénèse et diminuent ainsi la profilération des capillaires sanguins qui irriguent les cellules tumorales. En outre, ils réduisent aussi l'œdème péri-tumoral et permettent donc une épargne corticoïde chez certains patients [85].

### 5.3.3 Thérapies ciblées – immunothérapie

Actuellement, les thérapies ciblées du GBM représentent une évolution majeure à l'ère de la biologie moléculaire et de la mise en évidence de la grande hétérogénéité de ces tumeurs.

Certaines mutations activent de manière permanente des récepteurs TRK (Tropomyosin Receptor Kinase) impliqués dans des voies de signalisation intracellulaires responsables de croissance tumorale rapide. Des molécules ciblant spécifiquement cette voie ont été développées comme le larotrectinib ou l'entrectinib [86,87].

La mutation BRAFV600 et quant à telle retrouvée dans les GBM à variante épithéloïde (1 à 2% des GBM de l'adulte). Les inhibiteurs BRAF (dabafénib, vermurafénib) seraient capables de contrôler la croissance tumorale chez des patients jeunes [88,89].

L'immunothérapie est un autre traitement prometteur des GBM, elle utilise les lymphocytes T (CAR-T cells / Chimeric Antigen Receptor T cells) dans le but de cibler l'interleukine 13Rα 2. Une étude de 2016 a par ailleurs montré une rémission complète chez un patient atteint d'un GBM avec extension médullaire plurifocale [90].

Dans un autre registre encore, une étude de phase 1 menée en 2018 et utilisant un vaccin oncolytique modifié non pathogène, a montré un contrôle tumoral d'environ 20% au-delà de 3 ans chez des patients atteints d'un GBM récidivant. En activant la réponse lymphocytaire T, le virus modifié infecte les cellules tumorales via CD155 qu'on retrouve exprimé de manière importante dans le GBM [91].

Enfin, l'équipe de Stupp et al. a mené une étude randomisée publiée en 2017, associant un nouveau traitement en association avec le temozolomide. Il s'agit ici d'un dispositif qui délivre un champ électrique continu de faible intensité par l'intermédiaire de 4 électrodes placées sur le crâne du patient.
Le but est de perturber les cycles mitotiques des cellules tumorales afin de déclencher leur
apoptose. Ce système est introduit après la fin de la radio-chimiothérapie et montre un taux de
survie de 13% à 5 ans [92].

# 6 Facteurs pronostiques

Les facteurs cliniques de bon pronostic sont les suivants [93] :

- L'âge < 70 ans

- Un indice de Karnofsky > 70 (KPS)

- L'absence de déficit neurologique et cognitif (MMS ≥ 27),

- La localisation frontale du GBM

Les facteurs biologiques de bon et mauvais pronostic sont maintenant intégrés dans la
classification de l'OMS 2021 [55] :

- Mutation de IDH et co-délétion 1p/19q en facteurs de bon pronostic

- CDKN2A en facteur de mauvais pronostic

Le statut de méthylation du promoteur de MGMT est un marqueur prédictif de réponse aux
agents alkylants comme le témozolomide [94].

# 7 Imagerie multimodale

## 7.1 Imagerie par résonance magnétique

L'IRM (imagerie par résonance magnétique) est l'examen clé pour le diagnostic, le suivi, et la
récidive du GBM qui se présente généralement sous la forme d'une masse à contours irréguliers
prenant le contraste de manière annulaire, avec ou sans centre nécrotique. Cet aspect reflète la
destruction de la barrière hémato-encéphalique, l'infiltration tumorale et la néo-angiogenèse du
GBM [95].
Le but est de perturber les cycles mitotiques des cellules tumorales afin de déclencher leur
apoptose. Ce système est introduit après la fin de la radio-chimiothérapie et montre un taux de
survie de 13% à 5 ans [92].

# 6 Facteurs pronostiques

Les facteurs cliniques de bon pronostic sont les suivants [93] :

- L'âge < 70 ans

- Un indice de Karnofsky > 70 (KPS)

- L'absence de déficit neurologique et cognitif (MMS ≥ 27),

- La localisation frontale du GBM

Les facteurs biologiques de bon et mauvais pronostic sont maintenant intégrés dans la
classification de l'OMS 2021 [55] :

- Mutation de IDH et co-délétion 1p/19q en facteurs de bon pronostic

- CDKN2A en facteur de mauvais pronostic

Le statut de méthylation du promoteur de MGMT est un marqueur prédictif de réponse aux
agents alkylants comme le témozolomide [94].

# 7 Imagerie multimodale

## 7.1 Imagerie par résonance magnétique

L'IRM (imagerie par résonance magnétique) est l'examen clé pour le diagnostic, le suivi, et la
récidive du GBM qui se présente généralement sous la forme d'une masse à contours irréguliers
prenant le contraste de manière annulaire, avec ou sans centre nécrotique. Cet aspect reflète la
destruction de la barrière hémato-encéphalique, l'infiltration tumorale et la néo-angiogenèse du
GBM [95].
### 7.1.1 Bilan initial

Le protocole standard minimum comprend différentes séquences [96] :

- Pré-contraste et post-contraste si possible en acquisition volumique (3DT1EG) pondérée en T1 avant puis après injection de gadolinium.

- Inversion récupération avec suppression du signal de l'eau libre (FLAIR)

- Echo planar-Diffusion (DWI-EPI)

- Echo de spin T2

L'intensité du rehaussement serait associée à l'agressivité de la tumeur et à l'expression des gènes liés à la néo-angiogénèse [97]. Néanmoins environ un tiers des GHG ne présentent pas de rehaussement à l'imagerie notamment au sein de la population âgée [98], cette caractéristique est également observée chez les patients IDH-muté [99].

L'IRM conventionnelle ne permet pas de prédire la méthylation du promoteur MGMT [100]. Toutefois, une étude publiée en 2018 propose un modèle prédictif combinant la localisation de la tumeur, la nécrose, l'ADC et le rCBF, qui permet de détecter la méthylation du gène MGMT avec une sensibilité de 91 % [101].

Les caractéristiques moléculaires sont directement liées à l'agressivité de la tumeur. Certaines propriétés tumorales, telles que la cellularité, la vascularisation et le métabolisme, peuvent être extrapolées à partir de modalités d'imagerie avancées [102]. Des rapprochements entre les profils de biologie moléculaire et d'imagerie, généralement appelées radio phénotypes, sont actuellement étudiés pour la quasi-totalité des mutations somatiques prédictives et pronostiques des gliomes.

L'étendue de la résection du GBM est directement corrélée à la survie [57]. L'ablation complète de la tumeur rehaussée avec une anomalie FLAIR péritumorale, lorsqu'elle est possible, peut améliorer la survie globale par rapport à la résection du tissu rehaussé uniquement [66].

Pour mémoire, en raison de son accessibilité, la tomodensitométrie reste importante dans les conditions d'urgence et dans les cas de déficit neurologique brutal et rapide où une hémorragie intra tumorale sera recherchée [103].
### 7.1.1 Bilan initial

Le protocole standard minimum comprend différentes séquences [96] :

- Pré-contraste et post-contraste si possible en acquisition volumique (3DT1EG) pondérée en T1 avant puis après injection de gadolinium.

- Inversion récupération avec suppression du signal de l'eau libre (FLAIR)

- Echo planar-Diffusion (DWI-EPI)

- Echo de spin T2

L'intensité du rehaussement serait associée à l'agressivité de la tumeur et à l'expression des gènes liés à la néo-angiogénèse [97]. Néanmoins environ un tiers des GHG ne présentent pas de rehaussement à l'imagerie notamment au sein de la population âgée [98], cette caractéristique est également observée chez les patients IDH-muté [99].

L'IRM conventionnelle ne permet pas de prédire la méthylation du promoteur MGMT [100]. Toutefois, une étude publiée en 2018 propose un modèle prédictif combinant la localisation de la tumeur, la nécrose, l'ADC et le rCBF, qui permet de détecter la méthylation du gène MGMT avec une sensibilité de 91 % [101].

Les caractéristiques moléculaires sont directement liées à l'agressivité de la tumeur. Certaines propriétés tumorales, telles que la cellularité, la vascularisation et le métabolisme, peuvent être extrapolées à partir de modalités d'imagerie avancées [102]. Des rapprochements entre les profils de biologie moléculaire et d'imagerie, généralement appelées radio phénotypes, sont actuellement étudiés pour la quasi-totalité des mutations somatiques prédictives et pronostiques des gliomes.

L'étendue de la résection du GBM est directement corrélée à la survie [57]. L'ablation complète de la tumeur rehaussée avec une anomalie FLAIR péritumorale, lorsqu'elle est possible, peut améliorer la survie globale par rapport à la résection du tissu rehaussé uniquement [66].

Pour mémoire, en raison de son accessibilité, la tomodensitométrie reste importante dans les conditions d'urgence et dans les cas de déficit neurologique brutal et rapide où une hémorragie intra tumorale sera recherchée [103].
### 7.1.2 Contrôle post-opératoire précoce

L'IRM post-opératoire montre l'étendue de la résection. Si des tissus résiduels sont présents, une chirurgie de contrôle pour les GBM peut être une option, car une résection incomplète a presque le même taux de survie globale qu'une biopsie seule [104].

L'IRM post-opératoire doit être réalisée dans les 48 heures suivant l'intervention, les remaniements hémorragiques liés à l'intervention apparaissent hyperintenses sur les séquences T1 natives. Dès 17 heures après l'intervention, un rehaussement réactif linéaire non tumoral est possible et augmente de manière significative jusque 45 heures après l'intervention [105]. Si l'imagerie post-opératoire est réalisée après 72h, on ne peut pas faire la différence entre une prise de contraste d'origine tumorale ou inflammatoire post-opératoire

La tomodensitométrie post-opératoire systématique n'est pas recommandée en routine car il est peu probable qu'elle modifie la prise en charge si l'examen neurologique post-opératoire est inchangé [106].

Diverses complications visibles à l'IRM peuvent survenir au décours de la chirurgie :

- Ischémie post-opératoire, le volume total de tissu cérébral infarci, en DWI, est positivement corrélé aux nouveaux déficits neurologiques [107] et inversement corrélé à la survie globale, mais pas à la survie sans progression [108].

- Un léger saignement est fréquent dans la cavité chirurgicale, mais un hématome symptomatique est rare (environ 1 %) [109].

- L'infection du site opératoire après craniotomie est faible (1,5%) [110]. Cependant elle peut être plus élevée dans la population âgée atteinte de GBM (9,8%) [111].

### 7.1.3 Suivi-surveillance

La surveillance est effectuée en IRM, avec en généralement un intervalle de 3 mois entre chaque examen.

Le but ici est de planifier le schéma de radiothérapie, de distinguer les éléments en faveur d'une progression/pseudo-progression ou encore d'évaluer la réponse au traitement.

#### 7.1.3.1 Radiothérapie

Le volume cible à irradier est estimé sur l'IRM conventionnelle, notamment sur les séquences T1+ Gd et FLAIR réalisées au maximum 2 semaines après le début du traitement.
### 7.1.2 Contrôle post-opératoire précoce

L'IRM post-opératoire montre l'étendue de la résection. Si des tissus résiduels sont présents, une chirurgie de contrôle pour les GBM peut être une option, car une résection incomplète a presque le même taux de survie globale qu'une biopsie seule [104].

L'IRM post-opératoire doit être réalisée dans les 48 heures suivant l'intervention, les remaniements hémorragiques liés à l'intervention apparaissent hyperintenses sur les séquences T1 natives. Dès 17 heures après l'intervention, un rehaussement réactif linéaire non tumoral est possible et augmente de manière significative jusque 45 heures après l'intervention [105]. Si l'imagerie post-opératoire est réalisée après 72h, on ne peut pas faire la différence entre une prise de contraste d'origine tumorale ou inflammatoire post-opératoire

La tomodensitométrie post-opératoire systématique n'est pas recommandée en routine car il est peu probable qu'elle modifie la prise en charge si l'examen neurologique post-opératoire est inchangé [106].

Diverses complications visibles à l'IRM peuvent survenir au décours de la chirurgie :

- Ischémie post-opératoire, le volume total de tissu cérébral infarci, en DWI, est positivement corrélé aux nouveaux déficits neurologiques [107] et inversement corrélé à la survie globale, mais pas à la survie sans progression [108].

- Un léger saignement est fréquent dans la cavité chirurgicale, mais un hématome symptomatique est rare (environ 1 %) [109].

- L'infection du site opératoire après craniotomie est faible (1,5%) [110]. Cependant elle peut être plus élevée dans la population âgée atteinte de GBM (9,8%) [111].

### 7.1.3 Suivi-surveillance

La surveillance est effectuée en IRM, avec en généralement un intervalle de 3 mois entre chaque examen.

Le but ici est de planifier le schéma de radiothérapie, de distinguer les éléments en faveur d'une progression/pseudo-progression ou encore d'évaluer la réponse au traitement.

#### 7.1.3.1 Radiothérapie

Le volume cible à irradier est estimé sur l'IRM conventionnelle, notamment sur les séquences T1+ Gd et FLAIR réalisées au maximum 2 semaines après le début du traitement.
Le calcul du volume tumoral brut nécessaire au planning de radiothérapie est mesuré sur différentes variables [112] :

- La cavité d'exérèse chirurgicale

- Le résidu tumoral éventuel

- Une marge de 2 à 3 cm du volume cible clinique

- Une marge de 3 à 5 mm tenant compte du facteur d'erreur à la planification du volume cible

En dépit du respect du schéma thérapeutique, la récidive se produit dans 80 à 90% des cas dans le champ d'irradiation. Si tel est le cas, dans la partie infiltrante du GBM, le rCBV est élevé par rapport à la substance blanche et à la matière blanche d'apparence normale de même que le ratio Choline/NAA [113,114].

Le ¹⁸F-FET PET pourrait améliorer la délimitation du volume cible en détectant directement le tissu tumoral métaboliquement actif. Les marges d'irradiation chez les patients atteints de glioblastome ont pu être réduites grâce à une délimitation combinée ¹⁸F-FET-PET, par rapport à l'IRM seule, sans impact négatif sur le schéma de récidive [115].

Sur la séquence de DWI, la quantité totale de tissu infarci post-opératoire influence l'évolution de la maladie. En effet, le volume infarci le plus élevé est lié à une évolution multifocale et à une récidive avec contact avec le ventricule ou la dure-mère [116].

### 7.1.3.2 Réponse au traitement

L'évaluation de la réponse au traitement est définie par les critères d'évaluation de la réponse en neuro-oncologie dit critères de RANO (Response Assessment in Neuro-Oncology) [117]. (Table 2)

Ce score proposé en 2010 comporte les résultats de l'IRM, les résultats cliniques et la nécessité d'administrer des corticostéroïdes.

Les résultats de l'IRM comprennent la taille de la tumeur qui se rehausse et les régions FLAIR hyperintenses. Certaines tumeurs ne progressent que sur les images FLAIR, mais ne se rehaussent pas spécifiquement au cours de la progression.

Par conséquent, toute augmentation significative de l'hypersignal FLAIR d'une lésion non rehaussée sous une dose stable ou croissante de corticostéroïdes répond aux critères de progression.
Le calcul du volume tumoral brut nécessaire au planning de radiothérapie est mesuré sur différentes variables [112] :

- La cavité d'exérèse chirurgicale

- Le résidu tumoral éventuel

- Une marge de 2 à 3 cm du volume cible clinique

- Une marge de 3 à 5 mm tenant compte du facteur d'erreur à la planification du volume cible

En dépit du respect du schéma thérapeutique, la récidive se produit dans 80 à 90% des cas dans le champ d'irradiation. Si tel est le cas, dans la partie infiltrante du GBM, le rCBV est élevé par rapport à la substance blanche et à la matière blanche d'apparence normale de même que le ratio Choline/NAA [113,114].

Le ¹⁸F-FET PET pourrait améliorer la délimitation du volume cible en détectant directement le tissu tumoral métaboliquement actif. Les marges d'irradiation chez les patients atteints de glioblastome ont pu être réduites grâce à une délimitation combinée ¹⁸F-FET-PET, par rapport à l'IRM seule, sans impact négatif sur le schéma de récidive [115].

Sur la séquence de DWI, la quantité totale de tissu infarci post-opératoire influence l'évolution de la maladie. En effet, le volume infarci le plus élevé est lié à une évolution multifocale et à une récidive avec contact avec le ventricule ou la dure-mère [116].

### 7.1.3.2 Réponse au traitement

L'évaluation de la réponse au traitement est définie par les critères d'évaluation de la réponse en neuro-oncologie dit critères de RANO (Response Assessment in Neuro-Oncology) [117]. (Table 2)

Ce score proposé en 2010 comporte les résultats de l'IRM, les résultats cliniques et la nécessité d'administrer des corticostéroïdes.

Les résultats de l'IRM comprennent la taille de la tumeur qui se rehausse et les régions FLAIR hyperintenses. Certaines tumeurs ne progressent que sur les images FLAIR, mais ne se rehaussent pas spécifiquement au cours de la progression.

