Optical Point-of-Care (POC) devices provide a low-cost platform for real-time, non-invasive diagnosis of disease and quantitative estimation of physiological biomarkers, allowing use in a wide variety of institutional settings ranging from acute surgical care to long-term clinical monitoring. POC optical value has resulted in their widespread adoption with great interest in at-home monitoring and explosive growth within wearable consumer electronics. However, recent studies have highlighted the fact that well-established devices such as pulse oximeters can exhibit subtle but dangerous inaccuracies in measurements from some darker skin pigmentation patients whose basis is not completely understood. Emerging optical technologies, such as near-infrared spectroscopy (NIRS) monitoring of bone quality are promising, yet similarly suffer from an incomplete understanding of the relationship between probe design and performance.The focus of this dissertation is to develop next-generation approaches to improve the performance of optical diagnostic devices informed by computational simulations of light-tissue interactions using Monte Carlo (MC) modeling. Although MC simulations have been previously used to design and simulate devices such as Pulse Oximeters or Transcutaneous Bilirubinometers (TcB), the simulations were incapable of capturing population-level heterogeneity and thus evaluating underlying factors contributing to measurement bias. Here, an in-silico MC platform was developed to investigate how population-level heterogeneity impacts Pulse Oximeters and TcB devices. The results demonstrate that fundamental biases in optical measurements exist and are exacerbated by inequitable regulatory guidelines. These findings were used to further demonstrate the impact of changes in regulatory guidelines that can affect measurement accuracy and clinical decision-making. Additionally, simulation results were used to inform the development of spectroscopic oximetry and demonstrate the techniques clinical feasibility and potential to improve accuracy in a human-subjects pilot study. In the case of the NIRS bone quality assessment, a lack of fundamental knowledge of tissue optical properties to allow simulations to inform relative contributions from different tissue features to the overall signal or explore optimization of device design. Studies were performed to collect previously unreported optical properties from musculoskeletal tissues, and this data was used to perform MC simulations which informed bone contribution to NIRS signals and in turn resulted in the design and preliminary characterization of next-generation fiber optic probes for real-time non-ionizing assessment of bone quality. Collectively, this dissertation demonstrates the impact of advances in MC simulations of light-tissue interaction across pressing clinically focused engineering challenges. / Bioengineering

Η διατριβή αφορά την ανάπτυξη και υλοποίηση ενός τετραδιάστατου, διακριτού μοντέλου προσομοίωσης της συμπεριφοράς καρκινικών κυτταρικών συστημάτων σε ελεύθερη ανάπτυξη και της απόκρισής τους σε χημειοθεραπευτική ή και ακτινοθεραπευτική αγωγή. Υλοποιήθηκαν δύο εκδοχές του μοντέλου: η χωρική και η μη χωρική προσέγγιση. Η χωρική προσέγγιση αναφέρεται στην τετραδιάστατη προσομοίωση συμπαγών όγκων. Η μη χωρική προσέγγιση βρίσκει εφαρμογή στην περίπτωση μη συμπαγών όγκων, καθώς και συμπαγών όγκων, όταν δεν δίνεται έμφαση στη χωρική εξέλιξή τους. Η ερευνητική εργασία έχει επικεντρωθεί σε τρεις τύπους καρκινικών όγκων: καρκίνος του μαστού, καρκίνος του πνεύμονα και πολύμορφο γλοιοβλάστωμα και σε θεραπευτικά σχήματα χορήγησης των σκευασμάτων: επιρουβικίνη (epirubicin), τεμοζολομίδη (temozolomide), σισπλατίνη (cisplatin), γεμσιταμπίνη (gemcitabine), βινορελμπίνη (vinorelbine) και δοσεταξέλη (docetaxel). Σκοπός της εργασίας είναι η ανάπτυξη ενός εργαλείου για την αξιόπιστη υποστήριξη ιατρών στη λήψη αποφάσεων σχετικά με την επιλογή θεραπευτικών σχημάτων και την εξατομικευμένη βελτιστοποίηση της θεραπευτικής αγωγής. Η αφετηρία είναι η μοντελοποίηση του κυτταρικού κύκλου και των πιθανών μεταβάσεων μεταξύ των καταστάσεων που μπορεί να βρεθεί ένα κύτταρο. Το μοντέλο βασίζεται στην υπόθεση ότι ο καρκινικός όγκος διατηρείται από μια συγκεκριμένη κατηγορία κυττάρων, τα καρκινικά βλαστικά κύτταρα (cancer stem cells), και έχει επεκταθεί ώστε να περιλαμβάνει σε μεγαλύτερη λεπτομέρεια διάφορους βιολογικούς μηχανισμούς σε μοριακό (πχ. εκφράσεις γονιδίων) και κυτταρικό επίπεδο. Ο μηχανισμός δράσης, η φαρμακοκινητική και η φαρμακοδυναμική των θεωρούμενων σκευασμάτων έχουν μελετηθεί βιβλιογραφικά και έχουν ενσωματωθεί στο μοντέλο. Επίσης, το μοντέλο έχει αναπτυχθεί ώστε να λαμβάνει υπόψη του την κλινική εικόνα του ασθενούς με χρήση εξατομικευμένων κλινικών δεδομένων, όπως απεικονιστικά δεδομένα (π.χ. CT, MRI, PET), ιστοπαθολογικά δεδομένα (π.χ. τύπος όγκου, βαθμός διαφοροποίησης) και μοριακά δεδομένα (π.χ. έκφραση γονιδίων). Στα πλαίσια της διατριβής πραγματοποιούνται έλεγχοι αξιοπιστίας και εκτενείς παραμετρικές μελέτες για την αποσαφήνιση της ευαισθησίας του μοντέλου στη διακύμανση των παραμέτρων του τόσο κατά την προσομοίωση της ελεύθερης ανάπτυξης όσο και κατά την εφαρμογή της χημειοθεραπευτικής αγωγής. Η ποσοτική αξιολόγηση, προσαρμογή και βελτιστοποίηση του μοντέλου πραγματοποιείται στα πλαίσια των ευρωπαϊκών ερευνητικών προγραμμάτων ACGT (Advancing Clinicogenomic Trials on Cancer, FP6-2005-IST-026996), ContraCancrum (Clinically Oriented Cancer Multilevel Modelling, FP7-ICT-2007-2-223979) και P-medicine (From data sharing and integration via VPH models to Personalized medicine, FP7-ICT-2009-6-270089) μέσω της αξιοποίησης πραγματικών κλινικών δεδομένων. Στην παρούσα διατριβή παρουσιάζονται τα αποτελέσματα της προσαρμογής του μοντέλου σε κλινικά δεδομένα του καρκίνου του μαστού, του καρκίνου του πνεύμονα και του πολύμορφου γλοιοβλαστώματος. Επιπλέον, διάφορες εκδόσεις του μοντέλου έχουν αξιοποιηθεί για ‘την επάνδρωση’ μιας ευρωπαϊκής βάσης μοντέλων για τον καρκίνο, που υλοποιείται στα πλαίσια του ευρωπαϊκού ερευνητικού προγράμματος TUMOR (Transatlantic