La spectroscopie de Résonance Magnétique Nucléaire (RMN) Haute Résolution à l’angle magique (HRMAS) joue un rôle de plus en plus prépondérant pour le diagnostic médical. Cette technique permet d’établir les empreintes ex vivo des métabolites de tissus sains et pathologiques. Cependant, pour certains métabolites, les valeurs des déplacements chimiques des groupes de protons peuvent légèrement varier en fonction de l’environnement des tissus ou cellules, particulièrement de son acidité. Cet effet gêne l’estimation correcte des concentrations des métabolites lorsqu’on utilise des algorithmes fondés sur des bases de métabolites. Ce travail est dévolu aux méthodes d’optimisation des bases de métabolites, notamment aux algorithmes de correction des changements de déplacements chimiques. Deux méthodes de traitement du signal ont été développées pour l’optimisation simple et rapide des signaux / spectres : contraction/expansion du signal moyennant ré-échantillonnage et fractionnement du spectre. Une autre méthode, QM-QUEST, conjuguant la simulation par Mécanique Quantique et la quantification, a été mise en œuvre. Cette dernière permet l’ajustement plus robuste des spectres en limitant l’implication de l’utilisateur et préserve les empreintes correctes des métabolites. Son efficacité est démontrée pour la quantification de spectres RMN de biopsies cérébrales humaines d’oligodendroglioma, obtenues à 11.7 Tesla et de spectres de cellules acquis à 9.4 T par la technique RMN-HRMAS. Etant donné la nécessité de simulation rapide des signaux RMN basée sur la Mécanique Quantique, une partie du travail est vouée à une méthode approchée accélérant la simulation. L’algorithme fondé sur la fragmentation du système de spins pourrait devenir une partie importante de la méthode d’optimisation QM-QUEST et sema mis en œuvre en tant qu’option de simulation de la méthode NMR-SCOPE, module du logiciel jMRUI. / From day to day, the role of HRMAS (High-Resolution Magic Angle Sinning) Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopy (NMRS) in medical diagnosis is increasing. This technique enables setting up metabolite profiles of ex vivo pathological and healthy tissue. Automatic spectrum quantitation enables monitoring of diseases. However for several metabolites, the values of chemical shifts of proton groups may slightly differ according to the micro-environment in the tissue or cells, in particular to its pH. This hampers accurate estimation of the metabolite concentrations mainly when using quantitation algorithms based on a metabolite basis-set. The present word is devoted to the optimization of NMR metabolite basis set signals, particularly to the algorithms of chemical shift mismatch correction. Two sighal processing (“warping”) methods were developed for simple and fast spectrum optimization : signal stretching/shrinking (resampling) and spectrum splitting. Then, another optimization method, QM-QUEST, coupling Quantrum Mechanical simulation and quantitation algorithms was implemented. The latter provides more robust fitting while limiting user involvement and respects the correct fingerprints of metabolites. Its efficiency is demonstrated by accurately quantitating signals from tissue samples of human brains with oligodendroglioma, obtained at 11.7 Tesla and spectra of cells acquired at 9.4T by HRMAS-NMR. As the necessity of fast NMR signal simulation based on quantum Mechanics is raised in the thesis, a part of the word is dedicated to an approximate method speeding-up the calculations. The algorithm based on spin-system fragmentation could become an important part of the QM-QUEST optimization method and will be implemented as an option of simulation in NMR-SCOPE, module of the jMRUI software package.

