Les profils moléculaires, un outil de diagnostic de la médecine du futur

1. 1ère année de thèse – spécialité SIPT - INPG gregory.strubel@cea.fr pierre.grangeat@cea.fr 2006 Reconstruction de profils moléculaires G. Strubel* Directeurs de thèse : G. Demoment** – J.-F. Giovannelli** – P. Grangeat* Laboratoires : *CEA-DRT/LETI/DTBS 17 rue des Martyrs 38054 Grenoble cedex 9 ; **L2S Supélec - 3 rue Joliot-Curie 91190 Gif-sur-Yvette Les profils moléculaires, un outil de diagnostic de la médecine du futur Contexte Il s’agit de suivre l’évolution de plusieurs protéines d’intérêt dans l’organisme. La variation de leur quantité informe sur l’état d’une cellule et l’évolution d’une pathologie. La prise en compte de cette information rend les soins plus ciblés et personnalisés. Pour accéder à cette information, il faut développer des outils capables de détecter les protéines en très faible quantité dans des milieux biologiques complexes. Les protéines Les protéines sont la traduction directe du génome. Ces molécules assurent des fonctions dans l’organisme tel que régulation, signalisation, stockage, catalyse,… Une technique d’analyse biochimique Un laboratoire sur puce du LETI Digestion (simplifier les molécules) Chromatographie (séparer les molécules) Spectromètre de masse (identifier et quantifier les molécules) Un processeur chimique est développé en adaptant les techniques de fabrication de la micro électronique. Nous utilisons une technique éprouvée pour l’identification des protéines. Elle permet de combiner la spécificité de la chromatographie avec la sensibilité de la spectrométrie de masse. La diminution de taille permet d’espérer une réduction importante des coûts, du temps d’analyse et des volumes détectables. Le laboratoire sur puce BiochipLab Problème direct Système Mélange de protéines Spectres de masse Problème inverse Objectifs 1) La modélisation du problème direct 2) La résolution du problème inverse Dans un premier temps, nous modéliserons toute la chaîne de mesure. La représentation retenue doit être suffisamment précise pour respecter nos objectifs de précision, mais le nombre de paramètres doit rester limité pour réduire les ambiguïtés lors de l’inversion et restreindre le temps de calcul. Une fois le modèle direct établi, il s’agira de définir les méthodes d’inversion et de régularisation robustes et fiables. Résultats attendus dans le mois à venir Références • G. Demoment, J. Idier, J.-F. Giovannelli, A. Mohammad-Djafari, « Problèmes inverses en traitement du signal et de l'image », vol. TE 5 235, Traité Télécoms, pp. 1-25. Techniques de l'Ingénieur, Paris, 2001. • N. Sarrut, S. Bouffet, P. Combette, O. Constantin, J. Garin, F. Mittler, J. Sudor, C. Vauchier, «Comparison of hydrodynamic versus electroosmotic driven flows for enzymatic protein digestion in a microreactor », MicroTAS, 2004. • Première modélisation de la chaîne de mesure complète. Reconstruction des profils : le traitement d’information associé Diminuer les marges d’erreur des mesures Pour améliorer la précision et la robustesse des résultats, nous souhaitons introduire des techniques issues du traitement du signal et plus particulièrement la méthodologie problème inverse. Un problème inverse Le problème inverse décrivant le fonctionnement du laboratoire sur puce est un problème mal posé, c’est-à-dire qu’il sera extrêmement sensible aux erreurs de mesure. Pour résoudre ce problème, il est nécessaire d’introduire de l’information a priori supplémentaire.