Lydia MAIGNE RACE RAdiation resistance of cancer CElls

RACE
RAdiation resistance of
cancer CElls using
Geant4 DNA
Sept2013 – Sept2015
Coordinateurs: L. Maigne, E. Miot-Noirault
Partenaires: J-M Chezal, F. Degoul, E. Débiton, E. Delage, H. Payno, Y. Perrot, C. Peyrode, E.
Roche
Les acteurs
LPC UMR6533 IN2P3-UBP
Pôle Physique pour la Santé et
l’Environnement
•
–
•
UMR990 INSERM/UdA
–
BIOLOGIE – IMAGERIE MOLECULAIRE et
THERAPIE VECTORISEE
MODELISATION – SIMULATION DOSIMETRIE
–
Jean-Michel CHEZAL, PR
Emmanuel
DELAGE
–
Françoise DEGOUL, CR
IE
GEANT4
–
Elisabeth MIOT-NOIRAULT, MCF
Lydia MAIGNE
–
Eric DEBITON, MCF
MCF, HDR
GATE & G4 DNA
–
Caroline PEYRODE, MCF
–
Emilie ROCHE, AI
Henri PAYNO
IR info, CDD
Modélisation
Yann PERROT
PostDoc
GATE, G4
& G4DNA
http://geant4-dna.org
www.opengatecollaboration.org
http://pcsv.fr
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2
Thématiques et synergie
GATE
Geant4
Geant4DNA
Radiobiologie
Microscopie
Culture
cellulaire
3D
Radiochimie
Dosimétrie
Planification de
traitements
Imagerie
préclinique
Etudes
précliniques
Vectorisation de
molécules
spécifiques
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SPECT 131I
3
Améliorer le traitement des cellules cancéreuses
radiorésistantes
Développement de
Développement
molécules, NP pour la
d’outils pour la
Prediction
thérapie ciblée
modélisation multide
échelle
Mélanome,
dommages
chondrosarcomes
Monte Carlo
biologiques
Sphéroïdes
Population cellulaire
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4
Comment prédire les effets biologiques?
Outils de prédiction
Modéliser pour comprendre, expliquer, prévoir
In vivo
In silico
Description des interactions des particules avec la
matière biologique

Modèles physiques

Interactions physico-chimiques

Modèles géométriques
Données de validation sur modèles biologiques
Instrumentation
Données de validation
Indices radiobiologiques
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5
Le projet RACE
RAdiation resistance of Cancer CElls using Geant4 DNA
Mélanome, chondrosarcome, nanoparticules
Confrontation in-vitro / in-silico
Cultures cellulaires 3D
Mélanome + chondrosarcome
in vitro experiments
in silico modeling
NP Gadolinium
Microscopie
Modèle de population
cellulaire
Irradiation RX
Faisceau d’irradiation
Interaction NP
Modeleur de
population
cellulaire (CPOP)
Geant4/GATE
Modèles physiques
Low Energy
Suivi des particules
secondaires
Géométrie ADN
Survie
cellulaire
Microscopie
Geant4-DNA
Dommages ADN
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6
BIOLOGIE IMAGERIE MOLÉCULAIRE
THÉRAPIE VECTORISÉE
ET
UMR990 INSERM
ERIC DÉBITON: [email protected]
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7
Design and biological assessments of targeting ligands
Melanin targeting
Melanin
proteoglycan targeting
HO
CO2
N
H
H
N
HO
HO
ionic bounds
CO2
HO
HO
Et
N
Et
H
O
N
H
N
N
I
CO2
N
H
HO
Et
N
Et
H
π stacking
O
N
H
N
N
I
- molecular imaging
- targeted chemo or radionuclide therapies
Plateform: multimodal integrated imaging
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8
Melanin-targeting ligands: 131I targeted radionuclide
therapy (TRT) of melanoma
[123I]ICF01012
Et
N
O
N
123I
N
20H
B16model
Imaging
N
H
Et
M
, 2HCl
20H
20H
20H
SKMel3
xenografts
M
M
44H
N
Et
, 2HCl
[131I]ICF01012
44H
20H radionuclide
β--emitting
Dosimetry : DOGME Project with LPC
Tumor volume
131I
N
H
44H
[131I]ICF01012 TRT in B16
Syngeneic model
3000
Et
N
O
M
M
20H
4000
ICF01012 compatible with
TRT
N
M
M
Control
2000
Treated 37.5 MBq (d6-10)
1000
0
Treated 18.75 MBq (d6)
6
8
10
12
14
16
44H
18
20
M
20Hin tumor volumes, cell
Reduction
proliferation and angiogenesis
Days following injection
Chezal JM et al. 2008 ,J. Med. Chem , 51, 3133-3144 and
Bonnet-Duquennoy M et al. ,2009. Int J Cancer, 125,708-716
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Vectorization of NP
Chondrosarcoma (proteoglycan) vectorization
NP
NP-AQ
Orthotopic rat model SWARM
Effect of ionising radiations could be
enhanced by gadolinium vehiculed by NP
(Auger electrons emission, Compton effect,
and ROS production)