Tumour Model Repositories, FP7-ICT-2009-5-247754). Το μοντέλο υλοποιείται σε γλώσσα προγραμματισμού C++. / In the present thesis, a clinically oriented, multiscale, discrete simulation model of cancer free growth and response to chemotherapy and/or radiotherapy is presented and investigated. Two versions of the model have been implemented: the spatial and the non spatial approach. The spatial model concerns the spatiotemporal evolution of solid tumours, whereas the non spatial model can be applied in the case of non solid cancers, as well as solid tumours, when no emphasis is put on the spatial features of a tumour evolution. The research work has been focused on the paradigms of early breast cancer treated with the single agent epirubicin, primary lung cancer treated with various combinations of cisplatin, gemcitabine, vinorelbin and docetaxel and glioblastoma multiforme treated with combined modality treatment using radiation and chemotherapy with temozolomide. The goal is to end up with a reliable simulation system able to assist clinicians in selecting the most appropriate therapeutic pattern, extracted from several candidate therapeutic schemes in the context of patient individualized treatment optimization. The model incorporates the biological mechanisms of cell cycling, quiescence, recruitment (reentry into the cell cycle), differentiation and death. It is based on the well documented assumption that tumour sustenance is due to the existence of cancer stem cells, i.e. cells which have the ability to preserve their own population, as well as give birth to cells that follow the path towards terminal differentiation. Furthermore, the mechanism of action, pharmacokinetics and pharmacodynamics of all considered agents have been bibliographically studied and incorporated into the model. Finally, the model has been developed to support and incorporate individualized clinical data such as imaging data (e.g. CT, MRI, PET slices, possibly fused), including the definition of the tumour contour and internal tumour regions (proliferating, necrotic), histopathologic (e.g., type of tumour) and genetic data (e.g., gene expression). An exhaustive and in-depth examination of the model behaviour with respect to the variation of its input parameters has been performed, in order to determine the impact of its parameters, guarantee a biologically relevant virtual tumour behaviour and enlighten aspects of the interplay and possible interdependencies of the biological mechanisms modeled. Finally, the model has been quantitativily validated and adaptated in the framework of the ACGT (Advancing Clinicogenomic Trials on Cancer, FP6-2005-IST-026996), ContraCancrum (Clinically Oriented Cancer Multilevel Modelling, FP7-ICT-2007-2-223979) and P-medicine (From data sharing and integration via VPH models to Personalized medicine, FP7-ICT-2009-6-270089) European Commission-funded projects by exploiting real clinical data. In the present thesis, the clinical adaptation of the model focuses on breast cancer, lung cancer and glioblastoma multiforme clinical cases. Moreover, various versions of the model have been uploaded to the EU cancer model repository developed by the TUMOR (Transatlantic Tumour Model Repositories, FP7-ICT-2009-5-247754) European Commission-funded project. The model has been developed in the C++ programming language.

Réalisé en cotutelle avec l'Université de Cergy-Pontoise / La cholestase intra-hépatique familiale progressive de type 1 (PFIC1) humaine est une maladie génétique rare, provoquée par des mutations du gène ATP8B1, due à un défaut de sécrétion des acides biliaires. Un syndrome moins sévère, et épisodique, appelé Cholestase Intra-hépatique Récurrente Bénigne (BRIC) a pu être associé à des mutations au sein du même gène. Les patients PFIC1 souffrent de nombreuses manifestations extra-hépatiques. Certaines de ces manifestations sont communes aux patients mucoviscidosiques. Le niveau d’expression de CFTR, gène responsable de la mucoviscidose, est diminué chez les patients PFIC1. Cette étude a porté sur l’analyse des interactions/régulations entre CFTR et ATP8B1. Une première approche a été de montrer l’expression de ces gènes dans différentes lignées cellulaires puis d’identifier la présence de leurs protéines par western blot et immunofluorescence. Une seconde approche a été d’effectuer une analyse in silico de la structure d’ATP8B1 par rapport à sa fonction. Nous avons aussi localisés les modifications connues sur un modèle 2D. Cette analyse a permis de mettre en évidence en plus des sites connus (ATPase et domaines transmembranaires), deux sites de maturations par clivage ainsi qu’un domaine riche en phosphorylation, des domaines PDZ et un domaine d’interaction avec des récepteurs nucléaires et des facteurs de transcription. A partir d’un polypeptide de 180 kDa, le clivage au niveau des sites identifiés produit un peptide de 145 kDa puis un de 90 kDa, révélés par western blot avec un anticorps dirigé contre la partie CTerminale de la protéine. Ce peptide de 90 kDa, après myristoylation, pourrait interagir avec des récepteurs nucléaires et des facteurs de transcriptions. Ces interactions nous ont permis de monter un modèle qui pourrait expliquer la diminution d’expression génique de différents gènes observés chez les malades PFIC1. Cette analyse a été poursuivie par une étude de l’interactome d’ATP8B1 qui a montré une interaction possible avec CFTR directement ou par l’intermédiaire d’une protéine de liaison, PDZK1. Une dernière étude a porté sur la fonctionnalité de CFTR dans deux lignées portant des mutations différentes d’ATP8B1. L’ensemble des résultats montre qu’ATP8B1 participerait à la régulation de l’expression du gène CFTR mais aussi à sa maturation fonctionnelle. / Human Progressive Familial Intrahepatic Cholestasis type 1 (PFIC1) is a rare genetic disease provoked by mutations inside the ATP8B1 gene resulting in a general loss of bile acids secretion. An episodic and less severe syndrome called Benign Recurrent Intrahepatic Cholestasis (BRIC) have also been associated with mutations