Développement de méthodes analytiques et devenir environnemental de multiples classes de contaminants pharmaceutiques
Notice bibliographique
Résumé
La consommation des composés pharmaceutiques est en constante croissance à travers le monde et leur utilisation peut entraîner une accumulation dans l’environnement d’où leur désignation à titre de contaminants émergents. De nombreux groupes de recherche se penchent donc sur les questions de leurs effets sur des organismes vivants, sur la santé de certains écosystèmes ou encore sur l’efficacité de différents types de traitement des eaux usées. Or, peu de données sont disponibles quant aux concentrations présentes dans différentes matrices telles que les eaux usées ou l’eau de surface dans lesquelles elles sont déversées ou encore l’impact que peuvent avoir les hôpitaux sur l’occurrence des composés pharmaceutiques. La recherche dans ce domaine peut s’avérer un outil clé dans l’établissement de normes et de limites pour différents contaminants puisque celles-ci sont encore marginales dans la plupart des pays du monde, surtout au niveau des médicaments. Dans le cadre de cette thèse, différentes méthodes analytiques ont été développées pour faire l’analyse de classes ciblées de médicaments par chromatographie liquide couplée à la spectrométrie de masse afin de quantifier ceux-ci dans diverses matrices environnementales. Un des objectifs du présent ouvrage est donc de détailler les travaux de développement et de validation de méthodes analytiques robustes. Une première méthode d’extraction en phase solide en ligne avec la chromatographie liquide ultra-haute performance couplée à la spectrométrie de masse en tandem (SPE en ligne UPLC-MS/MS) a été développée afin de faire l’analyse de huit différentes classes de composés pharmaceutiques susceptibles d’être retrouvés dans les eaux usées. Afin de déterminer la distribution et l’adsorption des composés ciblés sur la phase solide de différentes matrices, une méthode d’extraction et de purification a également été optimisée de telle sorte que les extraits de matière particulaire et de sédiments soient compatibles avec cette méthode analytique. Ces méthodes ont été appliquées sur de nombreuses eaux usées d’hôpitaux et d’usine de traitement des eaux au Québec (Canada). Les produits de chimiothérapies présentent un défi analytique supplémentaire puisqu’ils sont polaires comparativement à la plupart des autres classes de composés pharmaceutiques. Il y a donc peu d’études sur la présence et le comportement de ces contaminants bien que ceux-ci présentent un risque écotoxicologique potentiellement important. Un deuxième objectif de cette thèse a donc été de comparer différentes alternatives pour la préconcentration et la séparation chromatographique, notamment la chromatographie à interaction hydrophile (HILIC). Celle-ci a mené à la validation de deux méthodes analytiques dont la sensibilité est de l’ordre des ng/L pour ces composés dans des eaux usées brutes. Ces méthodes de SPE en ligne UPLC-MS/MS ont été appliquées à de nombreux échantillons d’effluents d’hôpitaux ainsi qu’à des usines de traitement des eaux usées au Québec (Canada). D’autre part, la méthode SPE en ligne UPLC-MS/MS pour l’analyse des multiples classes de composés pharmaceutiques a été validée pour l’eau de surface enfin d’atteindre un dernier objectif de cet ouvrage qui consiste à évaluer différentes sources de contamination de cette matrice à proximité de zones densément peuplées. Durant de larges campagnes d’échantillonnage sur le fleuve Saint-Laurent, échelonnées sur une période de cinq ans et ayant couvert une zone géographique de près de 700 km entre le Lac Ontario et l’estuaire, plus de 400 échantillons ont été prélevés et analysés. Parmi ceux-ci figurent des échantillons provenant de 56 rivières tributaires au fleuve prélevés afin de déterminer l’impact de celles-ci en termes de pollution en composés pharmaceutiques et de les comparer avec des points de rejet d’eau usée de villes telles que Montréal ou Québec. Enfin, ces mêmes méthodes ont été appliquées lors de projets en collaboration avec des chercheurs se penchant sur les effets écotoxicologiques des composés pharmaceutiques sur des organismes aquatiques dans des matrices d’eau de surface ainsi que pour de développement de technologies alternatives pour le traitement des eaux usées.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».