La thèse propose une méthodologie d’analyse rapide basée sur l’étude de l’image hyperspectrale Raman d’un produit pharmaceutique falsifié sous forme solide afin, d’une part d’identifier les substances présentes, et d’autre part estimer la teneur du principe actif dans l’échantillon sans étalonnage préalable.La présence de produits pharmaceutiques falsifiés est un véritable enjeu de santé publique. Ce type de produits de santé est facilement disponible sur internet, et beaucoup d’exemples montrent leur dangerosité. De nombreuses techniques sont disponibles pour analyser ces produits et ainsi participer à la lutte contre la falsification de médicament. La combinaison de ces techniques analytiques permet une caractérisation approfondie de l’échantillon. Cependant, peu de techniques analytiques procurent l’ensemble des informations chimiques.L’imagerie chimique Raman est une technique qui répond aux exigences requises pour l’analyse de produits falsifiés sous forme solide. En effet, cette technique peu destructive permet de réutiliser l’échantillon pour des analyses complémentaires. L’imagerie chimique Raman combine les trois disciplines de spectroscopie Raman, microscopie et chimiométrie. Cette technique réalise des mesures successives de spectres Raman sur des zones adjacentes couvrant la surface de l’échantillon. Elle intègre donc des informations spatiales et spectrales. Les méthodes chimiométriques dites de résolution (MCR-ALS et DCLS) analysent le jeu de spectres pour extraire des informations qualitatives (détection des spectres purs du mélange) et des informations quantitatives (estimation de la concentration de la substance active). La méthodologie a été optimisée et validée avec des échantillons préparés en laboratoire, puis appliquée à des échantillons réels authentiques et falsifiés. La sensibilité de la méthode qualitative a été démontrée par la détection d’un principe actif antibiotique à la teneur de 0,3% m/m dans un comprimé à visée anabolisante. De plus la méthode a été capable de détecter les substances utilisées pour le traitement de dysfonctions sexuelles (sildénafil, tadalafil, vardénafil, dapoxétine). Malgré une forte émission de fluorescence, la méthode a réussi à discriminer les 3 sels de clopidogrel (hydrogénosulfate, bésilate et chlorhydrate). L’analyse quantitative directe sur des échantillons de Viagra® et de Plavix® a été jugée convenable avec une déviation de la teneur entre -15% et +24%. Cette déviation est considérée acceptable pour évaluer le risque sanitaire pour le patient et alerter les autorités de santé.Dans le cadre de l’analyse des produits falsifiés, il a été démontré que la micro-spectroscopie Raman associée aux méthodes chimiométriques permet de réaliser un « screening spectroscopique » des composants de l’échantillon, d’identifier les substances chimiques, de visualiser leur distribution sur la surface de l’échantillon et d’estimer leur teneur par « quantification directe ». / The thesis proposes a rapid methodology of analysis based on the Raman hyperspectral image study of a solid form falsified pharmaceutical product in order to identify the substances in the sample and to estimate the content of the active ingredient in the sample without prior calibration.The presence of falsified pharmaceuticals is a real public health issue. This type of products is easily available on the internet, and many examples show their dangerousness. Many techniques are available for the analysis of these products and thus participate in the fight against drug falsification. The combination of these analytical techniques allows a comprehensive characterization of the sample. However few analytical techniques provide all the chemical information. Raman chemical imaging is a technique that meets the requirements for the analysis of falsified products in solid form. Indeed, this non-destructive technique makes it possible the reuse of the sample for additional testing. Raman chemical imaging combines the three disciplines of Raman spectroscopy, microscopy and chemometrics. This technique performs successive measurements of Raman spectra on adjacent location covering the surface of the sample. It therefore collects spatial and spectral information. The so-called resolution chemometric methods analyse the set of spectra in order to extract qualitative information (detection of pure spectra in the mixture) and quantitative information (estimate of the concentration of the chemical substance). The methodology was optimized and validated with samples prepared in the laboratory, and then applied to genuine and falsified real samples. The sensitivity of the qualitative method was demonstrated with the detection of an antibiotic active ingredient at a content of 0.3% m/m in an anabolic tablet. Moreover, the method was able to distinguish substances used for the treatment of sexual dysfunctions (sildenafil, tadalafil, vardenafil, dapoxetine). Despite a high fluorescence emission, the method successfully discriminated the 3 salts of clopidogrel (hydrogen sulfate, besylate and hydrochloride). Direct quantitative analysis of samples of Viagra® and Plavix® was found to be appropriate with a deviation between -15% and +24%. This deviation is considered acceptable to assess the health risk to the patient and to alert health authorities.For the analysis of falsified products, it has been demonstrated that Raman micro-spectroscopy combined with chemometric methods allows to perform a "spectroscopic screening" of the components in the sample, to identify chemical substances, to visualize their distribution on the sample surface and to estimate their content by "direct quantification".

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.