La métabolomique est un outil récent, aujourd'hui en plein essor, qui se définit comme étant l'étude de l'ensemble des petites molécules ; les métabolites, produites par un organisme sous différentes conditions. Son application à la problématique du cancer consiste en l'étude des perturbations métaboliques liées au processus oncologique. La métabolomique mêle diverses techniques d'analyses telles que la spectroscopie de masse et la spectroscopie de résonance magnétique nucléaire (RMN), couplées à des méthodes statistiques évoluées afin d'extraire les informations métaboliques pertinentes permettant de caractériser les systèmes biologiques. La spectrométrie RMN haute résolution en rotation à l'angle magique (HRMAS) est la technique que nous avons choisie pour l'étude du métabolome des tumeurs car elle regroupe un nombre important d'avantages (simplicité de préparation des échantillons, la reproductibilité intra et inter laboratoire et le cout relativement modeste de fonctionnement). L'étude principale réalisée dans le cadre de cette thèse a porté sur les tumeurs cérébrales. Une centaine de tumeurs ont ainsi été analysé et leur métabolome caractérisé. L'analyse effectuée s'est focalisé sur la problématique du « grading de malignité » des tumeurs cérébrales, principalement sur les gliomes. Ainsi une forte corrélation a été trouvé entre les profiles métabolique des gliomes (glioblastome, oligodendrogliome) et l'évolution clinique des patients. L'approche métabolomique pour l'étude des tumeurs, d'un point de vue diagnostic et pronostic, semble aujourd'hui prometteuse. De plus l'étude des profiles métaboliques, devrait, à terme, permettre une meilleure compréhension des perturbations métaboliques lié à la pathologie, et potentiellement, conduire à la mise en place de traitements individualisés parfaitement adaptés à chaque patient. Néanmoins, une étape de validation de ces premières observations est aujourd'hui indispensable. C'est pourquoi ces travaux ont accompagné l'installation du premier spectromètre RMN HRMAS dans le milieu clinique en novembre 2007 dans le cadre du projet CARMeN. L'objectif général de ce projet est, maintenant, d'étendre l'expérience acquise durant cette thèse à tous les domaines de la cancérologie où il existe, soit une dissociation entre le diagnostic histopathologique de la tumeur et le devenir du patient, soit une discordance à la réponse thérapeutique pour un sous‐type de tumeur.

Le dogme relatif à la radiorésistance du Système Nerveux Central (SNC) a vécu. Les progrès en neurosciences permettent aujourd'hui de reconsidérer les dysfonctionnements cognitifs radio-induits observés au décours des radiothérapies ou après un accident d'irradiation, et d'envisager des moyens diagnostiques et thérapeutiques adaptés. Nous avons développé un modèle Rat afin d'étudier les effets d'une irradiation gamma corps entier à dose sublétale (4,5 Gy). Celle-ci induit des troubles de l'apprentissage et de la mémorisation d'une tâche en cours d'acquisition durant le premier mois – lesquels sont prévenus par l'administration d'une molécule radioprotectrice de référence (amifostine) – tandis qu'elle ne semble pas perturber la mémoire rétrograde. Précocement, une vague apoptotique survient 5 à 9 heures après exposition dans la zone sous-ventriculaire avec, en parallèle, une neurogenèse anéantie. Deux jours après irradiation, l'étude métabolique ex vivo réalisée par RMN HRMAS (High Resolution Magic Angle Spinning) suggère la présence d'un œdème cérébral tandis que l'étude des lipides cérébraux en RMN liquide confirme l'atteinte membranaire (élévation du cholestérol et des phospholipides). Le profil lipidique se normalise ensuite tandis qu'une réaction gliale apparait. Enfin, 1 mois post-irradiation, l'élévation du GABA, neurotransmetteur inhibiteur du SNC, dans 2 structures cérébrales distinctes, s'accompagne d'une diminution de la taurine dans l'hippocampe qui persiste 6 mois. Notre modèle intégré permet ainsi de valider des biomarqueurs quantifiables en spectroscopie RMN in vivo – prochaine étape expérimentale – et de tester de nouvelles thérapeutiques radioprotectrices.

