De la microfluidique à l'optofluidique : intégration de la spectroscopie Raman pour l'oncologie personnalisée

Les approches actuelles en oncologie reposent majoritairement sur des analyses histopathologiques destructives pour caractériser la composition des tissus tumoraux. Bien que ces méthodes constituent la référence clinique, elles empêchent toute analyse fonctionnelle longitudinale sur un même échantillon, limitant l’étude dynamique des réponses aux traitements et l’utilisation du tissu disponible. Dans ce contexte, le développement de méthodes non destructives permettant d’accéder à l’information biochimique intrinsèque des tissus tumoraux représente un enjeu majeur. Ce mémoire explore l’intégration de la spectroscopie Raman à des plateformes microfluidiques pour l’étude d’explants tumoraux vivants. L’objectif est de développer une approche optofluidique permettant à la fois l’identification du contenu tissulaire et le suivi longitudinal des réponses biologiques, sans recours à des marquages destructifs. Dans un premier temps, une plateforme expérimentale a été développée en adaptant le Lumed Raman Platform aux contraintes microfluidiques. Un système de translation motorisé dérivé d’une imprimante 3D a été conçu pour permettre le positionnement automatisé de la sonde Raman sur des échantillons de petite taille. Cette infrastructure a été intégrée à un logiciel dédié développé dans le cadre de ce projet, LOCARS, assurant la coordination des déplacements et des acquisitions spectrales. Une sonde Raman modifiée, présentant une distance focale augmentée, a également été développée afin d’éviter tout contact avec les explants et d’assurer la reproductibilité des mesures. L’ensemble constitue une plateforme automatisée dont l’empreinte demeure comparable à celle d’un microspectromètre Raman standard, facilitant son intégration en environnement préclinique. La capacité de la spectroscopie Raman à identifier le contenu tissulaire des explants tumoraux a ensuite été évaluée. Les résultats montrent qu’il est possible de distinguer de manière robuste les composantes épithéliales, adipeuses et stromales, à partir de signatures spectrales associées notamment aux lipides et aux protéines de la matrice extracellulaire. Une approche de classification basée sur le Spectral Angle Mapper a permis de discriminer ces classes, tandis qu’un score d’enrichissement dérivé des contributions spectrales a permis de projeter les échantillons sur un axe prédictif du contenu épithélial. Ce score présente une corrélation significative avec les mesures histopathologiques, démontrant que le signal Raman encode une information quantitative sur la composition tissulaire.