Les myopathies sont une maladie rare qui entraine une déficience musculaire. Il apparait que la plupart des myopathies présentent une modification dans la biodistribution et la concentration des collagènes. Le diagnostic actuel de ces maladies repose sur l’étude de protéines déficientes par des outils de biologie moléculaire dont les résultats sont incertains. Nous proposons de développer la spectro-imagerie IRTF pour différencier les cinq principaux types de collagène dans le tissu conjonctif musculaire. Pour cela, nous avons appliqué deux méthodes : la déconvolution spectrale de l’amide I et la détermination des coefficients d’extinction anisotropes des fibres. Nous avons ensuite mis au point une matrice synthétique mimant la composition moléculaire d’un tissu musculaire squelettique d’un muscle de bœuf. Cette matrice a pour but de calibrer la spectro-imagerie IRTF et de quantifier à moyen terme les collagènes dans les tissus. / Myopathies are a rare disease which leads a muscular deficiency. It seems that most of the myopathies present a modification in the biodistribution and in the concentration of collagens. The current diagnosis of these diseases is based on the study of deficient proteins by molecular biology techniques whose the results are uncertain. We suggest developing the spectro-imaging IRTF to differentiate five main types of collagen in the muscular connective tissue. For that, we applied two methods: the spectral déconvolution of the amide I and the determination of the anisotropic extinction coefficient of the fibers. Then, we have set up a synthetic matrix miming the molecular composition of a squeletic muscular tissue of beef muscle. This matrix aims at calibrating the spectro-imaging IRTTF and at quantifying in the medium term the collagen in tissues.

Les gliomes sont des tumeurs agressives de mauvais pronostic, très angiogéniques et infiltrantes ce qui rend leur exérèse particulièrement difficile. Vu les limites des techniques actuelles d’imagerie, nous avons proposé la spectro-imagerie Infrarouge à Transformée de Fourier (IRTF), d’une résolution spatiale de 6 µm, pour apporter une information moléculaire à l’examen histologique actuel des gliomes. Nos travaux ont été fondés sur la recherche de paramètres moléculaires des vaisseaux sanguins, notamment sur la base des contenus de leur membrane basale. Celle-ci subit des altérations dûes au stress angiogénique tumoral. Nous avons mis en évidence des altérations de la structure secondaire des protéines (tels les collagènes) des vaisseaux sanguins au cours de la croissance de la tumeur. Nous avons aussi évalué les modifications des chaines d’acides gras des phospholipides membranaires, qui révélent un degré d’insaturation plus important pour les vaisseaux tumoraux. Ensuite, sur un modèle de gliome murin, nous avons établi une méthode efficace de classification des capillaires sanguins sur la base d’absorptions de leurs contenus glucidiques et lipidiques, permettant de discriminer totalement les capillaires sains et tumoraux. La combinaison de ces paramètres a été mise à profit pour assurer une histopathologie moléculaire des gliomes humains. Nos résultats ont démontré qu’il est possible de différencier entre la vasculature saine et tumorale sur ces gliomes humains, ce qui permet une bonne délimitation des zones tissulaires correspondantes. Cette technique pourrait devenir un outil analytique fiable, rapide d’une durée compatible avec la chirurgie et donc très utile pour les neurochirurgiens. / Malignant gliomas are very aggressive tumors with poor prognosis, highly angiogenic and invasive into the surrounding brain parenchyma, making their resection very difficult. Regarding the limits of current imaging techniques, we have proposed Fourier Transform Infrared (FTIR) spectro-imaging, with a spatial resolution of 6 µm, to provide molecular information for the histological examination of gliomas. Our work was based on the research of molecular parameters of blood vessels, notably on the basis of the contents of their basement membrane, which undergoes changes due to tumor angiogenic stress. We have identified alterations of the secondary structure of proteins (such as collagen) in blood vessels during tumor growth. We have also assessed the changes in fatty acyl chains of membrane phospholipids, which revealed a higher unsaturation level in tumor vessels. Then, on a murine glioma model, we have established an efficient method of blood vessels classification based on their carbohydrates and fats contents, allowing the differentiation between healthy and tumor blood vessels. The combination of these parameters was used to provide a molecular histopathology for the study of human gliomas. Our results have demonstrated the feasibility of differentiating between healthy and tumor vasculature in these human gliomas, which help delimitating areas of corresponding tissue. This technique could become a reliable and fast analytical tool, with duration compatible with the surgery and thus very useful for neurosurgeons.