Ces travaux de thèse portent sur l'analyse des mélanges réels et synthétiques complexes composés de petites molécules à l'aide de la RMN HRMAS. Dans une première partie, une approche RMN HRMAS basée sur l'analyse métabolomique en combinaison avec des techniques de reconnaissance des formes (PCA et O-PLS-DA) a été appliquée pour le diagnostic des lésions thyroïdiennes indéterminées et étudier également les effets biologiques négatifs des nanoparticules d'aluminium sur pseudomonas brassicacearum. Dans une seconde partie, nous avons étudié la RMN chromatographique en utilisant la silice comme matrice de support qui pourrait fournir une alternative rapide et complète de la LC pour la caractérisation de mélanges complexes. En outre, l'exigence de la suppression du signal dans l'extrait de plantes naturelles et d'hydrocarbures aromatiques conduit à l'élaboration d'une méthode rapide et précise en utilisant des polymères à empreintes moléculaires avec une excellente sélectivité. La sélectivité des polymères à empreintes moléculaires à travers la capture d'une cible moléculaire spécifique est exploitée ici pour éliminer efficacement les signaux RMN. / This thesis work deals with the analysis of natural and synthetic complex mixtures composed of small molecules using HRMAS NMR. In a first part, an integrated HRMAS-NMR based metabolomic analysis in combination with pattern recognition techniques (PCA and O-PLS-DA) has been applied for the diagnosis of indeterminate thyroid lesions and also studied the potential adverse biological effects of aluminium nanoparticles on pseudomonas brassicacearum. In a second part we investigated that chromatographic NMR using silica as the matrix support could provide a quick alternative and complement to LC for the characterization of complex mixtures. In addition, requirement for signal suppression in natural plant extract and aromatic hydrocarbons led to the development of a rapid and accurate method using molecularly imprinted polymers with excellent selectivity. The selectivity of Molecularly Imprinted polymers towards capturing a specific molecular target is exploited here to efficiently remove NMR signals.

L’utilisation intensive des produits phytosanitaires, en particulier les insecticides, provoque des effets indésirables sur les organismes vivants et leur environnement. Mon travail de thèse a consisté à évaluer l’effet de deux insecticides chez un insecte modèle la drosophile. Une première étude concernait l’effet d’un néonicotinoïde, l’imidaclopride. Nous avons pu montrer que l’exposition chronique à des doses sublétales de cet insecticide perturbe la fonction de reproduction chez la drosophile. D’autre part, une exposition aiguë à l’imidaclopride a mis en évidence une résistance chez les femelles d’une souche de drosophile dite ``des champs´´. Deux mécanismes différents ont été mis en évidence dans la résistance à l’imidaclopride de cette souche. Le premier concerne la sous expression d’une sous-unité (D1) du récepteur nicotinique à l’acétylcholine, cible de l’imidaclopride. Le deuxième concerne l’implication des glutathion S-transférases, enzymes de détoxification, dans le métabolisme de l’imidaclopride. Ces études montrent que les insecticides peuvent avoir en plus des effets sur les insectes ravageurs, des effets néfastes sur des organismes non cibles. La deuxième étude avait pour but de modéliser chez la drosophile, l’impact d’un organochloré, la dieldrine, potentiellement impliquée dans la maladie de Parkinson chez l’homme. L’exposition à cet insecticide conduit à une dégénérescence des neurones dopaminergiques ainsi qu’une perturbation de la structure de régions particulières du cerveau. Nous avons également montré des altérations du métabolisme et l’implication de processus épigénétiques dans la neurodégénérescence induite par la dieldrine. Au cours de ce travail, nous avons pu montrer l’intérêt de nouvelles méthodes comme l’Imagerie par Résonance Magnétique (IRM) ou le High Resolution Magic Angle Spinning (HRMAS) dans ce type d’étude. / Pesticides have been used extensively and induce harmful effects on organisms and their environment. The aim of my PhD work was to investigate the effects of two insecticides by using Drosophila as a model. The first study concerns the effect of a neonicotinoid, imidacloprid. The results obtained have shown that a chronic exposure at sublethal doses of this insecticide affects reproduction in flies. Moreover, acute exposure at high doses has pointed out a resistance phenomenon in females of a field strain. We have shown that two mechanisms are implicated: (i) low expression of a subunit of a nicotinic acetylcholine receptor that is the target of imidaclopride and (ii) role of glutathione S-transférases, detoxication enzymes, in imidaclopride metabolism. These results highlight impact of insecticides, in particular imidaclopride, on non target organisms. The aim of the second study was to characterize in Drosophila, effects of an organochlorine, dieldrin, potentially implicated in the etiology of Parkinson’s disease in humans. Dieldrin exposure at low doses promotes neurodegeneration of dopaminergic neurons and alters structures of particular regions of the brain. Disruption of metabolism is also induced after exposition to dieldrin. In addition, we have shown that epigenetic processes are implicated in neurodegenration induced by dieldrin. This work show advantages of new techniques such as Magnetic Resonance Imaging (MRI) and High Reslution Magic Angle Spinning in this kind of study.