Par conséquent, toute augmentation significative de l'hypersignal FLAIR d'une lésion non rehaussée sous une dose stable ou croissante de corticostéroïdes répond aux critères de progression.
<table><caption>Table 2 : Critères RANO (d'après [117])</caption><thead><tr><th>Critères</th><th>CR (réponse complète)</th><th>PR (réponse partielle)</th><th>SD (stabilité)</th><th>PD (progression)</th></tr></thead><tbody><tr><td>T1+Gd</td><td>non</td><td>≥ 50% ↓</td><td>&lt; 50% ↓ mais &lt;25% ↑</td><td>≥ 25% ↑*</td></tr><tr><td>T2/FLAIR</td><td>Stable ou ↓</td><td>Stable ou ↓</td><td>Stable ou ↓</td><td>↑</td></tr><tr><td>Nouvelle lésion</td><td>non</td><td>non</td><td>non</td><td>Oui*</td></tr><tr><td>Corticoïdes</td><td>non</td><td>Stable ou ↓</td><td>Stable ou ↓</td><td>↑</td></tr><tr><td>Statut clinique</td><td>Stable ou ↑</td><td>Stable ou ↑</td><td>Stable ou ↑</td><td>↓*</td></tr><tr><td>Exigence de réponse</td><td>Tous</td><td>Tous</td><td>Tous</td><td>Au moins ≥ I*</td></tr></tbody></table>

### 7.1.3.3 Progression vs Pseudo-progression

La pseudo-progression est définie par l'apparition d'une nouvelle prise de contraste sur la séquence T1+Gd ou d'une prise de contraste plus importante qui imite une véritable progression. Dans le cas d'une pseudo-progression, la zone de rehaussement diminue avec le temps, contrairement à la vraie progression.

La pseudo-progression du GBM est le plus souvent observée après une radiothérapie combinée au témozolomide. Elle peut survenir dans 36% des cas [118], généralement dans les 3 premiers mois après le début de la radiothérapie, mais une pseudo-progression tardive peut survenir jusqu'à 18 mois après le début de la radiothérapie [119].

En IRM après injection de produit de contraste, elle apparaît comme un intense rehaussement au pourtour de la cavité chirurgicale et est quasiment indissociable de la progression réelle avec cette seule modalité d'imagerie.

L'imagerie pondérée en fonction de la perfusion (PWI) évalue la perfusion sanguine du tissu étudié. Les paramètres qui peuvent ensuite être extrapolés sont le débit sanguin cérébral (CBF),
<table><caption>Table 2 : Critères RANO (d'après [117])</caption><thead><tr><th>Critères</th><th>CR (réponse complète)</th><th>PR (réponse partielle)</th><th>SD (stabilité)</th><th>PD (progression)</th></tr></thead><tbody><tr><td>T1+Gd</td><td>non</td><td>≥ 50% ↓</td><td>&lt; 50% ↓ mais &lt;25% ↑</td><td>≥ 25% ↑*</td></tr><tr><td>T2/FLAIR</td><td>Stable ou ↓</td><td>Stable ou ↓</td><td>Stable ou ↓</td><td>↑</td></tr><tr><td>Nouvelle lésion</td><td>non</td><td>non</td><td>non</td><td>Oui*</td></tr><tr><td>Corticoïdes</td><td>non</td><td>Stable ou ↓</td><td>Stable ou ↓</td><td>↑</td></tr><tr><td>Statut clinique</td><td>Stable ou ↑</td><td>Stable ou ↑</td><td>Stable ou ↑</td><td>↓*</td></tr><tr><td>Exigence de réponse</td><td>Tous</td><td>Tous</td><td>Tous</td><td>Au moins ≥ I*</td></tr></tbody></table>

### 7.1.3.3 Progression vs Pseudo-progression

La pseudo-progression est définie par l'apparition d'une nouvelle prise de contraste sur la séquence T1+Gd ou d'une prise de contraste plus importante qui imite une véritable progression. Dans le cas d'une pseudo-progression, la zone de rehaussement diminue avec le temps, contrairement à la vraie progression.

La pseudo-progression du GBM est le plus souvent observée après une radiothérapie combinée au témozolomide. Elle peut survenir dans 36% des cas [118], généralement dans les 3 premiers mois après le début de la radiothérapie, mais une pseudo-progression tardive peut survenir jusqu'à 18 mois après le début de la radiothérapie [119].

En IRM après injection de produit de contraste, elle apparaît comme un intense rehaussement au pourtour de la cavité chirurgicale et est quasiment indissociable de la progression réelle avec cette seule modalité d'imagerie.

L'imagerie pondérée en fonction de la perfusion (PWI) évalue la perfusion sanguine du tissu étudié. Les paramètres qui peuvent ensuite être extrapolés sont le débit sanguin cérébral (CBF),
le volume sanguin cérébral régional (rCBV) et la perméabilité de la barrière hémato-
encéphalique.

Dans une étude, le rCBV tend à être plus élevé dans la progression réelle que dans la pseudo-
progression [120].

Néanmoins, la pseudo-progression et la progression réelle coexistent souvent. De ce fait, la surveillance de la rCBV peut être nécessaire pendant la période de suivi, car une élévation linéaire est associée à une progression [121]. L'IRM du tenseur de diffusion, l'ASL et la spectroscopie semblent améliorer la précision diagnostique [122].

La ¹⁸F-FET PET, peut également être utile pour distinguer la récidive de la pseudo-progression, au cas où l'IRM conventionnelle et les techniques d'IRM avancées ne sont pas concluantes [123].

7.2 Spectroscopie ¹H

7.2.1 Introduction générale

La spectroscopie par résonance magnétique (SRM) analyse la composition chimique du parenchyme sur un ou plusieurs voxels, où les métabolites sont quantifiés à l'échelle millimolaire.

C'est une exploration non invasive et *in vivo* de la composition moléculaire des tissus, autant physiologique que pathologique.

La SRM ne nécessite pas d'injection d'un agent de contraste et aucun rayonnement ionisant n'est nécessaire.

On s'intéressera ici à l'analyse du signal du noyau d'hydrogène qui est de loin la plus courante en IRM clinique [124].

7.2.2 Bases physiques

Dès les années 1950, on a découvert que les noyaux d'hydrogène dans de divers environnements moléculaires résonnaient à des fréquences légèrement différentes [125].

7.2.2.1 Déplacement chimique (δ)

Pour simplifier, sous l'effet d'un champ magnétique appliqué, la fréquence de résonance des molécules varie en fonction du milieu environnant. Cet effet est connu sous le nom de
le volume sanguin cérébral régional (rCBV) et la perméabilité de la barrière hémato-
encéphalique.

Dans une étude, le rCBV tend à être plus élevé dans la progression réelle que dans la pseudo-
progression [120].

Néanmoins, la pseudo-progression et la progression réelle coexistent souvent. De ce fait, la surveillance de la rCBV peut être nécessaire pendant la période de suivi, car une élévation linéaire est associée à une progression [121]. L'IRM du tenseur de diffusion, l'ASL et la spectroscopie semblent améliorer la précision diagnostique [122].

La ¹⁸F-FET PET, peut également être utile pour distinguer la récidive de la pseudo-progression, au cas où l'IRM conventionnelle et les techniques d'IRM avancées ne sont pas concluantes [123].

7.2 Spectroscopie ¹H

7.2.1 Introduction générale

La spectroscopie par résonance magnétique (SRM) analyse la composition chimique du parenchyme sur un ou plusieurs voxels, où les métabolites sont quantifiés à l'échelle millimolaire.

C'est une exploration non invasive et *in vivo* de la composition moléculaire des tissus, autant physiologique que pathologique.

La SRM ne nécessite pas d'injection d'un agent de contraste et aucun rayonnement ionisant n'est nécessaire.

On s'intéressera ici à l'analyse du signal du noyau d'hydrogène qui est de loin la plus courante en IRM clinique [124].

7.2.2 Bases physiques

Dès les années 1950, on a découvert que les noyaux d'hydrogène dans de divers environnements moléculaires résonnaient à des fréquences légèrement différentes [125].

7.2.2.1 Déplacement chimique (δ)

Pour simplifier, sous l'effet d'un champ magnétique appliqué, la fréquence de résonance des molécules varie en fonction du milieu environnant. Cet effet est connu sous le nom de
déplacement chimique, et permet de distinguer les noyaux dans des environnements chimiques différents.

Cette différence de fréquence de résonance est exprimée en parties par millions, qui est une valeur indépendante de l'amplitude du champ magnétique.

Le déplacement chimique mesuré en Hz augmente linéairement avec l'intensité du champ. Par conséquent, la résolution de la spectroscopie augmente avec l'intensité du champ. (Figure 2)

$$d_m = \frac{(\omega_m - \omega_{ref})}{\omega_{ref}} \cdot 10^6$$

<caption>Figure 2. Formule de calcul du déplacement chimique</caption>

* $\omega_m$ : fréquence de résonance de la molécule étudiée

* $\omega_{ref}$ : fréquence de résonance de la molécule de référence

* $d_m$ : valeur du déplacement chimique en ppm

Pour la spectroscopie du proton (¹H) in vitro, les valeurs de déplacement chimique (δ) sont indiquées en ppm par rapport à une molécule de référence : le tétraméthylsilane (TMS).

In vivo, des composés tels que le TMS ne sont pas disponibles, de sorte que l'un des signaux spectraux endogènes est généralement utilisé comme référence (par exemple, pour le cerveau, la résonance N-acétyle du N-acétylaspartate (NAA), fixée à 2,02 ppm, est souvent utilisée).

L'interaction entre des noyaux atomiques de groupements chimiques voisins est visible sous la forme d'une décomposition de chaque raie en raie complexe (doublet, triplet, multiplet) : c'est ce qu'on appelle le couplage spin-spin. L'espacement entre ces pics est indépendant de l'amplitude du champ magnétique.

Un spectre peut donc être représenté de la manière suivante (Figure 3) :

- En abscisse : la position des métabolites en fonction de leur déplacement chimique. Cet axe est orienté de droite à gauche.

- En ordonnée : l'amplitude du pic.
déplacement chimique, et permet de distinguer les noyaux dans des environnements chimiques différents.

Cette différence de fréquence de résonance est exprimée en parties par millions, qui est une valeur indépendante de l'amplitude du champ magnétique.

Le déplacement chimique mesuré en Hz augmente linéairement avec l'intensité du champ. Par conséquent, la résolution de la spectroscopie augmente avec l'intensité du champ. (Figure 2)

$$d_m = \frac{(\omega_m - \omega_{ref})}{\omega_{ref}} \cdot 10^6$$

<caption>Figure 2. Formule de calcul du déplacement chimique</caption>

* ωm : fréquence de résonance de la molécule étudiée

* ωref : fréquence de résonance de la molécule de référence

* dm : valeur du déplacement chimique en ppm

Pour la spectroscopie du proton (¹H) in vitro, les valeurs de déplacement chimique (δ) sont indiquées en ppm par rapport à une molécule de référence : le tétraméthylsilane (TMS).

In vivo, des composés tels que le TMS ne sont pas disponibles, de sorte que l'un des signaux spectraux endogènes est généralement utilisé comme référence (par exemple, pour le cerveau, la résonance N-acétyle du N-acétylaspartate (NAA), fixée à 2,02 ppm, est souvent utilisée).

L'interaction entre des noyaux atomiques de groupements chimiques voisins est visible sous la forme d'une décomposition de chaque raie en raie complexe (doublet, triplet, multiplet) : c'est ce qu'on appelle le couplage spin-spin. L'espacement entre ces pics est indépendant de l'amplitude du champ magnétique.

Un spectre peut donc être représenté de la manière suivante (Figure 3) :

- En abscisse : la position des métabolites en fonction de leur déplacement chimique. Cet axe est orienté de droite à gauche.

- En ordonnée : l'amplitude du pic.
<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 3. Exemple d'un spectre encéphalique normal</figcaption></figure>

La surface sous la courbe du pic dépend principalement de la concentration du métabolite. La largeur du pic est inversement proportionnelle au temps de relaxation T₂*.

### 7.2.2.2 Prérequis

La SRM *in vivo* nécessite un appareillage IRM presque identique à celui utilisé en imagerie conventionnelle, en exigeant toutefois :

- Un champ magnétique suffisamment puissant et extrêmement homogène, ceci afin de discerner les pics de résonance (un champ magnétique hétérogène conduit à une dispersion des fréquences de résonance, d'où un étalement des pics voire leur disparition dans le bruit de fond).

- Des séquences dédiées permettant l'acquisition du signal spectroscopique. Il existe deux types de SRM : soit la spectroscopie monovoxel (SVS : Single Voxel Spectroscopy) qui ne recueille le spectre que d'un seul voxel, soit l'imagerie spectroscopique (CSI : Chemical Shift Imaging) qui mesure les spectres en projection (1D), sur une coupe (2D) ou un volume (3D).

- Un traitement adapté des données via des logiciels
<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 3. Exemple d'un spectre encéphalique normal</figcaption></figure>

La surface sous la courbe du pic dépend principalement de la concentration du métabolite. La largeur du pic est inversement proportionnelle au temps de relaxation T₂*.

### 7.2.2.2 Prérequis

La SRM *in vivo* nécessite un appareillage IRM presque identique à celui utilisé en imagerie conventionnelle, en exigeant toutefois :

- Un champ magnétique suffisamment puissant et extrêmement homogène, ceci afin de discerner les pics de résonance (un champ magnétique hétérogène conduit à une dispersion des fréquences de résonance, d'où un étalement des pics voire leur disparition dans le bruit de fond).

- Des séquences dédiées permettant l'acquisition du signal spectroscopique. Il existe deux types de SRM : soit la spectroscopie monovoxel (SVS : Single Voxel Spectroscopy) qui ne recueille le spectre que d'un seul voxel, soit l'imagerie spectroscopique (CSI : Chemical Shift Imaging) qui mesure les spectres en projection (1D), sur une coupe (2D) ou un volume (3D).

- Un traitement adapté des données via des logiciels
Avant chaque acquisition de SRM, une homogénéisation du champ magnétique (shimming) est effectuée sur la région d'intérêt.

Plus cette région est importante, plus il sera difficile de rendre le champ magnétique homogène sur son ensemble.

Les calcifications, zones hémorragiques, altèrent la qualité de la spectroscopie en raison des perturbations de champ engendrées par les différences de susceptibilité magnétique avec les tissus mous.

L'optimisation de la fréquence de précession de l'eau est nécessaire pour permettre la suppression satisfaisante du pic de l'eau, grâce à des impulsions sélectives en fréquence et des gradients de déphasage.

De plus, l'utilisation de bandes de saturation est fréquente afin de soustraire les signaux indésirables notamment lipidiques. (Figure 4)

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 4. Exemple illustrant l'utilisation de bandes de saturation</figcaption></figure>

Parmi les difficultés rencontrées en SRM, on peut citer le faible rapport signal/bruit. C'est un facteur critique intrinsèque de qualité de l'imagerie.

Ceci impose de multiplier le nombre de mesures (NSA) et limite la résolution spatiale (voxel d'un volume minimal d'environ 3,5 cm³ soit des dimensions de 1,5 x 1,5 x 1,5 cm).

Pour augmenter le rapport signal/bruit, on peut intensifier la force du champ magnétique (3T au lieu de 1,5T), augmenter le temps d'acquisition ou encore moduler la performance des bobines de réception (ou antennes) de l'IRM, qui sont responsables de la détection du signal de résonance magnétique.
Avant chaque acquisition de SRM, une homogénéisation du champ magnétique (shimming) est effectuée sur la région d'intérêt.

Plus cette région est importante, plus il sera difficile de rendre le champ magnétique homogène sur son ensemble.

Les calcifications, zones hémorragiques, altèrent la qualité de la spectroscopie en raison des perturbations de champ engendrées par les différences de susceptibilité magnétique avec les tissus mous.

L'optimisation de la fréquence de précession de l'eau est nécessaire pour permettre la suppression satisfaisante du pic de l'eau, grâce à des impulsions sélectives en fréquence et des gradients de déphasage.

De plus, l'utilisation de bandes de saturation est fréquente afin de soustraire les signaux indésirables notamment lipidiques. (Figure 4)

<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 4. Exemple illustrant l'utilisation de bandes de saturation</figcaption></figure>

Parmi les difficultés rencontrées en SRM, on peut citer le faible rapport signal/bruit. C'est un facteur critique intrinsèque de qualité de l'imagerie.

Ceci impose de multiplier le nombre de mesures (NSA) et limite la résolution spatiale (voxel d'un volume minimal d'environ 3,5 cm³ soit des dimensions de 1,5 x 1,5 x 1,5 cm).

Pour augmenter le rapport signal/bruit, on peut intensifier la force du champ magnétique (3T au lieu de 1,5T), augmenter le temps d'acquisition ou encore moduler la performance des bobines de réception (ou antennes) de l'IRM, qui sont responsables de la détection du signal de résonance magnétique.
La qualité d'un spectre repose donc sur deux critères principaux :

- Le rapport signal/bruit (hauteurs des pics de métabolites par rapport au bruit de fond).

- La résolution spectrale (largeur des pics, déterminant la possibilité de séparer les différents métabolites).

### 7.2.3 Métabolites explorés

Le nombre de molécules pouvant être étudié est limité en SRM.

Voici les principaux métabolites que l'on peut analyser [126] :

* *Le N-acétyl aspartate* (NAA, 2,0 ppm) est synthétisé à partir de l'acétylation de l'acide aminé aspartate dans les mitochondries neuronales et est un marqueur de la viabilité neuronale. La réduction du NAA est observée dans de nombreuses pathologies, telles que le gliome et la nécrose radique, qui impliquent la destruction ou le remplacement des neurones.

