Une méthode locale de classification optimale des paramètres identifiables d'un modèle physique. Application à la thérapie photodynamique

Simona Dobre (1) , Thierry Bastogne (1) , Muriel Barberi-Heyob (1, 2) , Alain Richard (1)

1 CRAN - Centre de Recherche en Automatique de Nancy
2 CAV - Centre Alexis Vautrin

La thérapie photodynamique (PDT - Photodynamic Therapy) est un traitement alternatif du cancer, fondé sur l'activation par la lumière d'un agent photosensibilisant (noté PS). La comparaison de l'activité cytotoxique des agents photosensibilisants repose actuellement sur la mesure in vitro de paramètres photophysiques. Ces derniers ne sont pas mesurables dans un cadre in vivo et l'extrapolation in vitro/in vivo de ces indicateurs est très incertaine. Leur estimation à partir de la mesure in vivo de la concentration en PS est un problème d'identification de système dynamique. Cet article analyse l'identifiabilité a posteriori locale des paramètres d'un modèle des photoréactions intracellulaires induites par la PDT. Nous prouvons que les paramètres photophysiques impliqués dans le modèle cinétique des photoréactions sont identifiables dans un cadre expérimental réaliste composé d'un seul signal de mesure : intensité de fluorescence (proportionnelle à la concentration intracellulaire de l'agent photosensibilisant) et un signal d'irradiation carré en guise de variable d'entrée.

Mots clés: thérapie photodynamique; méthode d'identifiabilité a posteriori locale; méthodes de classification; paramètres photophysiques

Domaines: Automatique / Robotique

Simona Dobre, Thierry Bastogne, Muriel Barberi-Heyob, Alain Richard. Une méthode locale de classification optimale des paramètres identifiables d'un modèle physique. Application à la thérapie photodynamique. e-STA Sciences et Technologies de l’Automatique, 2009, 6 (3), pp.Revue électronique. ⟨hal-00445116⟩