Le gliome est le type le plus agressif et mortel de tumeur cérébrale. Ces tumeurs se caractérisent par la présence conjointe de phénotypes solides (de bas grade, moins invasif, hautement vascularisé) et diffus (haut grade, très envahissant et diffus) des glioblastomes multiformes. Les collagènes sont des composants majeurs de la MEC des cellules tumorales des gliomes, et sont également présents dans la membrane basale des vaisseaux sanguins, mais avec une composition différente entre vasculatures saine et tumorale. L'abondance et la typologie des collagènes dans la MEC des cellules tumorales et la vasculature représentent donc un marqueur potentiel de diagnostic pour la gradation des tumeurs gliales. Nous avons développé la spectro-imagerie infrarouge à transformée de Fourier pour déterminer les modifications morphologiques et moléculaires apparaissant dans les formes solides et diffuses de gliomes, ainsi que dans les vasculatures saine et tumorale. Nous avons d'abord mis en évidence les vasculatures saine et tumorale en utilisant des nanoparticules injectées dans le système sanguin. Ensuite, nous avons appliqué des méthodes de reconstruction spectrale pour distinguer les tissus sains vs. ceux des formes solide et diffuse de tumeurs sur la base de leurs contenus en collagène de la MEC. Enfin, nous avons déterminé les changements de types du collagène au cours de la progression tumorale, validant ainsi la notion que l’analyse de ces contenus est potentiellement un marqueur diagnostic pour la gradation des gliomes. / The glioma is the most aggressive and lethal type of brain tumor. Such tumor is characterized both by solid (low grade, less invasive, highly vascularized) and diffuse (high grade, very invasive and diffuse) phenotypes in high-grades. Collagens are major components of ECM in glioma tumor cells, and are also present in basement membrane of blood vessels in vasculature, but with different composition between healthy and tumor capillaries. The abundance and typology of collagens in tumor cell ECM and vasculature is thus a potential diagnostic marker for grading glioma tumors. We developed Fourier transform infrared (FTIR) spectro-imaging as a functional technique to determine the morphological and molecular changes occurring in solid and diffuse form of tumor tissues as well as in healthy and tumor vasculatures. We first highlighted healthy and tumor vasculatures using nanoparticles injected in blood system. Then, we applied curve-fitting methods to distinguish between healthy tissue vs. solid and diffuse tumor tissues on the basis of the collagen contents found in ECM. Finally, we determined collagen typology changes during tumor progression, thus validating that collagen contents analysis is potentially a diagnostic marker for glioma grading.

L'histologie tridimensionnelle (3D) est un nouvel outil avancé de cancérologie. L'ensemble du profil chimique et des caractéristiques physiologiques d'un tissu est essentiel pour comprendre la logique du développement d'une pathologie. Cependant, il n'existe aucune technique analytique, in vivo ou histologique, capable de découvrir de telles caractéristiques anormales et de fournir une distribution3D à une résolution microscopique. Nous présentons ici une méthode unique de microscopie infrarouge (IR) à haut débit combinant une correction d'image automatisée et une analyse ultérieure des données spectrales pour la reconstruction d'image 3D-IR. Nous avons effectué l'analyse spectrale d'un organe complet pour un petit modèle animal, un cerveau de souris avec une tumeur de gliome implantée. L'image 3D-IR est reconstruite à partir de 370 coupes de tissus consécutives et corrigée à l'aide du tomogramme à rayons X de l'organe pour une analyse quantitative précise du contenu chimique. Une matrice 3D de spectres IR 89 x 106 est générée, ce qui nous permet de séparer la masse tumorale des tissus cérébraux sains en fonction de divers paramètres anatomiques,chimiques et métaboliques. Nous démontrons pour la première fois que des paramètres métaboliques quantitatifs (glucose, glycogène et lactate) peuvent être extraits et reconstruits en 3D à partir des spectres IR pour la caractérisation du métabolisme cérébral / tumoral (évaluation de l'effet de Warburg dans les tumeurs). Notre méthode peut être davantage exploitée en recherchant l'ensemble du profil spectral, en distinguant différents points de repère anatomiques dans le cerveau.Nous le démontrons par la reconstruction du corps calleux et de la région des noyaux gris centraux du cerveau. / Three-dimensional (3D) histology is a new advanced tool for cancerology. The whole chemical profile and physiological characteristics of a tissue is essential to understand the rationale of pathology development. However, there is no analytical technique, in vivo or histological, that is able to discover such abnormal features and provide a 3D distribution at microscopic resolution.Here, we introduce a unique high- throughput infrared (IR) microscopy method that combines automated image correction and subsequent spectral data analysis for 3D-IR image reconstruction. I performed spectral analysis of a complete organ for a small animal model, a mouse brain with animplanted glioma tumor. The 3D-IR image is reconstructed from 370 consecutive tissue sectionsand corrected using the X-ray tomogram of the organ for an accurate quantitative analysis of thechemical content. A 3D matrix of 89 x 106 IR spectra is generated, allowing us to separate the tumor mass from healthy brain tissues based on various anatomical, chemical, and metabolic parameters. I demonstrate for the first time that quantitative metabolic parameters (glucose, glycogen and lactate) can be extracted and reconstructed in 3D from the IR spectra for the characterization of the brain vs. tumor metabolism (assessing the Warburg effect in tumors). Our method can be further exploited by searching for the whole spectral profile, discriminating different anatomical landmarks in the brain. I demonstrate this by the reconstruction of the corpus callosum and basal ganglia region of the brain.