Miot-Noirault E et al. 2014 , Nanomed NBM, in press
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10
From Phung et al., 2011, J Cancer
From Hirschhaeuser et al., 2010, J Biotech
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11
Aim of the project
• To evaluate radiosensitivity of both 3D tumoral
models:
– DNA damages (DSB) induced by external X-beam
irradiation ± NP
– Cellular fate (clonogenicity and cell-cycle arrest)
– To correlate both with microdosimetric calculation using
Geant4 software
• To characterise the 3D models:
–
–
–
–
Morphometry of the cells
Growth and (ultra)structural evolution of the spheroids
Biodistribution of the NP in 3D culture
NP effect on radiosensitivity in melanoma and
chondrosarcoma
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12
Characteristics of the 3D models?

Growth characterization
 Spheroïd growth kinetic (∅ or volume)

Doubling time of cells (DNA or protein content)

Cell cycle analysis after dissociation (FCM)
Melanoma
Day 6
∅ 570 µm
Chondrosarcoma
Day 7

∅ ±500 µm
Cell shape in situ (confocal microscopy or SPIM)
 Nuclear shape and dimension (DAPI)


Cell shape and dimension by cytoplasmic membrane staining (lipophilic
fluorochrome)
Hypoxia evaluation in situ (Anh. Carb. IX detection)
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13
Radiosensitivity

Radiosensitivity (± NP)
 Clonogenicity after X-irradiation
 DNA Double-strand break quantitation by counting of phosphorylated γH2AXexpressing foci in situ (IF)
Platform PAVIRMA
X-RAD 320 (Precision X-Ray Inc, Brandford, CT,
USA)
250 keV, 2 Gy.min-1
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14
0
2
4
6
8
10
Surviving fraction
1
0,1
0,01
0,001
Dose (Gy)
2D Sf2 = 0.70
3D Sf2 = 0.76
Spheroid SKMEL28 control gammaH2AX
Melanoma
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15
MODÉLISATION
IN SILICO DE POPULATION CELLULAIRE
UMR6533 LPC IN2P3-UBP
HENRI PAYNO : [email protected]
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16
Cell POPulation modeler CPOP: objectifs
• Objectif
 modéliser une population cellulaire
comparable aux populations in-vitro
 Importer cette population cellulaire
sous Geant 4 / GATE afin de simuler une irradiation
 Éviter tout recouvrement entre chaque cellule
• Solution
 1 : Reconstruire les populations cellulaires
à partir d’imagerie
 2 : Construire une population
à partir d’observables biologiques
Spatio-temporal cell dynamics in tumor spheroid irradiation
Kempf, 2010 – The european physical Journal D
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17
Cell POPulation modeler CPOP: objectifs
• Solution 1 - non retenue :
Reconstruire les populations cellulaire à partir d’imagerie
 Manque potentiel de données ( marquage complexe des membranes, sphéroïdes
non imagés en totalité)
reconstruction complexe ou erronée voir impossible
 Problèmes liés à le reconstruction
• Recouvrement de maillage
• Identification
• Contrôle de la taille des maillages
reconstruction
Scale bar 20 µm
Processus de reconstruction
Barberet at al. PMB 57 (2012)
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18
Cell POPulation modeler CPOP: objectifs
• Solution 2 - Retenue :
Construire une population à partir d’observables biologiques
(taille du sphéroïde, nombre de cellules…)
• Pourquoi un nouveau soft ?
r
construction
r
Chaste : An Open Source C++ library for Computational Physiology and Biology
Mirams - 2013 – Computational Biology
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CPOP – spécificités
C++
Manipulation d’une large population cellulaire.
Unicité de chaque cellule ( déformable, rayon variables )
Libre, open-source et cross plateforme (Linux, Windows, Mac ? )
Compatible 2D-3D
Espace continu
https://www.cgal.org/
Maillage
 Associer une libraire de maillage reconnue : CGAL
• Export vers Geant 4 / Gate (inclusion des matériaux, interprétation
des maillages)
• Stats des maillages
• I/O de fichiers de sauvegarde CPOP
•
•
•
•
•
•
•
Focus sur quelques cellules
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20
CPOP – fonctionnement global
Cell type information
Shape geometry at rest
Volumes
Materials
Environment information
External & internal shapes
Force simulation
Input data
Cell population information
Rates of each cellular phase (G0, G1 …)
Number of cells
CPOP
C++
Open source
& free
software
User interaction
GATE/Geant4
Output data
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21
CPOP – internal process
Culture de sphéroïde
In-Vitro
Estimate
input data
Définition des propriétés de chaque cellule en
fonction des données in-vitro
Optimisation du positionnement spatiale (Grille,
Forces….).
Obtention d’une conformation cellulaire
réalistes
Comparaison
sphéroïdes invitro / in-sillico
in vitro experiments
in silico modeling
Geant4
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22
CPOP – Input data