Le travail présenté ici a consisté en la mise au point d'une méthode de spectroscopie localisée proton filtrée carbone 13C chez la souris ainsi que de la mise en place d'un protocole pour des acquisitions, in vivo, de spectroscopie localisée en rotation à l'angle magique sur la drosophile. Le travail sur la souris a en particulier porté sur l'effet d'un traitement antivasculaire sur des tumeurs cérébrales. Pour réaliser cette étude il a également fallu concevoir une sonde de mesure (support + détecteur) spécialement dédiée à ce type d'étude. Le travail a permis de mettre en évidence l'apport de cette nouvelle méthode par rapport à la méthode classique de spectroscopie proton. Le travail sur la drosophile a permis la mise en place de la spectroscopie localisée par tranche, ce qui était l'objectif de départ, mais également la mise en place d'imagerie de déplacement chimique à 1 dimension spatiale, qui permet de réaliser une cartographie de la répartition spatiale des métabolites. Ces deux méthodes de spectroscopie sur la drosophile représentent à notre connaissance, deux premières, et ouvrent des perspectives importantes de recherche sur cet insecte qui est le plus utilisé dans le domaine, en particulier car il représente un très bon modèle génétique.

From day to day, the role of HRMAS (High-Resolution Magic Angle Sinning) Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopy (NMRS) in medical diagnosis is increasing. This technique enables setting up metabolite profiles of ex vivo pathological and healthy tissue. Automatic spectrum quantitation enables monitoring of diseases. However for several metabolites, the values of chemical shifts of proton groups may slightly differ according to the micro-environment in the tissue or cells, in particular to its pH. This hampers accurate estimation of the metabolite concentrations mainly when using quantitation algorithms based on a metabolite basis-set. The present word is devoted to the optimization of NMR metabolite basis set signals, particularly to the algorithms of chemical shift mismatch correction. Two sighal processing ("warping") methods were developed for simple and fast spectrum optimization : signal stretching/shrinking (resampling) and spectrum splitting. Then, another optimization method, QM-QUEST, coupling Quantrum Mechanical simulation and quantitation algorithms was implemented. The latter provides more robust fitting while limiting user involvement and respects the correct fingerprints of metabolites. Its efficiency is demonstrated by accurately quantitating signals from tissue samples of human brains with oligodendroglioma, obtained at 11.7 Tesla and spectra of cells acquired at 9.4T by HRMAS-NMR. As the necessity of fast NMR signal simulation based on quantum Mechanics is raised in the thesis, a part of the word is dedicated to an approximate method speeding-up the calculations. The algorithm based on spin-system fragmentation could become an important part of the QM-QUEST optimization method and will be implemented as an option of simulation in NMR-SCOPE, module of the jMRUI software package.