in this gene. PFIC1 patients are suffering from many extra-hepatic manifestations. Some of these manifestations are common to Cystic Fibrosis (CF) patients, carrying mutations in CFTR gene. Moreover, expression of CFTR is decreased for some PFIC1 patients. This study was carried out to define the role of ATP8B1 in the modulation of CFTR gene expression and protein function. A first approach was to identify both gene expression and protein synthesis among various cell lines. Then, we developed a second approach based on in silico analysis of structure and function of ATP8B1 to construct a 2D model of the protein. This approach was correlated with the localization of known mutations of ATP8B1. This analysis showed two possible protein maturation sites, a rich phosphorylation domain and a nuclear receptor interacting domain. The cleavage of the 180 kDa peptide generates a 145kDa (ATPase) and a second cleavage produces a 90 kDa, all identified with a specific antibody directed toward the C-Terminal region of the protein. The 90 kDa peptide should be readdressed to the nucleus after myristoylation to interact with nuclear receptors and transcription factors. This analysis was completed by an interactomic approach which has shown a possible interaction between CFTR and ATP8B1 proteins either directly or mediated by a linker, PDZK1. The last part of this work was dedicated to assess the role of ATP8B1 on the activity of CFTR using two cell lines expressing two different mutated ATP8B1 genes. From all these results, we concluded that ATP8B1 is probably involved in the regulation of CFTR gene expression and CFTR maturation and function. We therefore propose a schematic representation of ATP8B1 synthesis and maturation associated with its putative biological functions in the cell.

La vectorisation des médicaments est une approche très prometteuse tant sur le plan médical qu’économique pour la livraison des substances actives ayant une faible biodisponibilité. Dans ce contexte, les polymères en étoile et les dendrimères, macromolécules symétriques et branchées, semblent être les solutions de vectorisation les plus attrayantes. En effet, ces structures peuvent combiner efficacement une stabilité élevée dans les milieux biologiques à une capacité d’encapsulation des principes actifs. Grâce à leur architecture bien définie, ils permettent d’atteindre un très haut niveau de reproductibilité de résultats, tout en évitant le problème de polydispersité. Bien que des nombreuses structures dendritiques aient été proposées ces dernières années, il est cependant à noter que la conception de nouveaux nanovecteurs dendritiques efficaces est toujours d’actualité. Ceci s’explique par des nombreuses raisons telles que celles liées à la biocompatibilité, l’efficacité d’encapsulation des agents thérapeutiques, ainsi que par des raisons économiques. Dans ce projet, de nouvelles macromolécules branchées biocompatibles ont été conçues, synthétisées et évaluées. Pour augmenter leur efficacité en tant qu’agents d’encapsulations des principes actifs hydrophobes, les structures de ces macromolécules incluent un coeur central hydrophobe à base de porphyrine, décanediol ou trioléine modifié et, également, une couche externe hydrophile à base d’acide succinique et de polyéthylène glycol. Le choix des éléments structuraux de futures dendrimères a été basé sur les données de biocompatibilité, les résultats de nos travaux de synthèse préliminaires, ainsi que les résultats de simulation in silico réalisée par une méthode de mécanique moléculaire. Ces travaux ont permis de choisir des composés les plus prometteurs pour former efficacement et d’une manière bien contrôlable des macromolécules polyesters. Ils ont aussi permis d’évaluer au préalable la capacité de futurs dendrimères de capter une molécule médicamenteuse (itraconazole). Durant cette étape, plusieurs nouveaux composés intermédiaires ont été obtenus. L’optimisation des conditions menant à des rendements réactionnels élevés a été réalisée. En se basant sur les travaux préliminaires, l’assemblage de nouveaux dendrimères de première et de deuxième génération a été effectué, en utilisant les approches de synthèse divergente et convergente. La structure de nouveaux composés a été prouvée par les techniques RMN du proton et du carbone 13C, spectroscopie FTIR, UV-Vis, analyse élémentaire, spectrométrie de masse et GPC. La biocompatibilité de produits a été évaluée par les tests de cytotoxicité avec le MTT sur les macrophages murins RAW-262.7. La capacité d’encapsuler les principes actifs hydrophobes a été étudiée par les tests avec l’itraconazole, un antifongique puissant mais peu biodisponible. La taille de nanoparticules formées dans les solutions aqueuses a été mesurée par la technique DLS. Ces mesures ont montré que toutes les structures dendritiques ont tendance à former des micelles, ce qui exclue leurs applications en tant que nanocapsules unimoléculaires. L’activité antifongique des formulations d’itraconazole encapsulé avec les dendrimères a été étudiée sur une espèce d’un champignon pathogène Candida albicans. Ces tests ont permis de conclure que pour assurer l’efficacité du traitement, un meilleur contrôle sur le relargage du principe actif était nécessaire. / The drug molecule vectorization is a very promising approach in terms of both medical and economical factors for the delivery of active substances with low bioavailability. In this context, the star polymers and dendrimers, symmetrical and branched macromolecules, seem to be more attractive solutions. Indeed, these structures can effectively combine a high stability in biological media and the ability to encapsulate active ingredients. Thanks to the well-defined architecture, they can achieve a high level of reproducibility of results, while avoiding the problem of polydispersity. In recent years, many dendritic structures have been proposed; however, the design of new effective dendritic nanocarriers is still relevant. This is due to many reasons such as related to biocompatibility, encapsulation efficiency of