* *La choline* (Cho, 3,2 ppm) est un précurseur de l'acétylcholine, un composant des membranes cellulaires. Un taux élevé de Cho est un marqueur de l'augmentation du renouvellement cellulaire, que l'on peut observer dans les tumeurs et autres processus prolifératifs [127].

* *La créatine/phosphocréatine* (Cr, 3,0 ppm) joue un rôle dans le stockage et le transfert d'énergie dans les neurones à métabolisme élevé. La Cr est relativement stable dans un certain nombre de processus pathologiques et sert de contrôle interne qui peut être utilisé pour des calculs de ratio, tels que Cho/Cr.

* *Le lactate* (Lac, 1,3 ppm) est un marqueur du métabolisme anaérobie et n'est pas observé dans les spectres du cerveau adulte normal en raison du métabolisme aérobie exclusif du cerveau. Le lactate est visualisé dans les tissus nécrotiques à métabolisme anaérobie, notamment les abcès et les tumeurs de haut grade. Le lactate se superpose aux lipides à TE court, et montre une inversion à TE intermédiaire et présente un double pic caractéristique à TE plus long [128].

* *Les lipides libres* (Lip, 1,3 ppm : résonance large, double à 1,3 (CH2) et 0,9 ppm (CH3)) sont des composants de la membrane cellulaire et augmentent dans les maladies à fort taux de renouvellement cellulaire telles que les gliomes de haut grade. Cependant, il ne s'agit pas d'une caractéristique spécifique et on peut l'observer dans d'autres pathologies à fort renouvellement/destruction cellulaire telles que les abcès, les infarctus et les
La qualité d'un spectre repose donc sur deux critères principaux :

- Le rapport signal/bruit (hauteurs des pics de métabolites par rapport au bruit de fond).

- La résolution spectrale (largeur des pics, déterminant la possibilité de séparer les différents métabolites).

### 7.2.3 Métabolites explorés

Le nombre de molécules pouvant être étudié est limité en SRM.

Voici les principaux métabolites que l'on peut analyser [126] :

* *Le N-acétyl aspartate* (NAA, 2,0 ppm) est synthétisé à partir de l'acétylation de l'acide aminé aspartate dans les mitochondries neuronales et est un marqueur de la viabilité neuronale. La réduction du NAA est observée dans de nombreuses pathologies, telles que le gliome et la nécrose radique, qui impliquent la destruction ou le remplacement des neurones.

* *La choline* (Cho, 3,2 ppm) est un précurseur de l'acétylcholine, un composant des membranes cellulaires. Un taux élevé de Cho est un marqueur de l'augmentation du renouvellement cellulaire, que l'on peut observer dans les tumeurs et autres processus prolifératifs [127].

* *La créatine/phosphocréatine* (Cr, 3,0 ppm) joue un rôle dans le stockage et le transfert d'énergie dans les neurones à métabolisme élevé. La Cr est relativement stable dans un certain nombre de processus pathologiques et sert de contrôle interne qui peut être utilisé pour des calculs de ratio, tels que Cho/Cr.

* *Le lactate* (Lac, 1,3 ppm) est un marqueur du métabolisme anaérobie et n'est pas observé dans les spectres du cerveau adulte normal en raison du métabolisme aérobie exclusif du cerveau. Le lactate est visualisé dans les tissus nécrotiques à métabolisme anaérobie, notamment les abcès et les tumeurs de haut grade. Le lactate se superpose aux lipides à TE court, et montre une inversion à TE intermédiaire et présente un double pic caractéristique à TE plus long [128].

* *Les lipides libres* (Lip, 1,3 ppm : résonance large, double à 1,3 (CH2) et 0,9 ppm (CH3)) sont des composants de la membrane cellulaire et augmentent dans les maladies à fort taux de renouvellement cellulaire telles que les gliomes de haut grade. Cependant, il ne s'agit pas d'une caractéristique spécifique et on peut l'observer dans d'autres pathologies à fort renouvellement/destruction cellulaire telles que les abcès, les infarctus et les
métastases. Le pic des lipides peut contaminer celui du lactate puisqu'ils ont des fréquences de résonance proches l'une de l'autre.

* Le myo-inositol (mI, 3,5 ppm) est un précurseur du phosphatidylinositol (un phospholipide) et du phosphatidylinositol 4,5-bisphosphate. Des élévations de mI sont observées dans les gliomes de bas grade ; en revanche, une réduction est observée dans les gliomes de grade IV de l'OMS et peut être un marqueur utile dans le classement des gliomes [129].

* Le complexe Glutamine-Glutamate (Glx, entre 2,1 et 2,5 ppm et un second groupe de résonance entre 3,65 et 3,85 ppm.) La glutamine sert de substrat énergétique et de détoxifiant, le glutamate est le reflet de l'excitotoxicité et du pool des neurotransmetteurs intra-cellulaires. Les deux métabolites pouvant être difficilement différenciables on les regroupe sous le terme de Glx.

* Le 2-Hydroxyglutarate (2-HG, 2,25 ppm) est un oncométabolite qui suscite un intérêt croissant depuis quelque temps. Les tumeurs présentant des mutations de l'isocitrate déshydrogénase (IDH-1) accumulent des niveaux plus élevés de 2-HG et, par conséquent, la détection du 2-HG peut être utilisée avec une précision raisonnable pour la détection non invasive des gliomes mutants IDH-1 [130].

* Le glucose (Glc, 3,8ppm et 5,25ppp) est une molécule servant de substrat énergétique aux neurones.

En fonction du temps d'écho de la séquence de spectroscopie, le nombre de métabolites que l'on est capable de distinguer varie : plus le TE est long (135 ou 270 ms), plus on sélectionne de métabolites à T₂ long.

A TE court (15 à 20 ms), le spectre sera plus riche et complexe en raison de la superposition d'un plus grand nombre de pics, ce qui pose un certain nombre de problèmes de quantification et d'interprétation [131].

### 7.2.4 Réalisation de la séquence

La SRM monovoxel est une technique permettant d'obtenir le signal provenant d'un volume limité à un seul voxel.

Cette procédure est rapide, d'une durée d'environ 1 à 3 minutes, et comporte trois étapes principales.
métastases. Le pic des lipides peut contaminer celui du lactate puisqu'ils ont des fréquences de résonance proches l'une de l'autre.

* Le myo-inositol (mI, 3,5 ppm) est un précurseur du phosphatidylinositol (un phospholipide) et du phosphatidylinositol 4,5-bisphosphate. Des élévations de mI sont observées dans les gliomes de bas grade ; en revanche, une réduction est observée dans les gliomes de grade IV de l'OMS et peut être un marqueur utile dans le classement des gliomes [129].

* Le complexe Glutamine-Glutamate (Glx, entre 2,1 et 2,5 ppm et un second groupe de résonance entre 3,65 et 3,85 ppm.) La glutamine sert de substrat énergétique et de détoxifiant, le glutamate est le reflet de l'excitotoxicité et du pool des neurotransmetteurs intra-cellulaires. Les deux métabolites pouvant être difficilement différenciables on les regroupe sous le terme de Glx.

* Le 2-Hydroxyglutarate (2-HG, 2,25 ppm) est un oncométabolite qui suscite un intérêt croissant depuis quelque temps. Les tumeurs présentant des mutations de l'isocitrate déshydrogénase (IDH-1) accumulent des niveaux plus élevés de 2-HG et, par conséquent, la détection du 2-HG peut être utilisée avec une précision raisonnable pour la détection non invasive des gliomes mutants IDH-1 [130].

* Le glucose (Glc, 3,8ppm et 5,25ppp) est une molécule servant de substrat énergétique aux neurones.

En fonction du temps d'écho de la séquence de spectroscopie, le nombre de métabolites que l'on est capable de distinguer varie : plus le TE est long (135 ou 270 ms), plus on sélectionne de métabolites à T₂ long.

A TE court (15 à 20 ms), le spectre sera plus riche et complexe en raison de la superposition d'un plus grand nombre de pics, ce qui pose un certain nombre de problèmes de quantification et d'interprétation [131].

### 7.2.4 Réalisation de la séquence

La SRM monovoxel est une technique permettant d'obtenir le signal provenant d'un volume limité à un seul voxel.

Cette procédure est rapide, d'une durée d'environ 1 à 3 minutes, et comporte trois étapes principales.
La première est la suppression du signal de l'eau, nécessaire en raison de la présence abondante de molécules d'eau dans le corps humain. En l'absence de cette suppression, le pic de l'eau à 4,7 ppm masquerait le signal spectroscopique des autres métabolites.

La technique de suppression de l'eau la plus couramment utilisée est CHESS (CHEmical Shift Selective), qui utilise des impulsions radiofréquence (RF) de bande passante étroite centrées sur la fréquence de résonance de l'eau.

En deuxième lieu, on sélectionne le voxel d'intérêt en utilisant trois impulsions RF sélectives dans les trois directions de l'espace (x, y, z). Chaque impulsion RF est liée à un gradient de champ magnétique spécifique à une direction donnée.

L'application simultanée d'une impulsion RF et d'un gradient permet de sélectionner une bande étroite de spins dans la direction correspondante.

En combinant les trois impulsions RF et leurs gradients respectifs, on définit un volume unique dans l'espace tridimensionnel.

Enfin on réalise l'acquisition du signal. Pour mener à bien cette étape, deux types de séquences peuvent être utilisées : PRESS (Point-RESolved Spectroscopy) et STEAM (STimulated Echo Acquisition Mode).

Au CHU d'Amiens c'est la séquence PRESS qui est utilisée : on réalise trois impulsions RF avec des angles de bascule de 90° - 180° - 180° pour générer un écho de spin.

En raison de sa plus grande amplitude d'écho de spin, la méthode PRESS offre un meilleur rapport signal sur bruit que la méthode STEAM, et elle peut être utilisée avec des temps d'écho (TE) courts ou longs.

Les résultats de la SRM sont le plus souvent exprimés en rapports de concentrations ou d'aires.

Le pic de créatine ou la comparaison par rapport à la zone saine controlatérale servent souvent de valeurs de référence.

La mesure de la concentration réelle des métabolites par SRM se heurte à des difficultés techniques et peut induire des sources de variabilité : l'aire des pics doit être déterminée précisément puis doit être convertie en concentration après calibration sur des objets tests de concentration connue en tenant compte des inhomogénéités de champ magnétique.
La première est la suppression du signal de l'eau, nécessaire en raison de la présence abondante de molécules d'eau dans le corps humain. En l'absence de cette suppression, le pic de l'eau à 4,7 ppm masquerait le signal spectroscopique des autres métabolites.

La technique de suppression de l'eau la plus couramment utilisée est CHESS (CHEmical Shift Selective), qui utilise des impulsions radiofréquence (RF) de bande passante étroite centrées sur la fréquence de résonance de l'eau.

En deuxième lieu, on sélectionne le voxel d'intérêt en utilisant trois impulsions RF sélectives dans les trois directions de l'espace (x, y, z). Chaque impulsion RF est liée à un gradient de champ magnétique spécifique à une direction donnée.

L'application simultanée d'une impulsion RF et d'un gradient permet de sélectionner une bande étroite de spins dans la direction correspondante.

En combinant les trois impulsions RF et leurs gradients respectifs, on définit un volume unique dans l'espace tridimensionnel.

Enfin on réalise l'acquisition du signal. Pour mener à bien cette étape, deux types de séquences peuvent être utilisées : PRESS (Point-RESolved Spectroscopy) et STEAM (STimulated Echo Acquisition Mode).

Au CHU d'Amiens c'est la séquence PRESS qui est utilisée : on réalise trois impulsions RF avec des angles de bascule de 90° - 180° - 180° pour générer un écho de spin.

En raison de sa plus grande amplitude d'écho de spin, la méthode PRESS offre un meilleur rapport signal sur bruit que la méthode STEAM, et elle peut être utilisée avec des temps d'écho (TE) courts ou longs.

Les résultats de la SRM sont le plus souvent exprimés en rapports de concentrations ou d'aires.

Le pic de créatine ou la comparaison par rapport à la zone saine controlatérale servent souvent de valeurs de référence.

La mesure de la concentration réelle des métabolites par SRM se heurte à des difficultés techniques et peut induire des sources de variabilité : l'aire des pics doit être déterminée précisément puis doit être convertie en concentration après calibration sur des objets tests de concentration connue en tenant compte des inhomogénéités de champ magnétique.
### 7.2.5 Applications cliniques de la spectroscopie des GBM

#### 7.2.5.1 Diagnostic

Dans les GBM, la SRM peut aider à identifier les zones de prolifération tumorale, où les niveaux de choline et de NAA sont corrélés à la densité cellulaire dans la région qui rehausse le contraste et aux anomalies en pondération T2, ainsi que dans le tissu en dehors de ces deux anomalies [113].

Les métastases et les gliomes sont connus pour présenter une majoration de la Cho et une diminution du NAA par rapport à la substance blanche normale adjacente. Cependant, les lipides et les macromolécules sont plus élevés dans les métastases que dans les glioblastomes [132].

L'étude en SRM de l'œdème à proximité d'une masse qui se rehausse peut aider au diagnostic, car l'œdème dans les gliomes contient plus souvent des cellules tumorales infiltrantes et présente donc des taux plus élevés de Cho/NAA et de Cho/Cr [133].

L'abcès cérébral pyogène est un autre type de masse cérébrale qui peut parfois être confondu avec un GBM. L'imagerie conventionnelle, en particulier l'évaluation avec les séquences de DWI et ADC de la portion lésionnelle non rehaussée, est traditionnellement très utile. Quant à l'identification du lactate, on le retrouve souvent dans ces deux entités [134]. La description classique de l'abcès par SRM comprend la présence de pics d'acides aminés tels que valine, alanine, leucine, acétate et succinate.

#### 7.2.5.2 Classement tumoral

La SRM a un rôle à jouer dans le classement des gliomes. Associée à d'autres caractéristiques d'imagerie telles que l'hémorragie, la nécrose et le rehaussement, elle peut être utile pour étayer un diagnostic de gliome de haut grade par rapport à un gliome de bas grade.

Les caractéristiques spectroscopiques anormales typiques des gliomes de bas grade comprennent une élévation modeste de Cho, une réduction de NAA et une élévation du rapport Cho/Cr. Le mI et le rapport mI/Cr peuvent également être élevés.

Les gliomes de bas grade sans traitement sont généralement dépourvus de pics de Lac et de Lip. Dans certains cas, les gliomes de bas grade peuvent ne présenter que de légères modifications de Cho ou de NAA avec quelques modifications de mI.
### 7.2.5 Applications cliniques de la spectroscopie des GBM

#### 7.2.5.1 Diagnostic

Dans les GBM, la SRM peut aider à identifier les zones de prolifération tumorale, où les niveaux de choline et de NAA sont corrélés à la densité cellulaire dans la région qui rehausse le contraste et aux anomalies en pondération T2, ainsi que dans le tissu en dehors de ces deux anomalies [113].

Les métastases et les gliomes sont connus pour présenter une majoration de la Cho et une diminution du NAA par rapport à la substance blanche normale adjacente. Cependant, les lipides et les macromolécules sont plus élevés dans les métastases que dans les glioblastomes [132].

L'étude en SRM de l'œdème à proximité d'une masse qui se rehausse peut aider au diagnostic, car l'œdème dans les gliomes contient plus souvent des cellules tumorales infiltrantes et présente donc des taux plus élevés de Cho/NAA et de Cho/Cr [133].

L'abcès cérébral pyogène est un autre type de masse cérébrale qui peut parfois être confondu avec un GBM. L'imagerie conventionnelle, en particulier l'évaluation avec les séquences de DWI et ADC de la portion lésionnelle non rehaussée, est traditionnellement très utile. Quant à l'identification du lactate, on le retrouve souvent dans ces deux entités [134]. La description classique de l'abcès par SRM comprend la présence de pics d'acides aminés tels que valine, alanine, leucine, acétate et succinate.

#### 7.2.5.2 Classement tumoral

La SRM a un rôle à jouer dans le classement des gliomes. Associée à d'autres caractéristiques d'imagerie telles que l'hémorragie, la nécrose et le rehaussement, elle peut être utile pour étayer un diagnostic de gliome de haut grade par rapport à un gliome de bas grade.

Les caractéristiques spectroscopiques anormales typiques des gliomes de bas grade comprennent une élévation modeste de Cho, une réduction de NAA et une élévation du rapport Cho/Cr. Le mI et le rapport mI/Cr peuvent également être élevés.

Les gliomes de bas grade sans traitement sont généralement dépourvus de pics de Lac et de Lip. Dans certains cas, les gliomes de bas grade peuvent ne présenter que de légères modifications de Cho ou de NAA avec quelques modifications de mI.
Par conséquent, il convient de noter que la spectroscopie à TE court avec plus de variations de métabolites détectables est utile dans les gliomes de bas grade.

Les gliomes de haut grade ont tendance à présenter des changements plus spectaculaires en SRM que les tumeurs de bas grade.

Les caractéristiques SRM typiques des gliomes de grade III et IV comprennent une augmentation de la Cho, du Lac et une diminution de la Cr, du NAA et du mI. (Figure 5)

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure 5: Exemple d'un spectre évocateur d'un glioblastome</figcaption></figure>

Les concentrations de NAA sont plus élevées dans les gliomes de bas grade que dans les gliomes de haut grade et peuvent être utilisées comme marqueur de pronostic et de classement des gliomes [135].