Microscopie de N sphéroïdes

Traitement de ces données via IMARIS





Nombre de cellules / de noyaux
Volume moyen et écart type des cellules et des
noyaux
Géométrie des membranes /noyaux
Dimensions de la sphéroïde
Cytométrie de flux

Proportions de chaque cycle de vie (M, G1…)
Noyaux de cellules de mélanome visualisés par
microscopie confocale
IMARIS : www.bitplane.com/imaris
Traitement des données sous IMARIS
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23
CPOP – Output data

Maillages uniques par membranes et noyau.


Inclusion des matériaux pour Geant4/GATE
Statistiques sur les maillages


Volumes de chaque cytoplasme & noyau
Position de chaque cellule & noyau
Sphéroïde
Maillage cellulaire au sein d’une grille
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Maillages dans un plan
24
PRÉDICTION DE DOMMAGES RADIO-INDUITS
UMR6533 LPC IN2P3-UBP
YANN PERROT: [email protected]
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25
Geant4 pour la radiobiologie = Geant4-DNA
Étape physique
http://geant4-dna.org
•Modélisation des interactions
physiques des particules primaires et
ses secondaires avec l‘eau liquide
• Diffusion p, He, e• Sections efficaces dans l’ADN, ions
Étape physico-chimique
•Production de radicaux
•Diffusion
•Interactions mutuelles
•Interactions avec des cibles
biologiques
Modèles géométriques
•Brins d’ADN, fibres de chromatine, chromosomes, noyaux cellulaires, population cellulaire
•Prédiction de dommages dus aux effets directs et indirects
Dommages biologiques
effets DIRECTS
t=0
Dommages biologiques
effets INDIRECTS
t = 10-15s
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t = 10-6s
26
Statut Geant4-DNA
Étape physique
•Modélisation des interactions physiques des
particules primaires et ses secondaires avec
l‘eau liquide
• Diffusion p, He, e• Sections efficaces dans l’ADN, ions
Vérification
Dose Point Kernel
e- monoénergétiques
En cours de développement
Comparaison avec
d’autres codes MC
NIMB 306 (2013) 165-8
S values
e- monoénergétiques
131I, 134I
Med. Phys. 37 (2010) 4692-708
Appl. Radiat. Isot. 69 (2011) 220-6
Accélération de la simulation de la
diffusion élastique des électrons
by V. Ivanchenko
Comparaison avec
d’autres codes MC
NIMB 319 (2014) 87-94
Diffusion des p, He
Doses radiales
p monoénergétiques
Comparaison avec
littérature
by H. Tran
NIMB 333(2014) 92-8
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27
Statut Geant4-DNA
Modèles géométriques
•Brins d’ADN, fibres de chromatine, chromosomes, noyaux
cellulaires, population cellulaire
•Prédiction de dommages dus aux effets directs et indirects
Assemblage de volumes simples
Description atomique
Fichier PDB (Protein Data Bank)
Fibre de chromatine
Delage et al., to be submitted to CPC
Nucléosome
Dos Santos et al. NIMB. 298 (2013)
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Delage, Payno
28
Modélisation Monte carlo
Culturres cellulaires 3D
Mélanome + chondrosarcome
Expériences in vitro
Modélisation in silico
Gadolinium NP
Imagerie 3D
Modélisation de population
cellulaire
Irradiation RX
Modélisation du faisceau
d’irradiation
Suivi des particules
secondaires
Geant4/GATE
Modèles
physiques
basse énergie
Interaction avec les NP
Modélisation géométrie
ADN
Clonogénicité
Foci γH2AX
Geant4 DNA
Dommages ADN
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Faisceau d’irradiation
Energy of generated primaries (keV)
• X-RAD 320 @ PAVIRMA
–
–
–
–
Voltage: 250 kVp
Filtration: 2 mm Al
Intensité: 15 mA
Champs circulaire: rayon 14 cm
• Caractérisation
• Modélisation
– Geant4 10.0
– Physique EM « Low Energy » = Livermore