therapeutic agents, as well as economic reasons. In this project, new branched biocompatible macromolecules were designed, synthesized and evaluated. To increase their effectiveness as encapsulation agents for hydrophobic active principles, the structures of the proposed macromolecules include a hydrophobic central core on the basis of porphyrin, decanediol or modified triolein, and also a hydrophilic outer layer based on succinic acid and polyethylene glycol. The choice of structural elements of future dendrimers was based on the data on their biocompatibility and the results of our preliminary synthesis works, as well as the in silico simulations performed by using the method of molecular mechanics. The preliminary studies allowed for selecting the most promising compounds to effectively form polyesters macromolecules in well controlled manner, as well as to assess in advance the ability of future dendrimers to capture a drug molecule (itraconazole). During this phase, several new intermediates were obtained. The optimization of reaction conditions leading to high yields was performed. Based on the preliminary work, the assembly of new dendrimers of first and second generations was performed, by using the divergent and convergent synthesis approaches. The structures of new compounds were characterized by proton and 13C carbon NMR, FTIR, UV-Vis, elemental analysis, mass spectrometry, and GPC techniques. The biocompatibility of products was evaluated by cytotoxicity tests with MTT on murine RAW 262.7 macrophages. The ability to encapsulate hydrophobic active principles was studied by testing with itraconazole, an antifungal agent with low bioavalability. The size of nanoparticles formed in aqueous solutions was measured by the DLS technique. These measurements showed that all dendritic structures tend to form micelles, which excludes their application as unimolecular nanocapsules. The antifungal activity of itraconazole formulations with dendrimers was studied in a kind of a pathogenic fungus Candida albicans. These tests lead to the conclusion that to ensure the effectiveness of treatment, more control over the release of the active ingredient has been needed.

En 2015, la récidive tumorale et les métastases du cancer du sein demeurent une cause importante de décès à travers le monde. Toutefois, ces cancers sont souvent hétérogènes car en dépit d’un phénotype similaire, l’évolution clinique et la réponse au traitement peuvent varier considérablement. Il y a donc un intérêt évident à identifier et à caractériser de nouveaux biomarqueurs pour permettre classer les tumeurs mammaires dans des sous-groupes plus homogènes. Notre hypothèse est que chaque cancer mammaire possède des caractéristiques distinctes au plan des altérations du génome et des profils d’expression géniques et que ces changements se traduisent cliniquement par une prédisposition à former des métastases ou à répondre ou non à la chimiothérapie et aux thérapies ciblées. Dans le cadre de nos travaux, nous nous sommes intéressés aux sous-types agressifs de tumeurs mammaires et notamment les cancers de type triple négatif. Nous avons aussi tenté d’identifier des marqueurs capables de distinguer l’une de l’autre les tumeurs de type luminal A et luminal B. Pour ce faire, nous avons d’abord utilisé une stratégie in silico à partir de données publiques (micro-puces d’ADN et séquençage de l’ARN). Nous avons ensuite construit sept micro-matrices tissulaires (TMA) provenant de tissus mammaires normaux et tumoraux fixés à la formaline et enrobés en paraffine. Ces outils nous ont permis d’évaluer par immunohistochimie les niveaux d’expression différentielle des marqueurs suivants : ANXA1, MMP-9, DP103 et MCM2. Ceux-ci ont été comparés aux marqueurs usuels du cancer du sein (ER, PR, HER2, CK5/6 et FOXA1) et corrélés aux données cliniques (survie globale et métastase). Nos résultats indiquent que ces nouveaux marqueurs jouent un rôle important dans l’évolution clinique défavorable des tumeurs de haut grade. Dans un premier article nous avons montré que l’expression d’ANXA1 est dérégulée dans les cancers de type triple-négatif et aussi, dans une certaine mesure, dans les tumeurs HER2+. Nous croyons qu’ANXA1 permet de mieux comprendre le processus d’hétérogénéité tumorale et facilite l’identification des tumeurs de haut grade. Nous proposons également qu’ d’ANXA1 stimule la transition épithélio-mésenchymateuse (EMT) et la formation des métastases. Dans un second temps, nous avons montré que les niveaux d’expression de MMP-9 reflètent la différenciation cellulaire et corrèlent avec les sous-types de cancers mammaires ayant un mauvais pronostic. Nous estimons que MMP-9 permet de mieux comprendre et d’identifier les tumeurs mammaires à haut risque. De fait, la surexpression de MMP-9 est associée à une augmentation des métastases, une récidive précoce et une diminution de la survie globale. Dans le cadre d’un troisième article, nous avons montré que la surexpression du marqueur de prolifération MCM2 s’observe dans les cancers triple-négatifs, HER2+ et Luminal B par comparaison aux cancers luminal A (p< 0.0001). Nos résultats suggèrent qu’en utilisant un seuil de 40% de noyaux marqués, nous pourrions distinguer l’une de l’autre les tumeurs de type luminal A et luminal B. Cela dit, avant de pouvoir envisager l’utilisation de ce marqueur en clinique, une étude de validation sur une nouvelle cohorte de patientes s’impose. En somme, les résultats de nos travaux suggèrent qu’ANXA1, MMP-9 et MCM2 sont des marqueurs intéressants pour mieux comprendre les mécanismes physiopathologiques impliqués dans la progression tumorale et le développement des métastases. À terme, ces nouveaux marqueurs pourraient être utilisés seuls ou en combinaison avec d’autres gènes candidats pour permettre le développement de trousses « multigènes » ou d’essais protéomiques multiplex pour prédire l’évolution clinique des cancers mammaires. / In 2015, breast cancer remains a leading cause of death among women worldwide due to relapse and metastases. However, mammary tumors are known