Des réductions de Cr peuvent être observées et, en combinaison avec une augmentation de Cho, les rapports Cho/Cr sont plus élevés dans les gliomes de haut grade que dans les gliomes de bas grade [135].

Les anomalies spectroscopiques du glioblastome peuvent varier en fonction de la zone échantillonnée, et l'échantillonnage des régions nécrotiques peut ne montrer que des pics de lipides et de lactate avec un pic de Cho réduit et/ou absent.
Par conséquent, il convient de noter que la spectroscopie à TE court avec plus de variations de métabolites détectables est utile dans les gliomes de bas grade.

Les gliomes de haut grade ont tendance à présenter des changements plus spectaculaires en SRM que les tumeurs de bas grade.

Les caractéristiques SRM typiques des gliomes de grade III et IV comprennent une augmentation de la Cho, du Lac et une diminution de la Cr, du NAA et du mI. (Figure 5)

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure 5: Exemple d'un spectre évocateur d'un glioblastome</figcaption></figure>

Les concentrations de NAA sont plus élevées dans les gliomes de bas grade que dans les gliomes de haut grade et peuvent être utilisées comme marqueur de pronostic et de classement des gliomes [135].

Des réductions de Cr peuvent être observées et, en combinaison avec une augmentation de Cho, les rapports Cho/Cr sont plus élevés dans les gliomes de haut grade que dans les gliomes de bas grade [135].

Les anomalies spectroscopiques du glioblastome peuvent varier en fonction de la zone échantillonnée, et l'échantillonnage des régions nécrotiques peut ne montrer que des pics de lipides et de lactate avec un pic de Cho réduit et/ou absent.
La présence de pics de lactate et de lipides suggère une tumeur de grade IV et n'est pas couramment observée avec les gliomes de grade III.

La SRM pourrait aider à détecter les cellules de glioblastome mutant IDH qui contiennent des niveaux élevés de 2-hydroxyglutarate (2HG). Ce métabolite est normalement indétectable, mais il est présent à des concentrations très élevées (jusqu'à 100 fois) dans les gliomes mutants IDH.

La spectroscopie est sensible et spécifique pour détecter les mutations IDH-1 et IDH-2 par la détection du 2HG [136]. La détection de la 2HG est de plus corrélée à la réponse au traitement : les niveaux de 2HG diminuent après un traitement adjuvant dans les glioblastomes IDH-mutés [137].

### 7.2.5.3 Suivi

La SRM peut être utile dans le suivi longitudinal des patients atteints de GBM, en particulier en cas de chevauchement significatif entre la progression de la maladie et les effets de l'irradiation.

L'aggravation du rehaussement après injection sur l'imagerie pondérée T1 et l'œdème hyperintense environnant sur la séquence FLAIR peuvent tous deux être dus à une lésion par irradiation de la tumeur et des tissus normaux environnants [138].

La pseudo-progression est un phénomène d'aggravation aiguë de l'intensité de la prise de contraste à l'imagerie dans la phase initiale après la radiothérapie, généralement dans les 3 à 6 premiers mois après la fin de la chimio-radiothérapie [139]. Sa distinction avec la récidive est fondamentale car la thérapeutique est différente.

La pseudo-progression peut se produire dans 20 à 30 % des cas et est plus fréquente chez les patients présentant une mutation du promoteur MGMT [140].

L'imagerie avancée, y compris la SRM, peut être un outil utile pour différencier les effets du traitement de la progression de la tumeur.

L'irradiation entraîne une diminution de la NAA, de la Cho et de la Cr par rapport aux patients présentant une récidive tumorale [138].

Par rapport à une tumeur progressive, la nécrose radique est également plus susceptible de présenter une élévation des taux de Lip et de Lac [122].

La nécrose radique peut aussi se produire de manière différée, à tout moment, des mois ou des années après la fin de la radiothérapie. Elle peut s'accompagner d'une aggravation progressive
La présence de pics de lactate et de lipides suggère une tumeur de grade IV et n'est pas couramment observée avec les gliomes de grade III.

La SRM pourrait aider à détecter les cellules de glioblastome mutant IDH qui contiennent des niveaux élevés de 2-hydroxyglutarate (2HG). Ce métabolite est normalement indétectable, mais il est présent à des concentrations très élevées (jusqu'à 100 fois) dans les gliomes mutants IDH.

La spectroscopie est sensible et spécifique pour détecter les mutations IDH-1 et IDH-2 par la détection du 2HG [136]. La détection de la 2HG est de plus corrélée à la réponse au traitement : les niveaux de 2HG diminuent après un traitement adjuvant dans les glioblastomes IDH-mutés [137].

### 7.2.5.3 Suivi

La SRM peut être utile dans le suivi longitudinal des patients atteints de GBM, en particulier en cas de chevauchement significatif entre la progression de la maladie et les effets de l'irradiation.

L'aggravation du rehaussement après injection sur l'imagerie pondérée T1 et l'œdème hyperintense environnant sur la séquence FLAIR peuvent tous deux être dus à une lésion par irradiation de la tumeur et des tissus normaux environnants [138].

La pseudo-progression est un phénomène d'aggravation aiguë de l'intensité de la prise de contraste à l'imagerie dans la phase initiale après la radiothérapie, généralement dans les 3 à 6 premiers mois après la fin de la chimio-radiothérapie [139]. Sa distinction avec la récidive est fondamentale car la thérapeutique est différente.

La pseudo-progression peut se produire dans 20 à 30 % des cas et est plus fréquente chez les patients présentant une mutation du promoteur MGMT [140].

L'imagerie avancée, y compris la SRM, peut être un outil utile pour différencier les effets du traitement de la progression de la tumeur.

L'irradiation entraîne une diminution de la NAA, de la Cho et de la Cr par rapport aux patients présentant une récidive tumorale [138].

Par rapport à une tumeur progressive, la nécrose radique est également plus susceptible de présenter une élévation des taux de Lip et de Lac [122].

La nécrose radique peut aussi se produire de manière différée, à tout moment, des mois ou des années après la fin de la radiothérapie. Elle peut s'accompagner d'une aggravation progressive
du rehaussement, de l'œdème et de l'effet de masse, ainsi que d'une aggravation des symptômes du patient. La radionécrose tardive pose un dilemme diagnostique considérable en raison de la grande variabilité de sa chronologie.

Les approches combinées utilisant la SRM en conjonction avec d'autres techniques d'imagerie avancées peuvent donner les meilleurs résultats [141].

### 7.2.5.4 Perspectives

Des recherches sont actuellement en cours pour améliorer la technologie actuelle et développer de nouvelles applications afin d'accroître l'utilité clinique de la SRM dans le diagnostic et le traitement des tumeurs cérébrales.

Un certain nombre de méthodes visant à accélérer la SRM ont été décrites, notamment l'imagerie parallèle et la détection comprimée [142].

L'utilisation de la SRM pour choisir les sites de biopsie optimaux est rendue possible par l'imagerie spectroscopique du cerveau entier. Les tumeurs cérébrales sont très infiltrantes et le diagnostic des gliomes de grade II et III peut être particulièrement difficile car il s'agit de tumeurs hétérogènes qui peuvent manquer de rehaussement bien défini [114].

Des anomalies métaboliques plus importantes sont associées à des zones plus prolifératives, et l'échantillonnage de ces régions maximise les chances d'échantillonner des zones de haut grade [113].

La planification avancée du traitement est également une application potentielle de la SRM du cerveau entier [143]. La récidive peut se produire dans les zones environnantes insuffisamment traitées par les plans d'irradiation existants. Une meilleure stratégie pourrait consister à traiter les zones présentant une anomalie spectroscopique plus importante, telles que celles présentant un rapport Cho/NAA élevé, par une irradiation à forte dose de la zone présentant une différence de seuil avec la substance blanche normale [144].
du rehaussement, de l'œdème et de l'effet de masse, ainsi que d'une aggravation des symptômes du patient. La radionécrose tardive pose un dilemme diagnostique considérable en raison de la grande variabilité de sa chronologie.

Les approches combinées utilisant la SRM en conjonction avec d'autres techniques d'imagerie avancées peuvent donner les meilleurs résultats [141].

### 7.2.5.4 Perspectives

Des recherches sont actuellement en cours pour améliorer la technologie actuelle et développer de nouvelles applications afin d'accroître l'utilité clinique de la SRM dans le diagnostic et le traitement des tumeurs cérébrales.

Un certain nombre de méthodes visant à accélérer la SRM ont été décrites, notamment l'imagerie parallèle et la détection comprimée [142].

L'utilisation de la SRM pour choisir les sites de biopsie optimaux est rendue possible par l'imagerie spectroscopique du cerveau entier. Les tumeurs cérébrales sont très infiltrantes et le diagnostic des gliomes de grade II et III peut être particulièrement difficile car il s'agit de tumeurs hétérogènes qui peuvent manquer de rehaussement bien défini [114].

Des anomalies métaboliques plus importantes sont associées à des zones plus prolifératives, et l'échantillonnage de ces régions maximise les chances d'échantillonner des zones de haut grade [113].

La planification avancée du traitement est également une application potentielle de la SRM du cerveau entier [143]. La récidive peut se produire dans les zones environnantes insuffisamment traitées par les plans d'irradiation existants. Une meilleure stratégie pourrait consister à traiter les zones présentant une anomalie spectroscopique plus importante, telles que celles présentant un rapport Cho/NAA élevé, par une irradiation à forte dose de la zone présentant une différence de seuil avec la substance blanche normale [144].
# 8 Objectif

L'introduction précédente a permis de mettre en évidence la complexité et la grande hétérogénéité des GBM, ainsi que de préciser la place de la SRM au sein de l'imagerie avancée multimodale.

L'objectif principal de notre étude était d'étudier de manière longitudinale les variations de ratios spectroscopiques au cours du temps afin d'en extraire des données nous permettant de mieux comprendre la physiopathologie de la maladie, et d'améliorer la prise en charge des patients atteints de glioblastomes.

Les critères secondaires d'intérêt comprenaient l'étude de ces variations dans 2 groupes de patients différents : « biopsie » et « exérèse. »
# 8 Objectif

L'introduction précédente a permis de mettre en évidence la complexité et la grande hétérogénéité des GBM, ainsi que de préciser la place de la SRM au sein de l'imagerie avancée multimodale.

L'objectif principal de notre étude était d'étudier de manière longitudinale les variations de ratios spectroscopiques au cours du temps afin d'en extraire des données nous permettant de mieux comprendre la physiopathologie de la maladie, et d'améliorer la prise en charge des patients atteints de glioblastomes.

Les critères secondaires d'intérêt comprenaient l'étude de ces variations dans 2 groupes de patients différents : « biopsie » et « exérèse. »
# Matériel et méthodes

## 1 Design de l'étude

Cette étude de cohorte monocentrique rétrospective a examiné les dossiers de patients suivis pour un GBM au CHU d'Amiens entre le 1er janvier 2013 et le 31 décembre 2022.

*Les critères d'inclusion comprenaient* uniquement les adultes ayant bénéficié d'une IRM encéphalique avec données de spectroscopie et suivi en imagerie au CHU d'Amiens, avec un diagnostic histologique de GBM.

*Les critères de non-inclusion comprenaient* le refus à la réutilisation de données médicales dans le cadre de la recherche, l'absence de suivi en imagerie au CHU d'Amiens, les données spectroscopiques manquantes ne permettant pas l'analyse statistique, les patients mineurs ainsi que l'absence de critères de qualité du spectre RMN.

Cette cohorte de patients a été divisée en deux bras d'étude, « biopsie » et « exérèse ».

Le critère principal d'intérêt était d'en extraire des variations significatives de ratios spectroscopiques au cours du temps, leur ordre, et des informations qui pourraient influencer la prise en charge des patients en amont notamment sur la survie, la prédiction d'un pronostic, la réponse au traitement, ainsi qu'une meilleure compréhension de la physiopathologie du GBM.

Les critères secondaires d'intérêt comprenaient l'étude de ces variations dans ces 2 groupes de patients différents : « biopsie » et « exérèse ».

## 2 Patients et données

Les patients suivis pour un GBM au CHU d'Amiens entre le 1er janvier 2013 et le 31 décembre 2022 ont été rétrospectivement recrutés.

Ils devaient avoir bénéficié d'IRM encéphaliques itératives avec données spectroscopiques répondant aux critères d'inclusion et de non-inclusion.

L'ensemble des données recueillies était disponible dans le dossier médical informatisé interne du CHU d'Amiens. Le diagnostic, la récidive et le traitement envisagé ont été déterminés par
# Matériel et méthodes

## 1 Design de l'étude

Cette étude de cohorte monocentrique rétrospective a examiné les dossiers de patients suivis pour un GBM au CHU d'Amiens entre le 1er janvier 2013 et le 31 décembre 2022.

*Les critères d'inclusion comprenaient* uniquement les adultes ayant bénéficié d'une IRM encéphalique avec données de spectroscopie et suivi en imagerie au CHU d'Amiens, avec un diagnostic histologique de GBM.

*Les critères de non-inclusion comprenaient* le refus à la réutilisation de données médicales dans le cadre de la recherche, l'absence de suivi en imagerie au CHU d'Amiens, les données spectroscopiques manquantes ne permettant pas l'analyse statistique, les patients mineurs ainsi que l'absence de critères de qualité du spectre RMN.

Cette cohorte de patients a été divisée en deux bras d'étude, « biopsie » et « exérèse ».

Le critère principal d'intérêt était d'en extraire des variations significatives de ratios spectroscopiques au cours du temps, leur ordre, et des informations qui pourraient influencer la prise en charge des patients en amont notamment sur la survie, la prédiction d'un pronostic, la réponse au traitement, ainsi qu'une meilleure compréhension de la physiopathologie du GBM.

Les critères secondaires d'intérêt comprenaient l'étude de ces variations dans ces 2 groupes de patients différents : « biopsie » et « exérèse ».

## 2 Patients et données

Les patients suivis pour un GBM au CHU d'Amiens entre le 1er janvier 2013 et le 31 décembre 2022 ont été rétrospectivement recrutés.

Ils devaient avoir bénéficié d'IRM encéphaliques itératives avec données spectroscopiques répondant aux critères d'inclusion et de non-inclusion.

L'ensemble des données recueillies était disponible dans le dossier médical informatisé interne du CHU d'Amiens. Le diagnostic, la récidive et le traitement envisagé ont été déterminés par
une réunion de concertation multidisciplinaire ou à défaut lors d'une consultation avec l'oncologue référent.

Les données, collectées via le logiciel RIS DxCare®, comprenaient l'âge, le sexe, la date de récidive, le statut mutationnel IDH1, le statut de méthylation de MGMT, l'expression de p53 et Ki67, le traitement préalable et le traitement de la récidive, l'état général (KPS, score OMS), date de décès et date au diagnostic, date de réalisation des différentes imageries d'intérêt et le type d'intervention chirurgicale.

L'exposition à la variable chirurgie a permis de définir deux grands groupes : patients ayant bénéficié d'une biopsie ou d'une exérèse.

Les IRM, réalisées avec des appareils GE HealthCare© 1,5 et 3 Tesla, incluaient des séquences standardisées et étaient accessibles via le PACS du CHU.

Le protocole standardisé comprenait les séquences suivantes :

1. Axiales T1 FSE, diffusion b0-b1000, T2 EG

2. Sagittale 3D FLAIR FS

3. Axiale PERFUSION T2 EG

4. Axiale 3D T1 EG après injection de gadolinium

5. Spectroscopies PRESS TE 35 ms et 144 ms (TE 288 ms si disponible)

6. Axiale T1 FSE au temps tardif après injection de gadolinium

Les données recueillies comprenaient les résonances spectroscopiques des métabolites suivants : Cho, NAA, Lac, Lip, mI, Glx, Glc.

Les données ont été anonymisées conformément aux recommandations de la Direction de la Recherche Clinique et de l'Innovation (DRCI) du CHU d'Amiens.

## 3 Extraction de caractéristiques

Les examens d'intérêt étaient disponibles sur le PACS du CHU et ont ainsi pu être téléchargés sur une console d'interprétation du service de radiologie pour être retraitées.
une réunion de concertation multidisciplinaire ou à défaut lors d'une consultation avec l'oncologue référent.

Les données, collectées via le logiciel RIS DxCare®, comprenaient l'âge, le sexe, la date de récidive, le statut mutationnel IDH1, le statut de méthylation de MGMT, l'expression de p53 et Ki67, le traitement préalable et le traitement de la récidive, l'état général (KPS, score OMS), date de décès et date au diagnostic, date de réalisation des différentes imageries d'intérêt et le type d'intervention chirurgicale.

L'exposition à la variable chirurgie a permis de définir deux grands groupes : patients ayant bénéficié d'une biopsie ou d'une exérèse.

Les IRM, réalisées avec des appareils GE HealthCare© 1,5 et 3 Tesla, incluaient des séquences standardisées et étaient accessibles via le PACS du CHU.