120
4,5
Measurements (ionization chamber)
GATE 7.0
Relative Discrepancy (%)
100
80
4
3,5
3
Relative Discrepancy (%)
Depth dose profile in liquid water
Relative Dose (%)
– M. Gautier, M. Bony, G. Montarou:
CDA, dépôts de dose absorbée
– Centre Jean Perrin:
dépôts de dose absorbée
2,5
60
2
40
1,5
1
20
0,5
0
0
0
2
4
6
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8
10
12
14
16
18
20
Depth (cm)
30
Irradiation des sphéroïdes
Plaque
2 mm
Milieu de culture
Sphéroïde
6 mm
4 mm
Film Gafchromic
3 mm
Support Pavirma
boîte 96 puits
Frequency (u.a)
Point de prescription de la dose:
250 kV, 2 mm Al, SSD 50 cm, 2
Gy.min-1
2 Gy → 20 Gy
Energy of charged secondaries (keV)
hiting the spheroïd (liquid water)
Parcours
2.5 µm
Parcours
43 µm
Parcours
143 µm
E (keV)
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Dépôt d’énergie par cellule
•
Uniformité de la fréquence de dépôts d’énergie dans deux cellules
de part et d’autre d’un sphéroïde
–
–
Énergie des secondaires
Qualité de faisceau constante sur l’épaisseur d’un sphéroïde (500 µm)
Cell at the surface of the spheroid
Cell at the center of the spheroid
•
Pour aller plus loin:
–
–
Distinction noyau/cellule
Fréquence de dépôts d’énergie dans
le noyau: calcul de dommages
(cassures ADN)
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32
Intérêt des nanoparticules
•
Nanoparticules AGuIX AC13
X-Ray attenuation
Gd vs water
(NIST)
– 4Si-DTPA
• ~3.5 nm diam . à pH = 7.4
• 8.5 kDa
• 21 TEOS, 18 APTES, 10 DTPA, 10 Gd, fraction
massique en Gd = 12%
– Energie optimale pour obtenir un effet différentiel
~50 keV
•
Simulation Monte Carlo
– Geant4.10.00.p01, Livermore + fluo + auger
– Production des secondaires autour de la NP
1 nanoparticule
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33
Production de secondaires autour de la NP
Effets photoélectriques par
photon primaire
Primary
NP
Si-DTPA
Gamma 52 keV
1.8x10-5
PAVIRMA
1.3x10-6
•
Pour aller plus loin:
–
–
Localisation des NP dans la
cellule
Fréquence de dépôts d’énergie
dans le noyau: calcul de
dommages (cassures ADN)
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34
CONCLUSION
• Production de données biologiques pour les cellules
radiorésistantes en 3D
– Morphologie des sphéroïdes
– Taux de survie, production de foci
– Potentialisation de l’effet des rayonnements par l’ajout de NP
• Développer des outils pour une modélisation multi -échelle
– La plateforme CPOP est en cours d’intégration dans GATE/Geant4
– Les simulations Monte Carlo en radiobiologie pourront être mises en
œuvre sur des populations cellulaires réalistes
– La modélisation de molécules d’ADN est en cours d’intégration
• Corrélation expériences / modélisations
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35
Publications en cours
• Sur les géométries ADN:
–
E. Delagea Q.T. Pham, M. Karamitros, H. Payno,V. Stepan, S. Incerti, L. Maigne, Y. Perrot,
PDB4DNA: implementation of DNA geometry from the Protein Data Bank (PDB) description
for Geant4-DNA Monte-Carlo simulations, submitted to Computer Physics communication
• Microdosimétrie de faisceaux cliniques:
–
Q.T. Pham, A. Anne, M. Bony, E. Delage, D. Donnarieix, A. Dufaure, M. Gautier, S. B. Lee,
P. Micheau, G. Montarou, Y. Perrot, J.I. Shin, S. Incerti and L. Maigne, Coupling of
Geant4-DNA physics models into the GATE Monte Carlo platform: evaluation of radiationinduced damages for clinical and preclinical radiation therapy beams, to be submitted to
NIMB
• Sur l’outil de modélisation CPOP
• Sur CPOP combiné aux simulations
GATE/Geant4
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