to be heterogeneous in terms of their clinical course and response to treatment, despite a seemingly similar phenotype. There is therefore an obvious need to identify and characterize new biomarkers of progression in breast cancers so that each tumor can be properly classified. Our hypothesis is that each breast cancer has its own set of genomic abnormalities or altered pattern of gene expression that can explain the aggressiveness of each tumor, its ability to metastasize and its response to chemotherapeutic agents or other forms of targeted therapies. In this study, our aim is to identify and characterize new biomarkers with prognostic value in aggressive subsets of breast cancer focusing primarily on triple-negative tumors and luminal B breast cancer. To achieve those aims, we conducted an in silico search from public databases of DNA microchip and RNA sequencing data. We next constructed seven tissue microarrays (TMA) using paraffin blocks from human breast cancer along with normal breast to examine the differential expression of new putative markers: ANXA1, MMP-9, DP103 and MCM2. Expression levels measured by immunohistochemistry were then compared to other conventional markers of breast cancer (ER, PR, HER2, Ki-67, CK 5/6, FOXA1) and correlated with clinical data (overall survival and metastasis). By comparing the relative expression of these markers in human breast tumors we were able to pinpoint the important role of ANXA1, MMP-9, DP103, and MCM2 in aggressive tumor subtypes recognized for their poor clinical course. Firstly, we have shown that ANXA1 expression is severely deregulated in high-grade breast cancers including triple-negative and, to some extent, HER2-positive breast cancers. In addition, our results also indicated a possible role of ANXA1 in regulating EMT and breast cancer cell metastasis. Secondly, expression of MMP-9 was found to mirror the degree of tumor differentiation and to correlate with breast cancers of unfavorable outcome. This implies that MMP-9 can help better characterize the biology of breast carcinoma and to identify subgroups of high-risk breast tumors. In fact, we found that high levels of MMP-9 in tumors were associated with increased metastatic dissemination, early relapse and reduced survival. Thirdly, we demonstrated that MCM2 is overexpressed in triple-negative, HER2 positive and luminal B breast cancer in comparison to luminal A breast cancer (p-value < 0.0001). Our findings support the notion that MCM2 can be used to distinguish luminal A from luminal B breast cancer based on a 40% index cut-point. However, an independent validation cohort is needed to confirm the clinical utility of MCM2. Lastly, our results suggest that ANXA1, MMP-9 and MCM2 are valuable genes/proteins candidate that can help better understand the mechanisms involved in tumor progression and metastasis. One may also envisage their use, alone or in combination with other genes, in the development of a multi-gene panel or multiplex proteomic assay to predict clinical outcome and guide therapeutic decisions.

Ce projet de thèse, dans le cadre d’une collaboration entre le LIMOS et le LPC, s’inscrit dans une démarche de recherche permettant la mise en synergie des domaines de la biologie, de la physique et de l’informatique par la proposition d’une démarche de simulation permettant la réalisation d’expériences in silico. Pour cela, nous nous proposons de développer une plateforme logicielle dédiée à la modélisation multiéchelle des systèmes biologiques qui pourra par la suite être interfacée avec les outils de simulation de physique des particules. Nous proposons également un modèle individu-centré de cellule biologique paramétrable à l’aide de données obtenues d’expériences in vitro. Nous présentons l’élaboration de cette plateforme et une démarche de validation de ses fonctionnalités à travers l’implémentation de modèles d’automates cellulaires de la littérature. Nous présentons ensuite la construction du modèle de cellule biologique en prenant le temps d’expliquer comment est pris en compte le système biologique, comment nous le modélisons puis comment nous paramétrons le modèle. Nous modélisons les processus internes de la cellule, dont les caractéristiques sont liées à l’information génétique qu’elle porte. Ce modèle de cellule permet de reproduire le comportement d’une cellule isolée, et à partir de là, d’un ensemble de cellules via l'automate. Le modèle est ensuite utilisé pour retrouver les courbes de croissance d'une population de bactéries Escherichia coli. Des valeurs de données de fluxomique ont été exploitées et ont permis la reproduction in silico des expériences in vitro dont elles étaient issues. / This PhD thesis project is part of a research program in the fields of biology, physics and computer science aiming to propose a simulation approach for performing experiments in silico. For this, we propose to develop a software platform dedicated to multi-scale modeling of biological systems that can be combined with particle physics simulation tools. We also propose a general individual-based model of biological cell in which data obtained from in vitro experiments can be used. We present the development of this platform and the validation process of its functionalities through the implementation of cellular automata from the literature. We then present the design of the biological cell model by giving the hypothesis we made, how we model and how we parameterize the model. Starting from a simple biological system, bacteria, observed in liquid culture, our model uses a multi-scale middle-out approach. We focus on the cell and we model internal processes, assuming that all their properties come from genetic information carried out by the cell’s genome. This model allows to consider the cell behavior, and then to obtain the behavior of a cell population. Data from fluxomic experiments have been used in this model to parameterize the biochemical processes. The results we obtain allow us to consider the model as validated as simulation results match the experimental data.

