Topic description
La silicose est l'une des maladies professionnelles les plus meurtrières de l'histoire, elle est causée par l'inhalation de particules de silice cristalline et se caractérise par un processus d'ostéogenèse pathologique dans le
tissu alvéolaire pulmonaire. Le tissu pulmonaire est un tissu mou
alvéolaire qui a la capacité de retenir un grand volume d'air
grâce aux parois des alvéoles pulmonaires formées par des
multicouches phospholipidiques (surfactant pulmonaire). Ce surfactant pulmonaire a une rhéologie spéciale grâce à la structuration d'une monocouche (dépliement des multicouches pour assurer la capacité pulmonaire maximale) dans des domaines solides / fluides ce qui confère une mécanique pulmonaire optimale. 2.Objectifs et contributions attendues
Le développement d'un modèle numérique assurant le dialogue cellule-tissu-organe est ainsi primordial pour la structure alvéolaire du tissu pulmonaire et sa croissance anormale sous forme de nodule osseux. L'objectif de cette thèse est de développer une approche numérique multi-modèles, multi-physiques et multi-échelles. Ces simulations prédictives visent à : 1 / reproduire la croissance du nodule en présence des différents types de particules et 2/ analyser de la toxicité des ces particules à plus long terme.
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Silicosis is one of the deadliest occupational diseases in history; it is caused by the inhalation of crystalline silica particles and is characterized by a process of pathological bone formation in the pulmonary alveolar tissue. Lung tissue is a soft alveolar tissue able to retain a large volume of air thanks to the walls of the pulmonary alveoli, which are formed by phospholipid multilayers (pulmonary surfactant).
This pulmonary surfactant exhibits unique rheological properties due to the formation of a monolayer (unfolding of the multilayers to ensure maximum lung capacity) at the solid-fluid interface, which provides optimal lung mechanics.
The development of a numerical model that integrate cell-tissue-organ interactions is therefore essential for understanding the alveolar structure of lung tissue and its abnormal growth in the form of a bone nodule. The objective of this thesis is to develop a multi-model, multi-physics, and multi-scale numerical approach for predictive simulations to: 1 / reproduce nodule growth in the presence of different types of particles and 2 / analyze the long-term toxicity of these particles.
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Début de la thèse : 01/10/
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Enseignement supérieur
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