L'utilisation intensive des produits phytosanitaires, en particulier les insecticides, provoque des effets indésirables sur les organismes vivants et leur environnement. Mon travail de thèse a consisté à évaluer l'effet de deux insecticides chez un insecte modèle la drosophile. Une première étude concernait l'effet d'un néonicotinoïde, l'imidaclopride. Nous avons pu montrer que l'exposition chronique à des doses sublétales de cet insecticide perturbe la fonction de reproduction chez la drosophile. D'autre part, une exposition aiguë à l'imidaclopride a mis en évidence une résistance chez les femelles d'une souche de drosophile dite ''des champs''. Deux mécanismes différents ont été mis en évidence dans la résistance à l'imidaclopride de cette souche. Le premier concerne la sous expression d'une sous-unité (D1) du récepteur nicotinique à l'acétylcholine, cible de l'imidaclopride. Le deuxième concerne l'implication des glutathion S-transférases, enzymes de détoxification, dans le métabolisme de l'imidaclopride. Ces études montrent que les insecticides peuvent avoir en plus des effets sur les insectes ravageurs, des effets néfastes sur des organismes non cibles. La deuxième étude avait pour but de modéliser chez la drosophile, l'impact d'un organochloré, la dieldrine, potentiellement impliquée dans la maladie de Parkinson chez l'homme. L'exposition à cet insecticide conduit à une dégénérescence des neurones dopaminergiques ainsi qu'une perturbation de la structure de régions particulières du cerveau. Nous avons également montré des altérations du métabolisme et l'implication de processus épigénétiques dans la neurodégénérescence induite par la dieldrine. Au cours de ce travail, nous avons pu montrer l'intérêt de nouvelles méthodes comme l'Imagerie par Résonance Magnétique (IRM) ou le High Resolution Magic Angle Spinning (HRMAS) dans ce type d'étude.

A few abnormal cells found in a small piece of prostate tissue are most consequential for a man’s future. The prevalence of prostate cancer (PCa) is increasing globally. The main instigating factor for this cancer is not yet known, but it appears to be the consequence of many variables such as an increasingly older population, more frequent PSA-testing, and factors involving lifestyle. Prostate cancer screening, as an equivalent for breast cancer screening, has been suggested but unfortunately there are no accurate diagnostic tools available for this type of screening. The reason for this is simply that the prostate is one of the most difficult organs to diagnose and, consequently, PCa screening would generate far too many false-positive and false-negative results.  The prostate is not easily accessible as it is deeply-seated in the male pelvic area, wrapped around the urethra and surrounded by sensitive vital organs.  Furthermore, PCa is frequently multi-focal, and the cancer cells have a tendency of assimilating among normal cells and, thus, do not always form solid lumps.  Therefore, prostate tumors are often not felt by digital rectal examination (DRE) or identified by imaging.  The PSA-test is not reliable as it is more prostate-specific than cancer-specific.  Due to increasing prostate awareness, more early-stage and locally confined PCa are being detected. This is saving lives, although there is a high risk of over treatment and unnecessary side-effects.  The increased detection of PCa requires sophisticated diagnostic methods and highly skilled clinicians who can discern between indolent and aggressive cancers.  The current “gold-standard” for PCa diagnosis is biopsy grading by pathologists using the Gleason score system, which is a difficult task.  Therefore, innovative methods to improve the precision of prostate diagnosis, by increased biopsy sensitivity and tumor localization, are of essence. In light of these difficulties, the metabolomic approach using 1D and 2D high-resolution magic angle spinning (HRMAS) NMR spectroscopy combined with histopathology on intact prostatectomy specimens was evaluated in this research project.  The non-destructive nature of HRMAS NMR enables spectroscopic analysis of intact tissue samples with consecutive histological examinations under light microscope. Metabolomics aids in the unraveling and the discovery of organ-specific endogenous metabolites that have the potential to be reliable indicators of organ function and viability, extrinsic and intrinsic perturbations, as well as valuable markers for treatment response. The results may, therefore, be applied clinically to characterize an organ by utilizing biomarkers that have the capacity to distinguish between disease and health. The aim was to characterize the human and the rat prostate in terms of its intermediary metabolism, which I show here to differ between species and anatomical regions.  Furthermore, the aim is to seek the verification of HRMAS NMR derived metabolites which are known to be a part of the prostate metabolome such as, citrate, choline, and the polyamines which were performed, but also the identification of metabolites not previously identified as part of the local prostate metabolism, such as Omega-6, which was detected in tumors.  The extended aim was to elucidate novel bio-markers with clinical potential. In this study, the common phyto-nutrient, inositol, which appears to possess protective properties, was identified as being a potentially important PCa bio-marker for the distinction between the more indolent Gleason score 6 and the more aggressive Gleason score 7 in non-malignant prostate tissues with tumors elsewhere in the organ. Further studies in this area of PCa research are therefore warranted.

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