Im Fokus dieser Arbeit stand die Analyse von Faktoren, die den Zusammenbau des Flagellenapparates von Legionella pneumophila (Lp) regulieren. Mit einem kombinierten Replikations-/ Überlebensversuchs mit Lp Corby oder Lp Paris und ihren zugehörigen Regulationsmutanten wurde eine verminderte Fitness für dfliA und erstmals für drpoN, dfleQ defiziente Stämme nachgewiesen. Zur Validierung von Microarray-Daten aus Lp Paris wurden wachstumsphasenabhängige Transkriptions- und Translationsanalysen mit Lp Corby Wildtyp und drpoN, dfleQ, dfliA und dflaA defizienten Stämmen durchgeführt. Es wurde gezeigt, dass die basale Expression von fliA in den späteren Phasen unabhängig von RpoN und FleQ stattfindet. In dieser Arbeit konnte erstmals der Transkriptionsstartpunkt des Hauptregulators FliA bestimmt werden. Es zeigte sich eine putative RpoD (S70) Bindungsstelle. Ein Modell zur Regulation der fliA Expression wurde weiterentwickelt. Demnach kommt es in der exponentiellen Phase durch das Zusammenwirken von RpoD und DksA, aber unabhängig von FleQ, zur basalen fliA Promotoraktivität. Durch den Übergang in die transmissive Phase und direkte oder indirekte Interaktion mit FleQ sowie dem Alarmon ppGpp scheint es zu einem Austausch des Sigmafaktors S70 gegen SS und zu einer Aktivierung der fliA Expression zu kommen. Elektronenmikroskopische Studien zeigten, dass drpoN und dfleQ defiziente Mutanten wahrscheinlich aufgrund des fehlenden Basalkörpers nicht flagelliert sind. Mutanten für dfliA, dflaA und dfliD hatten ebenfalls keine Flagelle, zeigten aber eine ungewöhnliche, gerade Hook Struktur, die den Zusammenbau des Basalkörpers demonstriert. Weiterhin wurden durch in silico Studien 15 Legionella Spezies in Bezug auf das Flagellensystem und ein putatives Chemotaxissystem untersucht. So konnte L. oakridgensis als erste Art ohne beide Systeme sequenziert werden. Andererseits konnten mit LLAP12, L. bozemanii, L. gormanii und L. lytica Stämme beschrieben werden, die beide Systeme tragen. / This work focused on the analysis of factors contributing to the regulation of the flagellum self-assembly of Legionella pneumophila (Lp). With a combined replication/survival assay with Lp Corby or Lp Paris and their corresponding regulatory mutants a reduced fitness could be verified for dfliA and for the first time for drpoN, dfleQ deficient strains. For validation of microarray-data for Lp Paris with strain Lp Corby a growth phase dependent analysis of transcription and translation rates was done with wild-type and the drpoN, dfleQ, dfliA and dflaA deficient strains. A regulation of basal fliA expression independently from RpoN and FleQ was shown in the later growth phases. Furthermore the transcriptional start site of fliA could be shown for the first time. A RpoD (S70) binding site could be identified. According to a further developed model for the regulation of the fliA expression RpoD and DksA lead to a basal fliA promotor activity, independently from FleQ. Most likely, during transition to stationary phase, direct or indirect interaction with FleQ and the alarmone ppGpp results in the exchange of the sigma factor S70 and the binding of RpoS. This leads to the activation of fliA expression. Electron microscopic studies revealed that drpoN and dfleQ deficient mutants are not flagellated caused by the missing basal body. Mutants of dfliA, dflaA and dfliD were also aflagellated, but there was a uncommon straight hook structure visible which demonstrates a filament-independent assembly of the basal body. Furthermore, in silico analysis was done with 15 Legionella species with regard to the flagellum regulation system and a putative chemotaxis system. Analysis revealed that the strain L. oakridgensis is the first strain lacking both systems. On the other hand the strains LLAP12, L. bozemanii, L. gormanii and L. lytica could be characterized as strains carrying both systems.

Die moderne Tumormedizin hat das Ziel die deregulierte Wachstumskontrolle und die Überlebensstrategien maligner Tumoren zu überwinden. Mittels computerbasierter Methoden sollten hierzu in dieser Arbeit neue apoptoseinduzierende Substanzen gefunden und deren Wirksamkeit in späteren in vitro Experimenten überprüft werden. In drei Modellprojekten konnten neue Substanzen identifiziert werden, die Apoptose in Tumorzellen induzieren. Im ersten Projekt wurden Inhibitoren der an das COP9 Signalosom (CSN-) assoziierten Kinasen CK2 und PKD mittels der Leitstrukturen Curcumin und Emodin gefunden. Im zweiten Projekt wurde der Naturstoff Betulinsäure (betulinic acid, BA) bezüglich seines Wirkmechanismus untersucht. Die Ergebnisse haben gezeigt, dass die BA-induzierte Apoptose weitestgehend unabhängig von den pro- und anti-apoptotischen Proteinen der Bcl-2-Familie, aber in Abhängigkeit von aktiven Caspasen, ausgelöst wird. Durch ein in silico Screening und die Verwendung eines neuen Eigenschaftsfilters konnten neuen BA-Analoga identifiziert werden. Zur Bewertung der Ergebnisse des in silico Screenings wurden Daten des National Cancer Institutes (NCI) verwendet. Im dritten Projekt wurden mittels in silico Screening, Docking-Experimenten und in vitro Screenings zwei neue Bcl-2-Inhibitoren identifiziert, die derzeit in funktionellen Experimenten getestet werden. Durch den Einbau eines niedermolekularen, photoschaltbaren Moleküls an die Aminosäuren-Seitenketten des alpha-helikalen Peptides aus der BH3-Domäne von Bid konnte eine gezielte Aktivierung und damit auch eine gezielte Apoptoseinduktion in Tumorzellen ausgelöst werden. Die Methode des in silico Screenings hat gezeigt, dass die Zeit und Kosten für die Suche nach Wirkstoffen reduziert werden können. Die gefundenen Treffer können als neue Leitstrukturen für weitere in silico Screenings ihre Verwendung finden oder mit Hilfe von Optimierungsprozessen in weitere Stufen der Entwicklung eintreten. / Nowadays, cancer research is focused on the overcoming of survival strategies of malign tumors. In the present work, computer-based methods lead to the identification of novel apoptosis inducing molecules, whose potency should be validated in in vitro experiments. Novel compounds, which induce apoptosis in cancer cells, could be identified on the basis of three projects. Inhibitors for the COP9 signalosome (CSN) associated kinases CK2 and PKD could be discovered using curcumin and emodin as lead compounds. Investigations concerning the mechanism-of-action of betulinic acid (BA) should give information about the function of the Bcl-2 protein family in the BA induced cell death. The experiments, which are focused on the mitochondrial signalling pathway, revealed that BA induces apoptosis in an almost independent manner with regards to the pro- and anti-apoptotic Bcl-2 proteins, but dependent on the presence of activated caspases. Via an in silico screening and the utilisation of a new property filter, novel BA analogues could be identified. For the first time, the data of the National Cancer Institute (NCI) is employed to evaluate results from the in silico screening. In the third project two novel Bcl-2 inhibitors have been identified via in silico screenings, docking experiments and in vitro screenings, which are performed at the moment. The insertion of a photo-switchable compound to the amino acid side chain of an alpha-helical peptide from the pro-apoptotic protein Bid triggered the effect of a modulator, which results in a controllable activation and initiation of apoptosis in tumor cells. In silico screenings as a reliable method corroborated that a systematical evaluation of the virtual hits could decrease the time and costs of experimental testings. The identified hits could serve as novel lead compounds for further in silico screenings or enter the next steps in the development of novel drugs using optimisation methods.