Le protocole standardisé comprenait les séquences suivantes :

1. Axiales T1 FSE, diffusion b0-b1000, T2 EG

2. Sagittale 3D FLAIR FS

3. Axiale PERFUSION T2 EG

4. Axiale 3D T1 EG après injection de gadolinium

5. Spectroscopies PRESS TE 35 ms et 144 ms (TE 288 ms si disponible)

6. Axiale T1 FSE au temps tardif après injection de gadolinium

Les données recueillies comprenaient les résonances spectroscopiques des métabolites suivants : Cho, NAA, Lac, Lip, mI, Glx, Glc.

Les données ont été anonymisées conformément aux recommandations de la Direction de la Recherche Clinique et de l'Innovation (DRCI) du CHU d'Amiens.

## 3 Extraction de caractéristiques

Les examens d'intérêt étaient disponibles sur le PACS du CHU et ont ainsi pu être téléchargés sur une console d'interprétation du service de radiologie pour être retraitées.
Les données spectroscopiques, disponibles sur le PACS après modélisation par la console d'acquisition IRM, incluaient des séquences à TE 35 ms et 144 ms, et pour certains patients également une séquence à TE 288 ms.

Afin de tenir compte de la variabilité lors des acquisitions, les mesures des résonances spectroscopiques ont été faites en quantification relative par ratio avec le pic du CH3 de la créatine (Cr).

# 4 Analyse de données

L'objectif principal de cette étude était de rechercher des variations de ratios spectroscopiques au cours du temps entre deux groupes de patients, c'est-à-dire entre le groupe « biopsie » versus le groupe « exérèse ».

De manière secondaire, ces données ont été comparées entre des sous-groupes de patients répartis en fonction de la constitution de 3 clusters obtenus via une analyse en composantes principales à t0 ainsi qu'au cours du suivi longitudinal.

La modalité t0 est définie par la date à laquelle des données de spectroscopie sont disponibles au plus près du diagnostic initial de GBM du patient.

Une analyse de survie a également été réalisée en fonction de ces 3 clusters.

## 4.1 Analyses univariées

Les variables qualitatives, binaires, ou discrètes avec très peu de modalités sont exprimées en effectif et pourcentage.

Les variables quantitatives sont exprimées en moyenne et écart type (SD, *standard deviation*) si l'histogramme révèle une distribution d'allure symétrique, et médiane premier et troisième quartile (Q1, Q3) dans le cas contraire.

Les survies globales sont étudiées avec l'estimateur de Kaplan-Meier et log rank test. Les intervalles de confiance des survies à 95% (IC95) sont calculés à l'aide d'une loi normale.

## 4.2 Analyses bivariées et multivariables

L'indépendance entre deux variables qualitatives est testée à l'aide d'un test du Khi².
Les données spectroscopiques, disponibles sur le PACS après modélisation par la console d'acquisition IRM, incluaient des séquences à TE 35 ms et 144 ms, et pour certains patients également une séquence à TE 288 ms.

Afin de tenir compte de la variabilité lors des acquisitions, les mesures des résonances spectroscopiques ont été faites en quantification relative par ratio avec le pic du CH3 de la créatine (Cr).

# 4 Analyse de données

L'objectif principal de cette étude était de rechercher des variations de ratios spectroscopiques au cours du temps entre deux groupes de patients, c'est-à-dire entre le groupe « biopsie » versus le groupe « exérèse ».

De manière secondaire, ces données ont été comparées entre des sous-groupes de patients répartis en fonction de la constitution de 3 clusters obtenus via une analyse en composantes principales à t0 ainsi qu'au cours du suivi longitudinal.

La modalité t0 est définie par la date à laquelle des données de spectroscopie sont disponibles au plus près du diagnostic initial de GBM du patient.

Une analyse de survie a également été réalisée en fonction de ces 3 clusters.

## 4.1 Analyses univariées

Les variables qualitatives, binaires, ou discrètes avec très peu de modalités sont exprimées en effectif et pourcentage.

Les variables quantitatives sont exprimées en moyenne et écart type (SD, *standard deviation*) si l'histogramme révèle une distribution d'allure symétrique, et médiane premier et troisième quartile (Q1, Q3) dans le cas contraire.

Les survies globales sont étudiées avec l'estimateur de Kaplan-Meier et log rank test. Les intervalles de confiance des survies à 95% (IC95) sont calculés à l'aide d'une loi normale.

## 4.2 Analyses bivariées et multivariables

L'indépendance entre deux variables qualitatives est testée à l'aide d'un test du Khi².
L'indépendance entre une variable qualitative et une variable quantitative est testée à l'aide d'un test de Student ou d'un test de Wilcoxon-Mann-Whitney.

Pour les analyses multivariables, le logiciel de statistiques R package Factominer a été utilisé.
([Http://factominer.free.fr/factomethods/hierarchical-clustering-on-principal-components.html](Http://factominer.free.fr/factomethods/hierarchical-clustering-on-principal-components.html))

L'indépendance entre une variable de survie et une variable qualitative est testée à l'aide d'un test du Log Rank.

## 4.3 Significativité

Les tests statistiques sont bilatéraux. Les p valeurs sont considérées comme significatives au seuil de 5%. Les intervalles de confiance sont calculés à 95%.

# 5 Cadre réglementaire

Cette étude a été approuvée par la Direction de la Recherche Clinique et de l'Innovation (DRCI) au titre d'un protocole de recherche n'impliquant pas la personne humaine selon la référence PI2023_843_0118.

Ce travail a été mené conformément à l'homologation de la méthodologie de référence relative aux traitements de données à caractère personnel mise en œuvre dans le cadre des recherches n'impliquant pas la personne humaine, des études et évaluations dans le domaine de la santé (MR-004).

Les données pseudonymisées ont été stockées sur l'espace de recherche sécurisé dédié pour ce projet de recherche avec cryptage AES-256.

L'ensemble des patients et du personnel soignant impliqués dans cette étude a bénéficié d'une information claire et adaptée à leur niveau de compréhension.

Pour la réalisation de cette étude, aucune demande de financement n'a été réalisée.
L'indépendance entre une variable qualitative et une variable quantitative est testée à l'aide d'un test de Student ou d'un test de Wilcoxon-Mann-Whitney.

Pour les analyses multivariables, le logiciel de statistiques R package Factominer a été utilisé.
([Http://factominer.free.fr/factomethods/hierarchical-clustering-on-principal-components.html](Http://factominer.free.fr/factomethods/hierarchical-clustering-on-principal-components.html))

L'indépendance entre une variable de survie et une variable qualitative est testée à l'aide d'un test du Log Rank.

## 4.3 Significativité

Les tests statistiques sont bilatéraux. Les p valeurs sont considérées comme significatives au seuil de 5%. Les intervalles de confiance sont calculés à 95%.

# 5 Cadre réglementaire

Cette étude a été approuvée par la Direction de la Recherche Clinique et de l'Innovation (DRCI) au titre d'un protocole de recherche n'impliquant pas la personne humaine selon la référence PI2023_843_0118.

Ce travail a été mené conformément à l'homologation de la méthodologie de référence relative aux traitements de données à caractère personnel mise en œuvre dans le cadre des recherches n'impliquant pas la personne humaine, des études et évaluations dans le domaine de la santé (MR-004).

Les données pseudonymisées ont été stockées sur l'espace de recherche sécurisé dédié pour ce projet de recherche avec cryptage AES-256.

L'ensemble des patients et du personnel soignant impliqués dans cette étude a bénéficié d'une information claire et adaptée à leur niveau de compréhension.

Pour la réalisation de cette étude, aucune demande de financement n'a été réalisée.
# Résultats

## 1 Flowchart

Parmi les patients suivis pour un glioblastome au CHU d'Amiens entre janvier 2013 et décembre 2022, 69 patients éligibles ont été inclus dans l'étude. Sur ces patients, 38 ont intégré le groupe biopsie et 31 le groupe exérèse. Les examens d'imagerie ont été considérés comme indépendants pour l'analyse statistique et correspondaient aux critères d'inclusion de chaque groupe.

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 6. Diagramme de flux des patients</figcaption></figure>

## 2 Description des patients à l'inclusion

Les caractéristiques descriptives des 69 patients à l'inclusion étaient les suivantes (Table 3)(Table 4) :

- L'âge moyen de décès des patients était de 59.3 (15.3) ans, l'âge moyen au diagnostic était de 57.3 (14.3) ans.
# Résultats

## 1 Flowchart

Parmi les patients suivis pour un glioblastome au CHU d'Amiens entre janvier 2013 et décembre 2022, 69 patients éligibles ont été inclus dans l'étude. Sur ces patients, 38 ont intégré le groupe biopsie et 31 le groupe exérèse. Les examens d'imagerie ont été considérés comme indépendants pour l'analyse statistique et correspondaient aux critères d'inclusion de chaque groupe.

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 6. Diagramme de flux des patients</figcaption></figure>

## 2 Description des patients à l'inclusion

Les caractéristiques descriptives des 69 patients à l'inclusion étaient les suivantes (Table 3)(Table 4) :

- L'âge moyen de décès des patients était de 59.3 (15.3) ans, l'âge moyen au diagnostic était de 57.3 (14.3) ans.
- La médiane de l'indice de Karnofsky des patients était de 0.900 [0.900; 1.00].

- La moyenne du pourcentage de mutation Ki67 était de 0.311 (0.150).

- La moyenne du pourcentage de mutation du promoteur MGMT était de 0.238 (0.235).

- 55% des patients ont bénéficié d'une biopsie.

- 71% des patients avaient un statut IDH muté.

- 62% des patients avaient un score OMS 0, 23% un score 1, 9,8% un score 2 et 4,9% un score 3.

- 62% des patients étaient des hommes.

<table><caption>Table 3. Analyse descriptive quantitative des patients à l'inclusion</caption><thead><tr><th>Variables quantitatives</th><th>moyenne (écart-type)</th><th>médiane [Q25-75]</th><th>min</th><th>max</th><th>n</th></tr></thead><tbody><tr><td>Age de décès</td><td>59.3 (15.3)</td><td>61.5 [53.8; 67.5]</td><td>18.0</td><td>89.0</td><td>56</td></tr><tr><td>Age de diagnostic</td><td>57.3 (14.3)</td><td>59.0 [52.0; 66.0]</td><td>17.0</td><td>84.0</td><td>69</td></tr><tr><td>Karnofsky</td><td>0.893 (0.121)</td><td>0.900 [0.900; 1.00]</td><td>0.400</td><td>1.00</td><td>61</td></tr><tr><td>Ki67</td><td>0.311 (0.150)</td><td>0.300 [0.200; 0.375]</td><td>0.100</td><td>0.700</td><td>47</td></tr><tr><td>MGMT</td><td>0.238 (0.235)</td><td>0.165 [0.0475; 0.380]</td><td>0.0100</td><td>0.880</td><td>36</td></tr><tr><td>P53</td><td>0.303 (0.253)</td><td>0.200 [0.100; 0.500]</td><td>0.0100</td><td>0.950</td><td>51</td></tr></tbody></table>
- La médiane de l'indice de Karnofsky des patients était de 0.900 [0.900; 1.00].

- La moyenne du pourcentage de mutation Ki67 était de 0.311 (0.150).

- La moyenne du pourcentage de mutation du promoteur MGMT était de 0.238 (0.235).

- 55% des patients ont bénéficié d'une biopsie.

- 71% des patients avaient un statut IDH muté.

- 62% des patients avaient un score OMS 0, 23% un score 1, 9,8% un score 2 et 4,9% un score 3.

- 62% des patients étaient des hommes.

<table><caption>Table 3. Analyse descriptive quantitative des patients à l'inclusion</caption><thead><tr><th>Variables quantitatives</th><th>moyenne (écart-type)</th><th>médiane [Q25-75]</th><th>min</th><th>max</th><th>n</th></tr></thead><tbody><tr><td>Age de décès</td><td>59.3 (15.3)</td><td>61.5 [53.8; 67.5]</td><td>18.0</td><td>89.0</td><td>56</td></tr><tr><td>Age de diagnostic</td><td>57.3 (14.3)</td><td>59.0 [52.0; 66.0]</td><td>17.0</td><td>84.0</td><td>69</td></tr><tr><td>Karnofsky</td><td>0.893 (0.121)</td><td>0.900 [0.900; 1.00]</td><td>0.400</td><td>1.00</td><td>61</td></tr><tr><td>Ki67</td><td>0.311 (0.150)</td><td>0.300 [0.200; 0.375]</td><td>0.100</td><td>0.700</td><td>47</td></tr><tr><td>MGMT</td><td>0.238 (0.235)</td><td>0.165 [0.0475; 0.380]</td><td>0.0100</td><td>0.880</td><td>36</td></tr><tr><td>P53</td><td>0.303 (0.253)</td><td>0.200 [0.100; 0.500]</td><td>0.0100</td><td>0.950</td><td>51</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Table 4. Analyse descriptive qualitative des patients à l'inclusion</caption><thead><tr><th>Variables qualitatives</th><th></th><th>n (%)</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">Chirurgie</td><td>Biopsie</td><td>38 (55%)</td></tr><tr><td>Exérèse</td><td>31 (45%)</td></tr><tr><td rowspan="2">IDH-1</td><td>Non muté</td><td>39 (71%)</td></tr><tr><td>Muté</td><td>16 (29%)</td></tr><tr><td rowspan="4">OMS score</td><td>0</td><td>38 (62%)</td></tr><tr><td>1</td><td>14 (23%)</td></tr><tr><td>2</td><td>6 (9.8%)</td></tr><tr><td>3</td><td>3 (4.9%)</td></tr><tr><td rowspan="2">Sexe</td><td>Homme</td><td>43 (62%)</td></tr><tr><td>Femme</td><td>26 (38%)</td></tr></tbody></table>

# 3 Analyses univariables en fonction du type de chirurgie

## 3.1 Caractéristiques cliniques des patients à l'inclusion

En fonction du type de chirurgie, on a observé une répartition significativement différente du score OMS (p = 0.033) chez les patients biopsiés et opérés (Table 5).

Les autres variables ne présentaient pas de différence significative différente selon le type de chirurgie c'est-à-dire l'âge de décès, l'âge au diagnostic, l'index de Karnofsky, le statut IDH-1, le pourcentage de mutation Ki67, MGMT et P53.
<table><caption>Table 4. Analyse descriptive qualitative des patients à l'inclusion</caption><thead><tr><th>Variables qualitatives</th><th></th><th>n (%)</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">Chirurgie</td><td>Biopsie</td><td>38 (55%)</td></tr><tr><td>Exérèse</td><td>31 (45%)</td></tr><tr><td rowspan="2">IDH-1</td><td>Non muté</td><td>39 (71%)</td></tr><tr><td>Muté</td><td>16 (29%)</td></tr><tr><td rowspan="4">OMS score</td><td>0</td><td>38 (62%)</td></tr><tr><td>1</td><td>14 (23%)</td></tr><tr><td>2</td><td>6 (9.8%)</td></tr><tr><td>3</td><td>3 (4.9%)</td></tr><tr><td rowspan="2">Sexe</td><td>Homme</td><td>43 (62%)</td></tr><tr><td>Femme</td><td>26 (38%)</td></tr></tbody></table>

# 3 Analyses univariables en fonction du type de chirurgie

## 3.1 Caractéristiques cliniques des patients à l'inclusion

En fonction du type de chirurgie, on a observé une répartition significativement différente du score OMS (p = 0.033) chez les patients biopsiés et opérés (Table 5).

