Évaluation, à partir de modélisations nanodosimétriques, de l'influence de la compaction de la chromatine sur les effets radioinduits précoces et extension aux effets tardifs (dysfonctionnements et mort cellulaire)
02/10/2019
Nicolas Tang a soutenu sa thèse le 2 octobre 2019 à l'IRSN, à Fontenay-aux-Roses.
Ce travail de thèse s'inscrit dans le cadre d'une recherche fondamentale visant à améliorer la compréhension des mécanismes d'interaction des rayonnements ionisants avec la matière biologique en s'intéressant à la prédiction par simulations numériques des dommages précoces radioinduits à l'ADN.Dans un premier temps, une étude sur le rôle des différents niveaux de compaction de la chromatine (hétérochromatine et euchromatine) dans l'induction de ces premiers effets, à savoir les cassures de brins de l'ADN, est proposée. De nouveaux modèles géométriques réalistes de noyaux cellulaires intégrant la compaction de la chromatine ont donc été créés et utilisés dans une chaîne de calcul, basée sur le code de Monte Carlo ouvert et généraliste Geant4 et son extension Geant4-DNA, permettant de simuler les étapes physique, physico-chimique et chimique menant aux cassures de brin. Les développements effectués dans cette thèse ont également permis d'étudier l'impact de plusieurs types de rayonnement (protons, alphas, photons) sur les dommages radioinduits. Les différents résultats ont été confrontés à des données expérimentales et en particulier à celles obtenues par l'équipe de radiobiologistes de l'IRSN. Enfin, une étude portant sur les effets plus tardifs comme la réparation de l'ADN et la mort cellulaire a été réalisée par l'utilisation conjointe de la chaîne de calcul et de certains modèles paramétriques issus de la littérature.
Ainsi, les résultats obtenus dans cette thèse ont permis d'acquérir de nouvelles connaissances et de développer des outils de calcul qui seront bientôt disponibles en accès libre à la communauté scientifique afin de prédire des effets biologiques de plusieurs types de rayonnement dans la perspective d'améliorer les modèles de risque.
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