En raison de leur diffusion sauvage sur le e-commerce, leur soi-disant sécurité d’usage et l’alternative légale aux stupéfiants habituels qu’ils constituent, les nouvelles substances psychoactives (NPS) sont un phénomène mondial émergeant. Au-delà de différents défis dans nos sociétés (législation, prévention,... ), la capacité d'identifier les NPS dans des échantillons biologiques présente de nombreux challenges analytiques : ces nouvelles substances ne sont pas référencées dans les bibliothèques habituelles de spectrométrie de masse commerciales, leur métabolisme est inconnu (avec parfois des métabolites actifs), les doses actives sont parfois très faibles et par conséquent, les concentrations dans le sang ou l'urine sont également faibles. Dans ce contexte, notre laboratoire effectue régulièrement des analyses toxicologiques dans un contexte clinique, et pour les forces de l’ordre, dans des échantillons biologiques à l'aide de deux principaux types d’analyseurs : la chromatographie liquide couplée à la spectrométrie de masse tandem (CL-SM/SM) pour le criblage ciblé et la chromatographie liquide couplée à la spectrométrie de masse haute résolution (CL-SMHR) pour le criblage non ciblé. Cette dernière technique est basée sur la masse exacte (mais également, le profil isotopique et le temps de rétention) des composés de l’échantillon à partir de laquelle la formule chimique est déterminée et recherchée dans une base de données spectrales en utilisant un logiciel dédié. L’objectif de ma thèse est de caractériser des NPS et leurs métabolites (afin d’alimenter cette base de données) en utilisant une stratégie combinant des approches in vitro, in silico et in vivo. Il s’agit, en particulier, d’augmenter la sensibilité de détection de la prise de NPS en se focalisant sur les métabolites qui sont le plus souvent les produits majeurs d’élimination des NPS.A cet effet, une méthode in vitro destinée à produire les métabolites des NPS et utilisant des microsomes hépatiques humains a été mise en oeuvre. Les métabolites obtenus, comparés aux prédictions in silico, ont été enregistrés dans la base de données. Cette approche a été confrontée à l’analyses de comprimés et d’autres produits non biologiques contenant des NPS, mais également, à des données in vivo d’exposition aux NPS : cas d’intoxications, études expérimentales et études épidémiologiques prospectives et rétrospectives dans des populations ciblées, ou non…Au total, ce travail basé sur cette stratégie in vitro, in silico, in vivo m’a permis d’enrichir notre base de données de spectres de masse haute résolution (SMHR) pour le criblage non ciblé et également notre base de données de criblage ciblé (SM/SM). Notre méthode en haute résolution, qui s’est enrichie au cours de ces 3 années de thèse de 83 nouveaux NPS et 281 métabolites, constitue aujourd’hui un outil analytique efficient pour la détection d’une exposition aux NPS. / Owing to wild e-commerce diffusion, alleging safety and legal alternative to usual drugs of abuse arguments, the new psychoactive substances (NPS) are emerging phenomenon in the world. In our societies, through various consecutive challenges (legislation, prevention, …), the ability to identify NPS in biological samples exhibits numerous analytical pitfalls: new substances which are not referenced in the usual commercial mass spectrometric libraries, unknown metabolism (with sometimes active metabolites), sometimes very low active dosages and consecutively low concentrations in blood or urine. In this context, clinical and forensic toxicological analyses in biological samples are routinely performed in our laboratory using two main analytical devices: liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) for targeted screening and liquid chromatography-high resolution mass spectrometry (LC-HRMS) for non-targeted screening. This last technique is based on the accurate mass (together with isotopic pattern and retention time) of sample components, from which the chemical formula is calculated and searched against a database of mass spectra using dedicated software. The aim of my thesis is to characterize NPS and metabolites (in order to increase the spectral database) using a strategy combining in vitro, in silico, and in vivo approaches. Therefore, the main goal is to increase the detection sensitivity of the NPS use by focusing on the metabolites that are most often the major products of NPS elimination. For this purpose, an in vitro method designed to produce NPS metabolites using human liver microsomes incubations was applied. Obtained metabolites, after confrontation with metabolites in silico predicted, were saved in database. This approach was subsequently confronted with analysis of tablets or other non-biological product containing NPS, but also, with in vivo observed data from NPS exposure: intoxication cases, experimental studies and prospective and retrospective epidemiological studies in targeted population or not … All in all, this work based on this in vitro, in silico and in vivo strategy allowed me to enhance our high resolution spectra database (HRMS) for non-targeted screening and also our spectra database for targeted screening (MS/MS). Today, our HRMS device, with a database that was increased with 83 new NPS and 281 metabolites for the duration of my thesis, is an efficient analytical tool for NPS use detection.