Les autres variables ne présentaient pas de différence significative différente selon le type de chirurgie c'est-à-dire l'âge de décès, l'âge au diagnostic, l'index de Karnofsky, le statut IDH-1, le pourcentage de mutation Ki67, MGMT et P53.
<table><caption>Table 5. Caractéristiques cliniques des patients à l'inclusion en fonction du type de chirurgie</caption><thead><tr><th>Caractéristiques</th><th></th><th>Biopsie (n = 38)</th><th>Exérèse (n = 31)</th><th>n</th><th>p</th></tr></thead><tbody><tr><td>Age décès, moyenne (écart-type)</td><td></td><td>57.2 (18.4)</td><td>62.1 (9.63)</td><td>56</td><td>0.54</td></tr><tr><td>Age diag, moyenne (écart-type)</td><td></td><td>56.1 (17.2)</td><td>58.7 (9.63)</td><td>69</td><td>0.42</td></tr><tr><td>Karnofsky, moyenne (écart-type)</td><td></td><td>0.866 (0.143)</td><td>0.931 (0.0679)</td><td>61</td><td>0.087</td></tr><tr><td>Ki67, moyenne (écart-type)</td><td></td><td>0.278 (0.128)</td><td>0.348 (0.167)</td><td>47</td><td>0.11</td></tr><tr><td>MGMT, moyenne (écart-type)</td><td></td><td>0.255 (0.213)</td><td>0.225 (0.255)</td><td>36</td><td>0.62</td></tr><tr><td>P53, moyenne (écart-type)</td><td></td><td>0.348 (0.279)</td><td>0.248 (0.210)</td><td>51</td><td>0.2</td></tr><tr><td rowspan="2">IDH-1</td><td>non muté</td><td>24 (75%)</td><td>15 (65%)</td><td>39</td><td>0.43</td></tr><tr><td>muté</td><td>8 (25%)</td><td>8 (35%)</td><td>16</td><td>-</td></tr><tr><td rowspan="4">OMS score</td><td>0</td><td>18 (51%)</td><td>20 (77%)</td><td>38</td><td>0.033</td></tr><tr><td>1</td><td>8 (23%)</td><td>6 (23%)</td><td>14</td><td>-</td></tr><tr><td>2</td><td>6 (17%)</td><td>0 (0%)</td><td>6</td><td>-</td></tr><tr><td>3</td><td>3 (8.6%)</td><td>0 (0%)</td><td>3</td><td>-</td></tr><tr><td rowspan="2">Sexe</td><td>Homme</td><td>25 (66%)</td><td>18 (58%)</td><td>43</td><td>0.51</td></tr><tr><td>Femme</td><td>13 (34%)</td><td>13 (42%)</td><td>26</td><td>-</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Table 5. Caractéristiques cliniques des patients à l'inclusion en fonction du type de chirurgie</caption><thead><tr><th>Caractéristiques</th><th></th><th>Biopsie (n = 38)</th><th>Exérèse (n = 31)</th><th>n</th><th>p</th></tr></thead><tbody><tr><td>Age décès, moyenne (écart-type)</td><td></td><td>57.2 (18.4)</td><td>62.1 (9.63)</td><td>56</td><td>0.54</td></tr><tr><td>Age diag, moyenne (écart-type)</td><td></td><td>56.1 (17.2)</td><td>58.7 (9.63)</td><td>69</td><td>0.42</td></tr><tr><td>Karnofsky, moyenne (écart-type)</td><td></td><td>0.866 (0.143)</td><td>0.931 (0.0679)</td><td>61</td><td>0.087</td></tr><tr><td>Ki67, moyenne (écart-type)</td><td></td><td>0.278 (0.128)</td><td>0.348 (0.167)</td><td>47</td><td>0.11</td></tr><tr><td>MGMT, moyenne (écart-type)</td><td></td><td>0.255 (0.213)</td><td>0.225 (0.255)</td><td>36</td><td>0.62</td></tr><tr><td>P53, moyenne (écart-type)</td><td></td><td>0.348 (0.279)</td><td>0.248 (0.210)</td><td>51</td><td>0.2</td></tr><tr><td rowspan="2">IDH-1</td><td>non muté</td><td>24 (75%)</td><td>15 (65%)</td><td>39</td><td>0.43</td></tr><tr><td>muté</td><td>8 (25%)</td><td>8 (35%)</td><td>16</td><td>-</td></tr><tr><td rowspan="4">OMS score</td><td>0</td><td>18 (51%)</td><td>20 (77%)</td><td>38</td><td>0.033</td></tr><tr><td>1</td><td>8 (23%)</td><td>6 (23%)</td><td>14</td><td>-</td></tr><tr><td>2</td><td>6 (17%)</td><td>0 (0%)</td><td>6</td><td>-</td></tr><tr><td>3</td><td>3 (8.6%)</td><td>0 (0%)</td><td>3</td><td>-</td></tr><tr><td rowspan="2">Sexe</td><td>Homme</td><td>25 (66%)</td><td>18 (58%)</td><td>43</td><td>0.51</td></tr><tr><td>Femme</td><td>13 (34%)</td><td>13 (42%)</td><td>26</td><td>-</td></tr></tbody></table>
## 3.2 Caractéristiques spectroscopiques des patients à t0

On a constaté que la moyenne de Cho/Cr était significativement différente suivant le type de chirurgie (p = <0.01) (Table 6).

Pour les autres ratios spectroscopiques à t0, on n'a pas observé pas de différences significatives entre le groupe « biopsie » et « exérèse », soit pour les variables suivantes : Glc/Cr, Glx/Cr, Lac/Cr, Lip/Cr, mI/Cr et NAA/Cr.

<table><caption>Table 6. Caractéristiques spectroscopiques des patients à l'inclusion en fonction du type de chirurgie</caption><thead><tr><td>Ratios</td><td>Biopsie (n = 38)</td><td>Exérèse (n = 31)</td><td>n</td><td>p</td></tr></thead><tbody><tr><td>Cho/Cr</td><td>2.30 (0.784)</td><td>1.77 (0.766)</td><td>69</td><td>&lt;0.01</td></tr><tr><td>Glc/Cr</td><td>1.13 (0.653)</td><td>1.01 (0.481)</td><td>66</td><td>0.43</td></tr><tr><td>Glx/Cr</td><td>1.83 (0.884)</td><td>1.81 (0.862)</td><td>66</td><td>0.93</td></tr><tr><td>Lac/Cr</td><td>1.62 (1.25)</td><td>1.80 (1.46)</td><td>64</td><td>0.6</td></tr><tr><td>Lip/Cr</td><td>3.27 (4.19)</td><td>2.50 (3.02)</td><td>69</td><td>0.38</td></tr><tr><td>Ml/Cr</td><td>1.03 (0.476)</td><td>0.870 (0.338)</td><td>66</td><td>0.12</td></tr><tr><td>NAA/Cr</td><td>1.07 (0.506)</td><td>1.10 (0.378)</td><td>69</td><td>0.78</td></tr></tbody></table>
## 3.2 Caractéristiques spectroscopiques des patients à t0

On a constaté que la moyenne de Cho/Cr était significativement différente suivant le type de chirurgie (p = <0.01) (Table 6).

Pour les autres ratios spectroscopiques à t0, on n'a pas observé pas de différences significatives entre le groupe « biopsie » et « exérèse », soit pour les variables suivantes : Glc/Cr, Glx/Cr, Lac/Cr, Lip/Cr, mI/Cr et NAA/Cr.

<table><caption>Table 6. Caractéristiques spectroscopiques des patients à l'inclusion en fonction du type de chirurgie</caption><thead><tr><td>Ratios</td><td>Biopsie (n = 38)</td><td>Exérèse (n = 31)</td><td>n</td><td>p</td></tr></thead><tbody><tr><td>Cho/Cr</td><td>2.30 (0.784)</td><td>1.77 (0.766)</td><td>69</td><td>&lt;0.01</td></tr><tr><td>Glc/Cr</td><td>1.13 (0.653)</td><td>1.01 (0.481)</td><td>66</td><td>0.43</td></tr><tr><td>Glx/Cr</td><td>1.83 (0.884)</td><td>1.81 (0.862)</td><td>66</td><td>0.93</td></tr><tr><td>Lac/Cr</td><td>1.62 (1.25)</td><td>1.80 (1.46)</td><td>64</td><td>0.6</td></tr><tr><td>Lip/Cr</td><td>3.27 (4.19)</td><td>2.50 (3.02)</td><td>69</td><td>0.38</td></tr><tr><td>Ml/Cr</td><td>1.03 (0.476)</td><td>0.870 (0.338)</td><td>66</td><td>0.12</td></tr><tr><td>NAA/Cr</td><td>1.07 (0.506)</td><td>1.10 (0.378)</td><td>69</td><td>0.78</td></tr></tbody></table>
# 4 Analyses multivariables

## 4.1 Test d'indépendance du coefficient de corrélation de Pearson à t0 entre deux ratios spectroscopiques

Un test de corrélation de Pearson a été réalisé afin de comparer la force et le sens d'une association entre deux variables quantitatives à t0 (Figure 7), ici entre deux ratios spectroscopiques.

Cette analyse a montré une corrélation significative très forte entre Glc/Cr et Glx/Cr (r=0,89).

On a également remarqué une association forte entre Glx/Cr et mI/cr (r=0,75) ainsi qu'entre Glc/Cr et mI/Cr (r=0,74).

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure 7. Coefficient de corrélation de Pearson des différents ratios métaboliques à t0, le code couleur traduit la force de l'association entre 2 variables.</figcaption></figure>
# 4 Analyses multivariables

## 4.1 Test d'indépendance du coefficient de corrélation de Pearson à t0 entre deux ratios spectroscopiques

Un test de corrélation de Pearson a été réalisé afin de comparer la force et le sens d'une association entre deux variables quantitatives à t0 (Figure 7), ici entre deux ratios spectroscopiques.

Cette analyse a montré une corrélation significative très forte entre Glc/Cr et Glx/Cr (r=0,89).

On a également remarqué une association forte entre Glx/Cr et mI/cr (r=0,75) ainsi qu'entre Glc/Cr et mI/Cr (r=0,74).

<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure 7. Coefficient de corrélation de Pearson des différents ratios métaboliques à t0, le code couleur traduit la force de l'association entre 2 variables.</figcaption></figure>
## 4.2 Analyse en composantes principales à t0

Une analyse HCPC (Hierarchical Clustering on Principal Components) a été effectuée à t0 et a permis de mettre en évidence les principales composantes influant le plus sur la variance.

Cette méthode a déterminé 5 axes principaux, dont 2 représentent majoritairement la fluctuation de la variance (Figure 8).

Chaque axe se décompose selon l'importance de la variation des différentes variables Cho/Cr, NAA/Cr, Lip/Cr, Lac/Cr, mI/Cr, Glx/Cr et Glc/Cr à t0.

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure 8. Nombres de composantes principales à t0 exprimées en fonction du pourcentage de la variance</figcaption></figure>

Cette analyse multidimensionnelle a montré que le premier axe PC1 explique à lui seul plus de 48.4% de la variance à t0.
## 4.2 Analyse en composantes principales à t0

Une analyse HCPC (Hierarchical Clustering on Principal Components) a été effectuée à t0 et a permis de mettre en évidence les principales composantes influant le plus sur la variance.

Cette méthode a déterminé 5 axes principaux, dont 2 représentent majoritairement la fluctuation de la variance (Figure 8).

Chaque axe se décompose selon l'importance de la variation des différentes variables Cho/Cr, NAA/Cr, Lip/Cr, Lac/Cr, mI/Cr, Glx/Cr et Glc/Cr à t0.

<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure 8. Nombres de composantes principales à t0 exprimées en fonction du pourcentage de la variance</figcaption></figure>

Cette analyse multidimensionnelle a montré que le premier axe PC1 explique à lui seul plus de 48.4% de la variance à t0.
<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure 9. Axe PC1 de l'HCPC montrant les ratios spectroscopiques variant le plus à t0, ici le Glx/Cr et Glc/Cr</figcaption></figure>

L'axe PC1 est expliqué majoritairement par les variations de Glx/Cr et Glc/Cr (Figure 9). Dans une moindre mesure ensuite cette PC1 était dépendante des autres métabolites par ordre d'importance décroissant le mI/Cr, Lac/Cr, Cho/Cr, Lip/Cr et enfin NAA/Cr.

Quant à la deuxième dimension de l'analyse PC2, cette dernière explique 16.4% de la variance.
Les métabolites variant le plus au sein de cet axe sont les ratios NAA/Cr et Lip/Cr (Figure 10).

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Figure 10. Axe PC2 de l'HCPC montrant les ratios spectroscopiques variant le plus à t0, ici le NAA/Cr et Lip/Cr</figcaption></figure>
<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure 9. Axe PC1 de l'HCPC montrant les ratios spectroscopiques variant le plus à t0, ici le Glx/Cr et Glc/Cr</figcaption></figure>

L'axe PC1 est expliqué majoritairement par les variations de Glx/Cr et Glc/Cr (Figure 9). Dans une moindre mesure ensuite cette PC1 était dépendante des autres métabolites par ordre d'importance décroissant le mI/Cr, Lac/Cr, Cho/Cr, Lip/Cr et enfin NAA/Cr.

Quant à la deuxième dimension de l'analyse PC2, cette dernière explique 16.4% de la variance.
Les métabolites variant le plus au sein de cet axe sont les ratios NAA/Cr et Lip/Cr (Figure 10).

<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>Figure 10. Axe PC2 de l'HCPC montrant les ratios spectroscopiques variant le plus à t0, ici le NAA/Cr et Lip/Cr</figcaption></figure>
Cette analyse HCPC a également permis de mettre en évidence 3 clusters de patients différents en fonction des composantes principales PC1 et PC2 (Figure 11).

Le premier cluster comprenait 54 patients, le second était constitué de 6 patients, enfin le troisième cluster contenait 9 patients.

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Figure 11. Répartition des patients en clusters à t0 selon l'axe PC1 et PC2 de l'analyse HCPC</figcaption></figure>

Le clustering hiérarchique des patients, à savoir les relations entre des ensembles de données similaires, peut être également représenté sous la forme d'un dendogramme (Figure 12).
Cette analyse HCPC a également permis de mettre en évidence 3 clusters de patients différents en fonction des composantes principales PC1 et PC2 (Figure 11).

Le premier cluster comprenait 54 patients, le second était constitué de 6 patients, enfin le troisième cluster contenait 9 patients.

<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Figure 11. Répartition des patients en clusters à t0 selon l'axe PC1 et PC2 de l'analyse HCPC</figcaption></figure>

Le clustering hiérarchique des patients, à savoir les relations entre des ensembles de données similaires, peut être également représenté sous la forme d'un dendogramme (Figure 12).
<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>Figure 12. Dendrogramme hiérarchique expliquant le regroupement des patients en 3 clusters</figcaption></figure>

Ces 3 clusters ont été ensuite comparés en fonction de leurs ratios spectroscopiques respectifs
via une analyse de la variance ANOVA (Table 7) :

- Le cluster 2 présentait une moyenne plus élevée du rapport Cho/Cr et Lip/Cr

- Le cluster 3 montrait une prédominance des rapports Lac/Cr, Glx/Cr, mI/Cr et Glc/Cr

- Le cluster 1 était constitué du reste des patients dont le profil métabolique était moins discriminant

- Seul le ratio NAA/Cr apparaissait non significatif pour la comparaison au sein des clusters
<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>Figure 12. Dendrogramme hiérarchique expliquant le regroupement des patients en 3 clusters</figcaption></figure>

Ces 3 clusters ont été ensuite comparés en fonction de leurs ratios spectroscopiques respectifs
via une analyse de la variance ANOVA (Table 7) :

- Le cluster 2 présentait une moyenne plus élevée du rapport Cho/Cr et Lip/Cr

- Le cluster 3 montrait une prédominance des rapports Lac/Cr, Glx/Cr, mI/Cr et Glc/Cr

- Le cluster 1 était constitué du reste des patients dont le profil métabolique était moins discriminant

- Seul le ratio NAA/Cr apparaissait non significatif pour la comparaison au sein des clusters
<table><caption>Table 7. Comparaison des ratios spectroscopiques des 3 clusters à t0 par une analyse de la variance ANOVA</caption><thead><tr><th rowspan="2">Variables</th><th colspan="2">Cluster 1</th><th colspan="2">Cluster 2</th><th colspan="2">Cluster 3</th><th rowspan="2">ANOVA<br>P value</th></tr><tr><th>Moyenne</th><th>Écart-type</th><th>Moyenne</th><th>Écart-type</th><th>Moyenne</th><th>Écart-type</th></tr></thead><tbody><tr><td>Cho/Cr</td><td>1.81</td><td>0.56</td><td>3.25</td><td>0.96</td><td>2.83</td><td>0.91</td><td>p&lt;0.0001</td></tr><tr><td>NAA/Cr</td><td>1.03</td><td>0.39</td><td>1.27</td><td>0.65</td><td>1.28</td><td>0.58</td><td>p=0.1627</td></tr><tr><td>Lac/Cr</td><td>1.26</td><td>0.61</td><td>2.30</td><td>0.68</td><td>4.36</td><td>1.91</td><td>p&lt;0.0001</td></tr><tr><td>Lip/Cr</td><td>2.00</td><td>2.30</td><td>11.71</td><td>5.00</td><td>2.59</td><td>1.49</td><td>p&lt;0.0001</td></tr><tr><td>MI/Cr</td><td>0.81</td><td>0.28</td><td>1.04</td><td>0.28</td><td>1.68</td><td>0.46</td><td>p&lt;0.0001</td></tr><tr><td>Glx/Cr</td><td>1.47</td><td>0.41</td><td>2.68</td><td>1.14</td><td>3.28</td><td>0.65</td><td>p&lt;0.0001</td></tr><tr><td>Glc/Cr</td><td>0.85</td><td>0.28</td><td>1.41</td><td>0.56</td><td>2.07</td><td>0.66</td><td>p&lt;0.0001</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Table 7. Comparaison des ratios spectroscopiques des 3 clusters à t0 par une analyse de la variance ANOVA</caption><thead><tr><th rowspan="2">Variables</th><th colspan="2">Cluster 1</th><th colspan="2">Cluster 2</th><th colspan="2">Cluster 3</th><th rowspan="2">ANOVA<br>P value</th></tr><tr><th>Moyenne</th><th>Écart-type</th><th>Moyenne</th><th>Écart-type</th><th>Moyenne</th><th>Écart-type</th></tr></thead><tbody><tr><td>Cho/Cr</td><td>1.81</td><td>0.56</td><td>3.25</td><td>0.96</td><td>2.83</td><td>0.91</td><td>p&lt;0.0001</td></tr><tr><td>NAA/Cr</td><td>1.03</td><td>0.39</td><td>1.27</td><td>0.65</td><td>1.28</td><td>0.58</td><td>p=0.1627</td></tr><tr><td>Lac/Cr</td><td>1.26</td><td>0.61</td><td>2.30</td><td>0.68</td><td>4.36</td><td>1.91</td><td>p&lt;0.0001</td></tr><tr><td>Lip/Cr</td><td>2.00</td><td>2.30</td><td>11.71</td><td>5.00</td><td>2.59</td><td>1.49</td><td>p&lt;0.0001</td></tr><tr><td>MI/Cr</td><td>0.81</td><td>0.28</td><td>1.04</td><td>0.28</td><td>1.68</td><td>0.46</td><td>p&lt;0.0001</td></tr><tr><td>Glx/Cr</td><td>1.47</td><td>0.41</td><td>2.68</td><td>1.14</td><td>3.28</td><td>0.65</td><td>p&lt;0.0001</td></tr><tr><td>Glc/Cr</td><td>0.85</td><td>0.28</td><td>1.41</td><td>0.56</td><td>2.07</td><td>0.66</td><td>p&lt;0.0001</td></tr></tbody></table>
## 4.3 Analyse de survie globale

La survie globale des patients au sein des 3 clusters a été étudiée avec l'estimateur de Kaplan-Meier et le log rank test (Figure 13).

