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Enregistrement W2616085069 · doi:10.71781/11404

Nouvelles stratégies analytiques favorisant l’augmentation de la spécificité et de la sensibilité en imagerie MS

2016· dissertation· fr· W2616085069 sur OpenAlexfundno aff
Martin Dufresne

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2016
Typedissertation
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Sclerosis and Related Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésHumanitiesPhysicsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La spectrométrie de masse est une technique analytique permettant de mesurer le ratio masse sur charge d’un ion. Cette technique, très répandue en chimie analytique permet d’élucider la composition moléculaire de mélanges complexes à partir de systèmes homogénéisés. De ce fait, toute l’information sur la distribution spatiale des molécules est perdue. L’imagerie par spectrométrie de masse (IMS) a été inventée afin de résoudre ce problème et permettre d’élucider la distribution spatiale de molécules cibles sur des sections tissulaires minces provenant de tissus biologiques tels que de mammifères ou de plantes. L’un des grands avantages de l’IMS est sa complémentarité à l’histopathologie, technique permettant de révéler la structure ainsi que la localisation de certaines biomolécules à partir de sections tissulaires minces. Cependant, cette dernière se limite principalement aux protéines et aux molécules pouvant avoir une interaction spécifique avec un anticorps. L’IMS permet la détection d’une vaste gamme de biomolécules allant des petits métabolites aux polymères de haut poids moléculaire. Parmi les biomolécules détectables par IMS, les lipides attirent de plus en plus l’attention des analystes. En effet, ils occupent différentes fonctions clés au sein des systèmes biologiques, autant structurales que métaboliques, comme constituants des parois cellulaires, acteurs de la signalisation cellulaires ainsi que dans le stockage d’énergie. Leur intérêt est d’autant plus important qu’aucune technique histologique classique ne permet actuellement de détecter de façon spécifique les différentes classes de lipides. De façon générale, l’IMS de lipides est effectuée en utilisant la désorption-ionisation laser assistée par matrice (MALDI). Ce procédé permet de révéler l’emplacement de ii différentes classes de molécules en exploitant l’affinité que ces dernières ont pour une matrice particulière. Au-delà du choix de la matrice, d’autres paramètres tels que le mode de déposition de la matrice, le choix des solvants ainsi que le type de lavage utilisé vont également affecter le type de molécules détectés lors d’une analyse MALDI. Malgré les très bonnes performances du MALDI pour l’analyse de lipides, ce mode d’analyse se limite souvent aux lipides polaires facilement ionisables. Les lipides neutres comme le cholestérol (CHO) et les triacylglycérols (TAGs) sont impliqués à différents niveaux de fonctions biologiques fondamentales. Ainsi, nous avons développé trois stratégies permettant l’analyse de ces lipides neutres et de faibles abondances comme les gangliosides, directement à partir de sections tissulaires minces par MALDI ainsi que par désorption-ionisation laser classique (LDI). L’implication du cholestérol en tant que molécule structurale et précurseur de la synthèse de diverses hormones et vitamines, en fait une cible de choix pour l’analyse par IMS. Historiquement, l’analyse du cholestérol par MALDI permettait de le détecter sous sa forme déshydratée. De ce fait, il était impossible de le distinguer des autres métabolites tels que ses esters qui produisaient le même fragment. Afin de permettre l’IMS du cholestérol intact nous avons développé une nouvelle technique de préparation d’échantillons reposant sur le dépôt d’une couche nanométrique d’argent (16±2 nm) sur une section tissulaire mince par pulvérisation. Cette technique permet d’ioniser spécifiquement le cholestérol intact ainsi que divers acides gras sous forme d’adduits d’argent, et ce, avec une haute résolution spatiale (5 µm). iii Au-delà du cholestérol et des acides gras, une autre classe de lipides neutres très abondants, les triglycérides, reste difficilement analysable par MALDI IMS. En effet, les TAGs constituent la principale classe de lipides impliqués dans le stockage énergétique au niveau cellulaire. Ce rôle comme source d’énergie fait des TAGs un acteur incontournable de plusieurs maladies métaboliques telles que la stéatose hépatique, l’athérosclérose ainsi que la maladie d’Alzheimer. La difficulté d’analyser les TAGs par IMS provient de leur fragilité en milieu acide ainsi que de leur faible tendance à former des adduits sodium nécessaire à leurs analyses. En considérant ces limites, nous avons développé une méthodologie de préparation d’échantillon en deux étapes permettant l’analyse hautement spécifique des TAGs par LDI IMS. Dans un premier temps, les sections tissulaires minces sont initialement exposées à une solution aqueuse contenant un tampon carbonate à base de sodium (pH 10.3, 85 mM) ainsi que d’acétate de sodium (250 mM) afin de facilité la formation d’adduit sodium et de limiter la fragmentation des TAGs en source. Par la suite, une couche nanométrique d’or (28±3 nm) est déposée sur la section afin de permettre l’analyse des TAGs par IMS à haute résolution spatiale (> 10 µm). Lorsque ces derniers ont une abondance réduite dans les sections tissulaires, cette méthode permet aussi l’analyse d’esters de cholestérol (CE). La maladie de Hunter est une maladie génétique caractérisée par l’accumulation de glycosaminoglycanes (GAGs) ainsi que de l’accumulation secondaire de gangliosides. Ce phénomène est dû à l’absence de l’enzyme iduronate-2-sulfatase (IdS) qui permet la dégradation des GAGs. L’accumulation des GAGs et des gangliosides a pour conséquence l’apparition de problèmes fonctionnels et neurologiques majeurs entrainant la mort. Il existe une thérapie de remplacement enzymatique où une forme recombinante de l’enzyme IdS est injectée aux patients. Cette thérapie permet de rétablir le métabolisme normal des GAGs et iv gangliosides dans tous les organes sauf le cerveau où la barrière hémato-encéphalique empêche l’IdS recombinante d’atteindre les zones affectées. L’étude de la composition moléculaire des dépôts de GAGs et gangliosides au niveau cérébral constitue un défi important afin de comprendre la progression des troubles neurologiques engendrés par cette accumulation. À cette fin, nous avons développé une méthode MALDI spécifique à l’analyse des gangliosides à partir de sections tissulaires minces de cerveau de souris simulant la maladie Hunter (IdS-KO). Cette méthode d’analyse par MALDI IMS permet une révélation immuno-histochimique (IHC) des dépôts suivant l’analyse IMS. Nous avons pu visualiser cinq types de gangliosides dont quatre spécifiques au dépôt présent dans les cerveaux révélés par IHC sur la même section tissulaire. Cette étude nous a permis de distinguer pour la première fois des GM3 et GM2 selon la composition de leur chaine latérale et non de leur chaine polysaccharidique révélée par l’analyse IHC.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,005

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
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