O Brasil tem a maior produção de cana-de-açúcar do mundo. O cultivo de cana-de-açúcar no Brasil está voltado principalmente para a produção de açúcar ou Etanol e nos últimos anos para a produção de bioeletricidade através da utilização da biomassa do bagaço e da palha. Apesar da importância econômica e do potencial sustentável que a cana-de-açúcar apresenta, o genoma de referência para esta cultura ainda não está disponível na literatura. A principal justificativa para isso está na complexidade do mesmo, em especial pela alopoliploidia e autopoliploidia. De fato esta característica é a principal barreira para o desenvolvimento de novas variedades comerciais. Na literatura há diferentes estratégias que visam contribuir com o conhecimento genômico de cana-de-açúcar sendo mais prevalente dados de transcriptoma e pouca informação sobre o processo de regulação gênica. Além disso, diferente do que é observado em outras culturas comerciais, em cana-de-açúcar não há trabalhos associados com a caracterização in silico da região Promotora, assim como na identificação de sítios de ligação para Fatores de Transcrição (TFBSs). Por esta razão, o nosso trabalho foi direcionado para a caracterização in silico de regiões regulatórias em cana-de-açúcar. Para esta tarefa nós realizamos apenas a rotulação de sequências de DNA não codificante que estavam a upstream de cada gene anotado em cana-de-açúcar. Todos os genes foram selecionados de dados de transcriptoma e a sequência de DNA da região Promotora foi isolada do Genespace de cana-de-açúcar SP80-3280 gerado pelo projeto de sequenciamento do genoma de referência do nosso grupo. A rotulação da região regulatória em cana-de-açúcar foi executada em duas subsequências: Core Promoter e Promotor Proximal. Na região Core Promoter nós realizamos a identificação do sítio de inicio de transcrição (TSS), a estimativa do tamanho da região 5\' UTR e a classificação da região Core Promoter em TATA-box ou TATA-less. Todos os processos foram realizados através da ferramenta TSSPlant. A utilização da ferramenta TSSPlant motivou o desenvolvimento de uma nova ferramenta para predição do sinal de TSS que aqui chamamos de TSSFinder. A ferramenta TSSinder apresentou resultados de predição do sinal de TSS superior aos seus pares, além disso esta ferramenta foi bem sucedida em diferentes organismos como Arabidopsis thaliana, Gallus gallus e Saccharomyces cerevisiae. Na região Promotora Proximal nós realizamos a identificação de TFBSs através de duas metodologias: predição de novo e mapeamento de matrizes de TFBS (PSSM). O processo de predição de novo foi realizada por meio de dois modelos: Maximização da expectativa e Gibbs Sampler e esse processo foi executado apenas para o subgrupo de genes co-expressos ou apenas para o conjunto de sequências homeólogas de cada gene de cana-de-açúcar selecionado. Para o restante das sequências foi realizado apenas o mapeamento das matrizes de TFBSs identificadas durante o processo de predição de novo. Em paralelo todos TFBSs identificados no nosso trabalho foram comparados com o banco de TFBS para plantas. Através desse procedimento foi possível estimar qual classe de Fator de Transcrição está interagindo com o TFBS identificado na região Promotora Proximal dos genes Scdr1, ScSuSy, ScPAL. Com este trabalho, nós cobrimos parte da lacuna observada em estudos in silico paras regiões regulatórias de cana-de-açúcar. Além disso, nós aperfeiçoamos o processo de identificação do sinal de TSS para diferentes organismos; inclusive para plantas Dicotiledôneas e Monocotiledôneas. / Brazil has the highest production of sugarcane in the world. Its cultivation in Brazil is aimed at producing of sugar or ethanol and in recent years, biomass for bioenergy from bagasse and straw. Despite the economic importance and the sustainable potential that sugarcane presents, a reference genome for this crop is not yet available in the literature. One justification for this absence lies in the sugarcane genome complexity, allopolyploidy and autopolyploidy. In fact these characteristics are the main barrier for the development of new commercial varieties. In the literature different strategies aimed at contributing to genomic sugarcane mostly on the transcriptome and little information on the process of gene regulation. Furthermore, unlike other commercial crops, sugarcane has no reported in silico characterization of its promoter regions and identification of Transcription Factor binding sites. For this reason, our work was directed to an in silico characterization of regulatory regions in sugarcane. For this task we performed the labeling of non-coding DNA sequences that were upstream of each gene annotated in sugarcane. All genes were using from transcriptome data and the promoter region DNA sequence was isolated from Genespace of the SP80-3280 reference genome obtained of our group. The labeling of the regulatory region in sugarcane was carried out in two subsections: Core Promoter and Proximal Promoter. In the Core Promoter region we performed the identification of the TSS signal, the estimation of the size of the 5\' UTR region and the classification of the Core Promoter region in TATA-box or TATA-less. All processes were performed using the TSSPlant tool. The use of the TSSPlant tool motivated the development of a new tool to predict the TSS signal that we call TSSFinder. The TSSinder tool presented TSS signal prediction results superior to its peers, moreover this tool was successful in different organisms - Arabidopsis thaliana, Gallus gallus and Saccharomyces cerevisiae. In the Proximal Promoter region we performed the identification of TFBSs through two methodologies: de novo prediction and mapping of TFBS matrices (PSSM). The de novo prediction process was performed using two models: Expectancy Maximization and Gibbs Sampler and this process was performed only for subgroups of coexpressed genes or only for the set of homeologues sequences from each sugarcane gene. For the rest of the sequences only the mapping of the matrices of TFBSs identified during the de novo prediction process was conducted. In parallel all TFBSs identified in our work were compared with the TFBS database for plants. Through this procedure it was estimated which class of Transcription Factor is interacting with the TFBS identified in the Proximal Promoter region of the Scdr1, ScSuSy, ScPAL genes.With this work, we cover part of the gap observed in in silico studies for the regulatory region of sugarcane. In addition, we improved the process of identification the TSS signal for different organisms including dicotyledonous and monocotyledonous plants.