Le taux de survie semblait diminué au sein du cluster 1 en comparaison aux deux autres clusters avec une tendance non significative (p=0,2).

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>Figure 13. Analyse de survie globale pour les 3 clusters de patients selon l'estimateur de Kaplan-Meier et le log rank test</figcaption></figure>

## 4.4 Analyse descriptive univariable des caractéristiques cliniques des patients au sein des 3 clusters à t0

En fonction de la répartition en clusters, les seules différences significatives observées entre les groupes de patients concernaient le score OMS (p = **0.049**), la répartition du sexe (p = **0.034**), et le pourcentage de mutation P53 (p = <**0.01**>) (Table 8).

On n'observait pas de différence significative en fonction des 3 clusters pour l'âge de décès, l'âge au diagnostic, le type de chirurgie, le statut IDH, l'index de Karnofsky, le pourcentage de mutation Ki67 et MGMT.
## 4.3 Analyse de survie globale

La survie globale des patients au sein des 3 clusters a été étudiée avec l'estimateur de Kaplan-Meier et le log rank test (Figure 13).

Le taux de survie semblait diminué au sein du cluster 1 en comparaison aux deux autres clusters avec une tendance non significative (p=0,2).

<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>Figure 13. Analyse de survie globale pour les 3 clusters de patients selon l'estimateur de Kaplan-Meier et le log rank test</figcaption></figure>

## 4.4 Analyse descriptive univariable des caractéristiques cliniques des patients au sein des 3 clusters à t0

En fonction de la répartition en clusters, les seules différences significatives observées entre les groupes de patients concernaient le score OMS (p = **0.049**), la répartition du sexe (p = **0.034**), et le pourcentage de mutation P53 (p = <**0.01**>) (Table 8).

On n'observait pas de différence significative en fonction des 3 clusters pour l'âge de décès, l'âge au diagnostic, le type de chirurgie, le statut IDH, l'index de Karnofsky, le pourcentage de mutation Ki67 et MGMT.
<table><caption>Table 8. Caractéristiques cliniques des patients à t0 en fonction des clusters</caption><thead><tr><th>Variables</th><th></th><th>Clusters 1 (n = 54)</th><th>Clusters 2 (n = 6)</th><th>Clusters 3 (n = 9)</th><th>n</th><th>p</th></tr></thead><tbody><tr><td>Age décès, moyenne (écart-type)</td><td></td><td>60.2 (14.0)</td><td>48.3 (30.4)</td><td>57.7 (18.0)</td><td>56</td><td>0.78</td></tr><tr><td>Age diag, moyenne (écart-type)</td><td></td><td>57.4 (13.2)</td><td>50.8 (20.0)</td><td>60.6 (16.7)</td><td>69</td><td>0.37</td></tr><tr><td>Karnovsky, moyenne (écart-type)</td><td></td><td>0.913 (0.0900)</td><td>0.867 (0.151)</td><td>0.800 (0.207)</td><td>61</td><td>0.26</td></tr><tr><td>Ki67, moyenne (écart-type)</td><td></td><td>0.331 (0.159)</td><td>0.240 (0.0652)</td><td>0.230 (0.0975)</td><td>47</td><td>0.29</td></tr><tr><td>MGMT, moyenne (écart-type)</td><td></td><td>0.239 (0.247)</td><td>0.203 (0.217)</td><td>0.270 (0.204)</td><td>36</td><td>0.66</td></tr><tr><td>P53, moyenne (écart-type)</td><td></td><td>0.258 (0.219)</td><td>0.225 (0.0500)</td><td>0.658 (0.284)</td><td>51</td><td>&lt;0.01</td></tr><tr><td rowspan="2">Chirurgie type, n</td><td>Biopsie</td><td>28 (52%)</td><td>4 (67%)</td><td>6 (67%)</td><td>38</td><td>0.63</td></tr><tr><td>Exérèse</td><td>26 (48%)</td><td>2 (33%)</td><td>3 (33%)</td><td>31</td><td>-</td></tr><tr><td rowspan="2">IDH-1</td><td>Non muté</td><td>32 (74%)</td><td>4 (80%)</td><td>3 (43%)</td><td>39</td><td>0.22</td></tr><tr><td>Muté</td><td>11 (26%)</td><td>1 (20%)</td><td>4 (57%)</td><td>16</td><td>-</td></tr><tr><td rowspan="4">OMS score</td><td>0</td><td>31 (66%)</td><td>3 (50%)</td><td>4 (50%)</td><td>38</td><td>0.049</td></tr><tr><td>1</td><td>11 (23%)</td><td>2 (33%)</td><td>1 (12%)</td><td>14</td><td>-</td></tr><tr><td>2</td><td>5 (11%)</td><td>0 (0%)</td><td>1 (12%)</td><td>6</td><td>-</td></tr><tr><td>3</td><td>0 (0%)</td><td>1 (17%)</td><td>2 (25%)</td><td>3</td><td>-</td></tr><tr><td rowspan="2">Sexe</td><td>Homme</td><td>38 (70%)</td><td>2 (33%)</td><td>3 (33%)</td><td>43</td><td>0.034</td></tr><tr><td>Femme</td><td>16 (30%)</td><td>4 (67%)</td><td>6 (67%)</td><td>26</td><td>-</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Table 8. Caractéristiques cliniques des patients à t0 en fonction des clusters</caption><thead><tr><th>Variables</th><th></th><th>Clusters 1 (n = 54)</th><th>Clusters 2 (n = 6)</th><th>Clusters 3 (n = 9)</th><th>n</th><th>p</th></tr></thead><tbody><tr><td>Age décès, moyenne (écart-type)</td><td></td><td>60.2 (14.0)</td><td>48.3 (30.4)</td><td>57.7 (18.0)</td><td>56</td><td>0.78</td></tr><tr><td>Age diag, moyenne (écart-type)</td><td></td><td>57.4 (13.2)</td><td>50.8 (20.0)</td><td>60.6 (16.7)</td><td>69</td><td>0.37</td></tr><tr><td>Karnovsky, moyenne (écart-type)</td><td></td><td>0.913 (0.0900)</td><td>0.867 (0.151)</td><td>0.800 (0.207)</td><td>61</td><td>0.26</td></tr><tr><td>Ki67, moyenne (écart-type)</td><td></td><td>0.331 (0.159)</td><td>0.240 (0.0652)</td><td>0.230 (0.0975)</td><td>47</td><td>0.29</td></tr><tr><td>MGMT, moyenne (écart-type)</td><td></td><td>0.239 (0.247)</td><td>0.203 (0.217)</td><td>0.270 (0.204)</td><td>36</td><td>0.66</td></tr><tr><td>P53, moyenne (écart-type)</td><td></td><td>0.258 (0.219)</td><td>0.225 (0.0500)</td><td>0.658 (0.284)</td><td>51</td><td>&lt;0.01</td></tr><tr><td rowspan="2">Chirurgie type, n</td><td>Biopsie</td><td>28 (52%)</td><td>4 (67%)</td><td>6 (67%)</td><td>38</td><td>0.63</td></tr><tr><td>Exérèse</td><td>26 (48%)</td><td>2 (33%)</td><td>3 (33%)</td><td>31</td><td>-</td></tr><tr><td rowspan="2">IDH-1</td><td>Non muté</td><td>32 (74%)</td><td>4 (80%)</td><td>3 (43%)</td><td>39</td><td>0.22</td></tr><tr><td>Muté</td><td>11 (26%)</td><td>1 (20%)</td><td>4 (57%)</td><td>16</td><td>-</td></tr><tr><td rowspan="4">OMS score</td><td>0</td><td>31 (66%)</td><td>3 (50%)</td><td>4 (50%)</td><td>38</td><td>0.049</td></tr><tr><td>1</td><td>11 (23%)</td><td>2 (33%)</td><td>1 (12%)</td><td>14</td><td>-</td></tr><tr><td>2</td><td>5 (11%)</td><td>0 (0%)</td><td>1 (12%)</td><td>6</td><td>-</td></tr><tr><td>3</td><td>0 (0%)</td><td>1 (17%)</td><td>2 (25%)</td><td>3</td><td>-</td></tr><tr><td rowspan="2">Sexe</td><td>Homme</td><td>38 (70%)</td><td>2 (33%)</td><td>3 (33%)</td><td>43</td><td>0.034</td></tr><tr><td>Femme</td><td>16 (30%)</td><td>4 (67%)</td><td>6 (67%)</td><td>26</td><td>-</td></tr></tbody></table>
## 4.5 Analyse de variabilité au cours du temps des ratios métaboliques

### 4.5.1 Uniquement chez les GBM « biopsiés »

Au cours du suivi longitudinal, on a montré que seuls les lipides variaient significativement au cours du temps chez les GBM « biospiés », et on a observé également une tendance non significative pour le lacate (Figure 14).

<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>Figure 14. Etude de la variabilité des ratios métaboliques au cours du temps chez les GBM biopsiés, une transformation Log a été réalisée afin de refléter les variations positives ou négatives.</figcaption></figure>

### 4.5.2 Uniquement chez les GBM « opérés »

Cette fois, l'objectif était de tester l'existence de différences significatives, pour chaque métabolite au cours du temps chez les GBM « opérés ».

Cette analyse a pu être réalisée pour 11 patients opérés avec des données appariées à t0, avant puis après récidive (n=11).
## 4.5 Analyse de variabilité au cours du temps des ratios métaboliques

### 4.5.1 Uniquement chez les GBM « biopsiés »

Au cours du suivi longitudinal, on a montré que seuls les lipides variaient significativement au cours du temps chez les GBM « biospiés », et on a observé également une tendance non significative pour le lacate (Figure 14).

<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>Figure 14. Etude de la variabilité des ratios métaboliques au cours du temps chez les GBM biopsiés, une transformation Log a été réalisée afin de refléter les variations positives ou négatives.</figcaption></figure>

### 4.5.2 Uniquement chez les GBM « opérés »

Cette fois, l'objectif était de tester l'existence de différences significatives, pour chaque métabolite au cours du temps chez les GBM « opérés ».

Cette analyse a pu être réalisée pour 11 patients opérés avec des données appariées à t0, avant puis après récidive (n=11).
Au cours du suivi longitudinal, on a observé une variabilité importante, avec de grandes différences de concentration portant sur le ratio Lip/Cr (Figure 15).

Aucune différence significative n'est cependant apparue, ceci même entre les acquisitions en présence vs en absence de tumeur (Figure 16).

<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>Figure 15. Étude de la variabilité des ratios métaboliques avec données appariées à t0, avant, puis après date de récidive chez n=11 GBM opérés.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>Figure 16. Etude de la variabilité des ratios métaboliques au cours du temps chez les GBM opérés en l'absence puis en présence de tumeur.</figcaption></figure>
Au cours du suivi longitudinal, on a observé une variabilité importante, avec de grandes différences de concentration portant sur le ratio Lip/Cr (Figure 15).

Aucune différence significative n'est cependant apparue, ceci même entre les acquisitions en présence vs en absence de tumeur (Figure 16).

<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>Figure 15. Étude de la variabilité des ratios métaboliques avec données appariées à t0, avant, puis après date de récidive chez n=11 GBM opérés.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>Figure 16. Etude de la variabilité des ratios métaboliques au cours du temps chez les GBM opérés en l'absence puis en présence de tumeur.</figcaption></figure>
# Discussion

## 5 Rappel des principaux résultats

Le rationnel de l'étude était d'étudier au cours du temps *in vivo*, et de manière non invasive le tissu tumoral des GBM à l'aide de la spectroscopie par résonance magnétique, technique qui nous offre un reflet indirect du métabolisme cellulaire. Ceci afin d'en extraire des données nous permettant de mieux comprendre la physiopathologie de la maladie, et d'améliorer la prise en charge des patients tant sur le plan diagnostic, que sur la prédiction d'un pronostic.

L'objectif principal de cette étude était de rechercher des variations significatives de ratios spectroscopiques au cours du temps chez 69 patients atteints de glioblastomes, et de manière secondaire d'étudier ces fluctuations dans 2 bras d'étude : « biopsie » (sans chirurgie d'exérèse) et « exérèse ».

*Différentes observations ont été mises en évidence dans ce travail :*

A t0, le test de corrélation de Pearson a principalement montré une association forte entre Glc/Cr et Glx/Cr (r=0,89).

Concernant les différences inter-individuelles à l'inclusion sur le plan clinique et spectroscopique, les seules variables où l'on observait une différence significative en fonction du type de chirurgie étaient : le score OMS, et le ratio Cho/Cr.

Ensuite, le type de métabolites variant le plus à t0 et au cours du suivi longitudinal n'était pas le même.

*A t0*, Les variations spectroscopiques sont principalement expliquées par Glc/Cr et Glx/Cr, et à un moindre degré Lac/Cr.

*Au cours du suivi longitudinal*, nous avons montré que dans le groupe « biopsie », seuls les lipides variaient significativement au cours du temps.

Dans le groupe « exérèse », ce sont les lipides qui présentaient la plus grande tendance à la variation au cours du temps, ceci de manière non significative même entre les acquisitions en
# Discussion

## 5 Rappel des principaux résultats

Le rationnel de l'étude était d'étudier au cours du temps *in vivo*, et de manière non invasive le tissu tumoral des GBM à l'aide de la spectroscopie par résonance magnétique, technique qui nous offre un reflet indirect du métabolisme cellulaire. Ceci afin d'en extraire des données nous permettant de mieux comprendre la physiopathologie de la maladie, et d'améliorer la prise en charge des patients tant sur le plan diagnostic, que sur la prédiction d'un pronostic.

L'objectif principal de cette étude était de rechercher des variations significatives de ratios spectroscopiques au cours du temps chez 69 patients atteints de glioblastomes, et de manière secondaire d'étudier ces fluctuations dans 2 bras d'étude : « biopsie » (sans chirurgie d'exérèse) et « exérèse ».

*Différentes observations ont été mises en évidence dans ce travail :*

A t0, le test de corrélation de Pearson a principalement montré une association forte entre Glc/Cr et Glx/Cr (r=0,89).

Concernant les différences inter-individuelles à l'inclusion sur le plan clinique et spectroscopique, les seules variables où l'on observait une différence significative en fonction du type de chirurgie étaient : le score OMS, et le ratio Cho/Cr.

Ensuite, le type de métabolites variant le plus à t0 et au cours du suivi longitudinal n'était pas le même.

*A t0, Les variations spectroscopiques sont principalement expliquées par Glc/Cr et Glx/Cr, et à un moindre degré Lac/Cr.*

*Au cours du suivi longitudinal, nous avons montré que dans le groupe « biopsie », seuls les lipides variaient significativement au cours du temps.*

Dans le groupe « exérèse », ce sont les lipides qui présentaient la plus grande tendance à la variation au cours du temps, ceci de manière non significative même entre les acquisitions en
présence vs en absence de tumeur. Cette analyse n'a cependant été possible que pour n=11 patients.

L'analyse de survie pour les 3 clusters à t0 selon Kaplan-Meier a retrouvé un taux de survie diminué au sein du cluster 1 de manière non significative en comparaison avec les deux autres clusters.

Concernant les caractéristiques descriptives cliniques en fonction des clusters, il n'a pas été montré de différences significatives entre les groupes hormis pour la répartition du sexe, du score OMS et du rang moyen de p53.

Par ailleurs, une analyse de la variance ANOVA a permis de comparer les ratios spectroscopiques au sein des 3 clusters à t0.

- Le cluster 2 (n=6) présentait une moyenne plus élevée du rapport Cho/Cr et Lip/Cr (très probablement de prolifération et de phospholipides de nécrose respectivement).

- Le cluster 3 (n=9) montrait une prédominance des rapports Lac/Cr, Glx/Cr, mI/Cr et Glc/Cr (probablement en lien avec une activité gliale plutôt tumorale).

- Le cluster 1 était constitué du reste des patients dont le profil métabolique était moins discriminant.

- Seul le ratio NAA/Cr apparaissait non significatif pour la comparaison des clusters.

Nous précisons toutefois que les essais de clustering effectuées à t0 sont considérés non complètement valides en raison du faible effectif, de même que la prédiction de la récidive (n=11).

# 6 Discussion des résultats

## 6.1 Relation Glutamine – Glucose

Le ratio Glx/Cr et particulièrement le ratio Gln/Cr est le reflet du métabolisme énergétique via le cycle glutamate/glutamine [145], et d'une détoxification quand des cellules et peptides sont détruits par les traitements. La glutamine peut par ailleurs servir de substrat énergétique suppléant le glucose dans certaines conditions [146].
présence vs en absence de tumeur. Cette analyse n'a cependant été possible que pour n=11 patients.

L'analyse de survie pour les 3 clusters à t0 selon Kaplan-Meier a retrouvé un taux de survie diminué au sein du cluster 1 de manière non significative en comparaison avec les deux autres clusters.

Concernant les caractéristiques descriptives cliniques en fonction des clusters, il n'a pas été montré de différences significatives entre les groupes hormis pour la répartition du sexe, du score OMS et du rang moyen de p53.

Par ailleurs, une analyse de la variance ANOVA a permis de comparer les ratios spectroscopiques au sein des 3 clusters à t0.

- Le cluster 2 (n=6) présentait une moyenne plus élevée du rapport Cho/Cr et Lip/Cr (très probablement de prolifération et de phospholipides de nécrose respectivement).

- Le cluster 3 (n=9) montrait une prédominance des rapports Lac/Cr, Glx/Cr, mI/Cr et Glc/Cr (probablement en lien avec une activité gliale plutôt tumorale).

- Le cluster 1 était constitué du reste des patients dont le profil métabolique était moins discriminant.

- Seul le ratio NAA/Cr apparaissait non significatif pour la comparaison des clusters.

Nous précisons toutefois que les essais de clustering effectuées à t0 sont considérés non complètement valides en raison du faible effectif, de même que la prédiction de la récidive (n=11).

# 6 Discussion des résultats

## 6.1 Relation Glutamine – Glucose

Le ratio Glx/Cr et particulièrement le ratio Gln/Cr est le reflet du métabolisme énergétique via le cycle glutamate/glutamine [145], et d'une détoxification quand des cellules et peptides sont détruits par les traitements. La glutamine peut par ailleurs servir de substrat énergétique suppléant le glucose dans certaines conditions [146].
Ainsi, l'association retrouvée dans notre étude entre Glx et Glc pourrait être expliquée par des
liens forts entre ces deux métabolites sur le plan énergétique. Une étude publiée dans Nature
étudiant le métabolisme de cultures cellulaires myéloïdes, lymphocytaires et cancéreuses
soulignait que les cellules tumorales pouvaient utiliser la glutamine comme substrat énergétique
principal, et inhiber l'absorption du glucose [147]. Cette étude a montré que dans un
microenvironnement tumoral, chaque type cellulaire peut présenter un métabolisme particulier,
ce qui reflète la difficulté à comprendre les mécanismes cellulaires des tumeurs qui évoluent au
sein d'un microenvironnement de cellules normales et de cellules immunitaires.

On peut émettre l'hypothèse que ces variations de complexe Glx et Glc sont le reflet du métabolisme énergétique glial tumoral du glioblastome, qui cependant n'est pas encore complètement élucidé à ce jour à l'échelle cellulaire et nécessite des études complémentaires afin de mieux comprendre ces liens potentiels.

Le Glc est probablement en lien avec de la glie tumorale activée, et non en rapport avec un métabolisme glycolytique neuronal important (étant donné le faible coefficient de corrélation de Pearson à t0 entre Glc et NAA).

Dans notre étude c'est le ratio Glx/Cr qui a été utilisé, or il est possible avec certaines séquences de SRM à TE court de mieux quantifier la glutamine du glutamate. Une étude publiée en 2016 proposait une méthode dite QUEST provenant du logiciel jMRUI® (quantification basée sur l'estimation quantique) afin de mieux séparer ces métabolites en effectuant une soustraction des lipides [148]. Cet affinement de la composante courte du signal T2 améliorerait également l'analyse des résonances lipidiques mobiles. Ainsi, dans les spectres de tumeurs cérébrales, des estimations distinctes des signaux provenant du glutamate et de la glutamine sont possibles.

L'utilisation de logiciels constructeurs tiers indépendants de type jMRUI® ou LCModel® permettraient également de mieux séparer la glutamine et le glutamate du glucose (respectivement 3,42 ; 3,8 ; et 5,25ppm).

## 6.2 Étude cinétique

Concernant l'étude des variations de ratios spectroscopiques, on a montré que les métabolites qui variaient au cours du temps étaient les mêmes qu'à t0. En effet à t0 ce sont le Glx et le Glc qui présentaient le plus de variations entre les patients (sur les axes en composantes principales de l'analyse multidimensionnelle HCPC) tandis qu'au cours du temps, ce sont surtout les lipides pour les deux groupes de patients « biopsie » et « exérèse ».
Ainsi, l'association retrouvée dans notre étude entre Glx et Glc pourrait être expliquée par des
liens forts entre ces deux métabolites sur le plan énergétique. Une étude publiée dans Nature
étudiant le métabolisme de cultures cellulaires myéloïdes, lymphocytaires et cancéreuses
soulignait que les cellules tumorales pouvaient utiliser la glutamine comme substrat énergétique
principal, et inhiber l'absorption du glucose [147]. Cette étude a montré que dans un
microenvironnement tumoral, chaque type cellulaire peut présenter un métabolisme particulier,
ce qui reflète la difficulté à comprendre les mécanismes cellulaires des tumeurs qui évoluent au
sein d'un microenvironnement de cellules normales et de cellules immunitaires.

On peut émettre l'hypothèse que ces variations de complexe Glx et Glc sont le reflet du métabolisme énergétique glial tumoral du glioblastome, qui cependant n'est pas encore complètement élucidé à ce jour à l'échelle cellulaire et nécessite des études complémentaires afin de mieux comprendre ces liens potentiels.

Le Glc est probablement en lien avec de la glie tumorale activée, et non en rapport avec un métabolisme glycolytique neuronal important (étant donné le faible coefficient de corrélation de Pearson à t0 entre Glc et NAA).

Dans notre étude c'est le ratio Glx/Cr qui a été utilisé, or il est possible avec certaines séquences de SRM à TE court de mieux quantifier la glutamine du glutamate. Une étude publiée en 2016 proposait une méthode dite QUEST provenant du logiciel jMRUI® (quantification basée sur l'estimation quantique) afin de mieux séparer ces métabolites en effectuant une soustraction des lipides [148]. Cet affinement de la composante courte du signal T2 améliorerait également l'analyse des résonances lipidiques mobiles. Ainsi, dans les spectres de tumeurs cérébrales, des estimations distinctes des signaux provenant du glutamate et de la glutamine sont possibles.

L'utilisation de logiciels constructeurs tiers indépendants de type jMRUI® ou LCModel® permettraient également de mieux séparer la glutamine et le glutamate du glucose (respectivement 3,42 ; 3,8 ; et 5,25ppm).

## 6.2 Étude cinétique

Concernant l'étude des variations de ratios spectroscopiques, on a montré que les métabolites qui variaient au cours du temps étaient les mêmes qu'à t0. En effet à t0 ce sont le Glx et le Glc qui présentaient le plus de variations entre les patients (sur les axes en composantes principales de l'analyse multidimensionnelle HCPC) tandis qu'au cours du temps, ce sont surtout les lipides pour les deux groupes de patients « biopsie » et « exérèse ».
Les différences inter-individuelles à t0 n'étaient donc pas les mêmes que dans le suivi longitudinal, et ne permettaient pas d'expliquer les différences observées au cours du suivi.

On a remarqué une différence significative entre ces deux groupes (« biopsie » et « exérèse ») sur le ratio Cho/Cr à t0 que l'on pourrait expliquer par une charge tumorale plus importante dans le groupe biopsie puisque ce rapport est corrélé à l'index mitotique et peut être au degré d'infiltration tumorale du système nerveux (NAA/Cr) [113].

A t0, on aussi remarqué que la relation entre Glc/Cr et NAA/Cr semblait très faible (r=0,08)

On peut aussi émettre l'hypothèse que quel que soit le type de chirurgie, ce sont les lipides qui représentent les plus grandes variations spectrales au cours du temps. On sait que le traitement par radiothérapie peut entrainer des phénomènes de radionécrose entrainant l'élévation des lipides au cours du suivi en raisons de phénomènes dus aux traitements tels que la radiothérapie, l'immunothérapie ou autres thérapies ciblés [122], il pourrait donc être intéressant de faire la distinction entre les lipides dits tumoraux et les lipides consécutifs aux phénomènes post-thérapeutiques.

Par exemple, une étude publiée en 2015 sur des modèles murins de glioblastome montrait qu'en apportant du glucose et de la glutamine marqués au Carbone 14, ces métabolites contribuaient à la biosynthèse de lipides de novo [149]. Par ailleurs, ces lipides étaient majoritairement produits par le métabolisme de la glutamine en situation hypoxique plutôt que normoxique. Les chercheurs ont aussi observé que du lactate a été produit en grande partie à partir de carbones de glucose, le lactate dérivé de la glutamine étant minime, que ce soit en normoxie ou en hypoxie. Ce travail est intéressant car dans notre étude, ce sont surtout les lipides qui variaient le plus au cours du temps, tandis qu'à t0 ce sont le Glx et le Glc. Même s'il n'est pas concevable de transposer ces résultats aux nôtres, on peut espérer que ce type de travail puisse nous apporter une meilleure compréhension des mécanismes biochimiques cellulaires du glioblastome.

De plus, une étude publiée en 2022 sur des modèles murins mettait en exergue le métabolisme complexe du glioblastome [150]. Cette étude montrait que le lactate alimentait l'anaplérose du GBM en réalimentant le cycle de l'acide tricarboxylique (TCA) en l'absence de glucose. Les lactate déshydrogénases (LDHA et LDHB), exprimés dans les tissus des GBM, catalysent l'interconversion du pyruvate et du lactate. Cependant, l'ablation des deux isoformes de LDH, mais pas d'une seule, a conduit à une réduction de la croissance tumorale et à une augmentation de la survie des souris. Donc, il n'y a pas que le glucose ou la glutamine qui peuvent servir de
Les différences inter-individuelles à t0 n'étaient donc pas les mêmes que dans le suivi longitudinal, et ne permettaient pas d'expliquer les différences observées au cours du suivi.

On a remarqué une différence significative entre ces deux groupes (« biopsie » et « exérèse ») sur le ratio Cho/Cr à t0 que l'on pourrait expliquer par une charge tumorale plus importante dans le groupe biopsie puisque ce rapport est corrélé à l'index mitotique et peut être au degré d'infiltration tumorale du système nerveux (NAA/Cr) [113].

A t0, on aussi remarqué que la relation entre Glc/Cr et NAA/Cr semblait très faible (r=0,08)

On peut aussi émettre l'hypothèse que quel que soit le type de chirurgie, ce sont les lipides qui représentent les plus grandes variations spectrales au cours du temps. On sait que le traitement par radiothérapie peut entrainer des phénomènes de radionécrose entrainant l'élévation des lipides au cours du suivi en raisons de phénomènes dus aux traitements tels que la radiothérapie, l'immunothérapie ou autres thérapies ciblés [122], il pourrait donc être intéressant de faire la distinction entre les lipides dits tumoraux et les lipides consécutifs aux phénomènes post-thérapeutiques.

Par exemple, une étude publiée en 2015 sur des modèles murins de glioblastome montrait qu'en apportant du glucose et de la glutamine marqués au Carbone 14, ces métabolites contribuaient à la biosynthèse de lipides de novo [149]. Par ailleurs, ces lipides étaient majoritairement produits par le métabolisme de la glutamine en situation hypoxique plutôt que normoxique. Les chercheurs ont aussi observé que du lactate a été produit en grande partie à partir de carbones de glucose, le lactate dérivé de la glutamine étant minime, que ce soit en normoxie ou en hypoxie. Ce travail est intéressant car dans notre étude, ce sont surtout les lipides qui variaient le plus au cours du temps, tandis qu'à t0 ce sont le Glx et le Glc. Même s'il n'est pas concevable de transposer ces résultats aux nôtres, on peut espérer que ce type de travail puisse nous apporter une meilleure compréhension des mécanismes biochimiques cellulaires du glioblastome.

De plus, une étude publiée en 2022 sur des modèles murins mettait en exergue le métabolisme complexe du glioblastome [150]. Cette étude montrait que le lactate alimentait l'anaplérose du GBM en réalimentant le cycle de l'acide tricarboxylique (TCA) en l'absence de glucose. Les lactate déshydrogénases (LDHA et LDHB), exprimés dans les tissus des GBM, catalysent l'interconversion du pyruvate et du lactate. Cependant, l'ablation des deux isoformes de LDH, mais pas d'une seule, a conduit à une réduction de la croissance tumorale et à une augmentation de la survie des souris. Donc, il n'y a pas que le glucose ou la glutamine qui peuvent servir de
substrat aux cellules tumorales, et en intervenant sur le cycle métabolique tumoral, on pourrait influencer l'évolution de la maladie.

D'un point de vue technique, quand les lipides sont en grande abondance, il est plus difficile de détecter la présence d'autres métabolites, ce qui pose la question de la modélisation du spectre d'une part pour sensibiliser les métabolites présents en faible quantité, et d'autre part pour mieux individualiser les résonances des acides gras des phospholipides à droite du lactate notamment des résonances du CH₂ [151,152] ainsi que des acides aminées de type Thréonine ou des sucres de type Fucose. Ceci est possible à l'aide de méthodes en 2D fréquentiel notamment soulignées par des auteurs tels que Mountford et al. ainsi que Thomas et al. dans certains de leurs travaux [153,154]

## 6.3 Clustering

Concernant les caractéristiques intrinsèques des clusters à t0, on a remarqué que différents profils métaboliques les distinguaient, ces résultats sont à nuancer en raison du faible effectif au sein des clusters 2 et 3.

Le clustering à t0 est globalement non entièrement valide, et on a remarqué que les métabolites variant au cours du temps n'étaient pas les mêmes à t0 qu'au cours du suivi longitudinal, donc ce clustering se modifie sûrement au cours du temps en fonction de l'évolution de la tumeur sur le plan cellulaire, avec les effets thérapeutiques par exemple.

Ces données à t0 sont cependant concordantes avec certains éléments de la littérature et nécessiteraient une étude sur de plus grands effectifs.

**Le cluster 2** présentait une moyenne plus élevée du rapport Cho/Cr et Lip/Cr ce qui pourrait témoigner d'une plus grande prolifération et nécrose tumorale, donc d'une composante gliale de plus haut grade [135]; on peut remarquer que c'est ce cluster qui présentait le plus faible rang moyen de méthylation du promoteur MGMT (20,3%) ainsi que la plus grande proportion de statut IDH « sauvage » (80%), ce qui est concordant avec un type de GHG de plus mauvais pronostic [55]. On remarquera aussi qu'en regard de ce profil spectral agressif et proliférant, c'est au sein ce cluster 2 que la moyenne d'âge de décès était la plus faible (48,3 ans).

**Le cluster 3** montrait une prédominance des rapports Lac/Cr, Glx/Cr, mI/Cr et Glc sur Cr. Hors les études soulignent que ces profils notamment pour le mI et le Glx sont souvent retrouvés élevés dans les tumeurs gliales de plus bas grade [135]. Quant au lacatate, une étude de 2012 supposait que la présence de lactate dans ce cas est souvent associé à la transformation d'une
substrat aux cellules tumorales, et en intervenant sur le cycle métabolique tumoral, on pourrait influencer l'évolution de la maladie.

D'un point de vue technique, quand les lipides sont en grande abondance, il est plus difficile de détecter la présence d'autres métabolites, ce qui pose la question de la modélisation du spectre d'une part pour sensibiliser les métabolites présents en faible quantité, et d'autre part pour mieux individualiser les résonances des acides gras des phospholipides à droite du lactate notamment des résonances du CH₂ [151,152] ainsi que des acides aminées de type Thréonine ou des sucres de type Fucose. Ceci est possible à l'aide de méthodes en 2D fréquentiel notamment soulignées par des auteurs tels que Mountford et al. ainsi que Thomas et al. dans certains de leurs travaux [153,154]

## 6.3 Clustering

Concernant les caractéristiques intrinsèques des clusters à t0, on a remarqué que différents profils métaboliques les distinguaient, ces résultats sont à nuancer en raison du faible effectif au sein des clusters 2 et 3.

Le clustering à t0 est globalement non entièrement valide, et on a remarqué que les métabolites variant au cours du temps n'étaient pas les mêmes à t0 qu'au cours du suivi longitudinal, donc ce clustering se modifie sûrement au cours du temps en fonction de l'évolution de la tumeur sur le plan cellulaire, avec les effets thérapeutiques par exemple.

Ces données à t0 sont cependant concordantes avec certains éléments de la littérature et nécessiteraient une étude sur de plus grands effectifs.

Le cluster 2 présentait une moyenne plus élevée du rapport Cho/Cr et Lip/Cr ce qui pourrait témoigner d'une plus grande prolifération et nécrose tumorale, donc d'une composante gliale de plus haut grade [135]; on peut remarquer que c'est ce cluster qui présentait le plus faible rang moyen de méthylation du promoteur MGMT (20,3%) ainsi que la plus grande proportion de statut IDH « sauvage » (80%), ce qui est concordant avec un type de GHG de plus mauvais pronostic [55]. On remarquera aussi qu'en regard de ce profil spectral agressif et proliférant, c'est au sein ce cluster 2 que la moyenne d'âge de décès était la plus faible (48,3 ans).

Le cluster 3 montrait une prédominance des rapports Lac/Cr, Glx/Cr, mI/Cr et Glc sur Cr. Hors les études soulignent que ces profils notamment pour le mI et le Glx sont souvent retrouvés élevés dans les tumeurs gliales de plus bas grade [135]. Quant au lacatate, une étude de 2012 supposait que la présence de lactate dans ce cas est souvent associé à la transformation d'une