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Cotutelle Québec-France. J'ai effectué une cotutelle de thèse entre l'Université de Montréal (Québec) et l'Université de Poitiers (France). / Les dérivés chlorés du Bisphénol A (ClxBPA) sont des polluants émergents qui possèdent des effets perturbateurs endocriniens. Lors du traitement de l’eau potable par chloration, le Bisphénol A (BPA) présent dans l’environnement peut réagir avec les molécules de chlore pour former des dérivés chlorés (ClBPA, Cl2BPA, Cl3BPA et Cl4BPA) ou ClxBPA. Ils sont présents dans divers milieux aquatiques tels que eaux usées et l’eau potable. Ces polluants émergents ont également été retrouvés chez l’humain, dans l’urine, le colostrum et le tissu placentaire. Dans une étude transversale, la présence de concentrations urinaires élevées de ClxBPA chez l’humain a été positivement associée au diabète de type 2. Les ClxBPA ont aussi été associés à l’obésité et à l’infarctus du myocarde. Dans la littérature, il n’existait que très peu de données sur la toxicocinétique des ClxBPA chez l’animal ou chez l’humain. Cette recherche doctorale vise à évaluer le risque lié à ces polluants émergents en déterminant les constantes métaboliques des ClxBPA, puis en élaborant une méthode analytique des métabolites du 3,3’-Cl2BPA par HPLC-MS/MS pour finalement valider un modèle pharmacocinétique à base physiologique (PBPK) chez l’animal. Dans un premier temps, les constantes métaboliques (Km, Vmax et la clairance intrinsèque) ont été déterminées à l’aide d’expérience in vitro avec des hépatocytes de rats et d’humain. Les essais ont révélé que les constantes métaboliques des ClxBPA peuvent varier considérablement en fonction des substances et des espèces. Ces expériences in vitro ont montré que la chloration avait un impact sur la clairance intrinsèque hépatique des ClxBPA chez les rats et les humains. Deuxièmement, nous avons développé une méthode analytique pour les métabolites du 3,3’-Cl2BPA par HPLC-MS/MS dans le plasma à l’Université de Poitiers. Nous avons pu valider cette méthode avec des échantillons de rats et d’humain. Les résultats ont montré que chez le rat Sprague-Dawley après administration i.v., le 3,3’-Cl2BPA-glucuronide est largement présent par rapport au 3,3’-Cl2BPA-sulfate. Pour l'humain, seul le 3,3’-Cl2BPA-G-d12 a été quantifié. Finalement, nous avons utilisé des méthodes in vitro (dialyse à l’équilibre) et in silico pour les paramètres physico-chimiques de chaque ClxBPA. Enfin, nous avons construit des modèles PBPK afin de simuler la pharmacocinétique i.v. chez le rat Sprague-Dawley pour chaque dérivé chloré. Deux modèles PBPK ont été développés : un avec le ClBPA, le Cl2BPA et le Cl3BPA versus le Cl4BPA avec un modèle à diffusion limitée. Il a été validé par une expérience in vivo sur 80 rats Sprague-Dawley. Le modèle calibré a prédit les concentrations mesurées des ClxBPA dans le plasma, le cerveau et les muscles après l’administration de 4 et 40 mg/kg pour ClBPA et Cl2BPA; 0,4 et 4 mg/kg pour Cl3BPA et Cl4BPA. Ce projet doctoral a contribué à 1) déterminer les constantes métaboliques (Km, Vmax, Clairance intrinsèque) des ClxBPA, 2) de développer et valider une méthode analytique par HPLC-MS/MS des métabolites du Cl2BPA dans le plasma animal et humain et 3) de valider deux modèles PBPK chez le rat afin de connaitre la distribution plasmatique et tissulaire des ClxBPA. / Chlorinated derivatives of Bisphenol A (ClxBPA) are emerging pollutants with endocrine disrupting effects. During the treatment of drinking water by chlorination, Bisphenol A (BPA) present in the environment can react with chlorine molecules to form chlorinated derivatives (ClBPA, Cl2BPA, Cl3BPA and Cl4BPA) or ClxBPA. They are present in various aquatic environments such as wastewater and drinking water. These emerging pollutants have also been found in humans, in urine, colostrum and placental tissue. In a cross-sectional study, high urinary ClxBPA levels in humans were positively associated with type 2 diabetes. ClxBPA has also been associated with obesity and myocardial infarction. In the literature, there was very limited data on the toxicokinetics of ClxBPA in animals or in humans. This doctoral research aims to assess the risk related to these emerging pollutants by determining the metabolic constants of ClxBPA and then developing an analytical method for 3,3'-Cl2BPA metabolites by HPLC-MS/MS to validate a physiologically based pharmacokinetic (PBPK) model in animals. First, metabolic constants (Km, Vmax, and intrinsic clearance) were determined using in vitro experiments with rat and human hepatocytes. The tests revealed that the metabolic constants of ClxBPA can vary considerably between substances and species. These in vitro experiments showed that chlorination impacted the intrinsic hepatic clearance of ClxBPA in rats and humans. Second, we developed an analytical method for 3,3'-Cl2BPA metabolites by HPLC-MS/MS in plasma at the University of Poitiers. We were able to validate this method with rat and human samples. The results demonstrated that in Sprague-Dawley rats after an i.v. administration, 3,3'-Cl2BPA-glucuronide is largely present compared to 3,3'-Cl2BPA-sulfate. For humans, only 3,3'-Cl2BPA-G-d12 was quantified. Finally, we used in vitro (equilibrium dialysis) and in silico methods for the physicochemical parameters of each ClxBPA. Finally, we constructed PBPK models to simulate the i.v. pharmacokinetics in Sprague-Dawley rats for each chlorinated derivative. Two PBPK models were developed: one with ClBPA, Cl2BPA and Cl3BPA versus Cl4BPA with a diffusion- limited model. It was validated by an in vivo experiment on 80 Sprague-Dawley rats. The calibrated model predicted measured ClxBPA concentrations in plasma, brain, and muscle after administration of 4 and 40 mg/kg for ClBPA and Cl2BPA: 0.4 and 4 mg/kg for Cl3BPA and Cl4BPA. This doctoral project contributed to 1) determine the metabolic constants (Km, Vmax, Intrinsic Clearance) of ClxBPA, 2) develop and validate an analytical method by HPLC-MS/MS of Cl2BPA metabolites in animal and human plasma and 3) validate two PBPK models in rats to understand the plasma and tissue distribution of ClxBPA.

Les modèles pharmacocinétiques à base physiologique (PBPK) permettent de simuler la dose interne de substances chimiques sur la base de paramètres spécifiques à l’espèce et à la substance. Les modèles de relation quantitative structure-propriété (QSPR) existants permettent d’estimer les paramètres spécifiques au produit (coefficients de partage (PC) et constantes de métabolisme) mais leur domaine d’application est limité par leur manque de considération de la variabilité de leurs paramètres d’entrée ainsi que par leur domaine d’application restreint (c. à d., substances contenant CH3, CH2, CH, C, C=C, H, Cl, F, Br, cycle benzénique et H sur le cycle benzénique). L’objectif de cette étude est de développer de nouvelles connaissances et des outils afin d’élargir le domaine d’application des modèles QSPR-PBPK pour prédire la toxicocinétique de substances organiques inhalées chez l’humain. D’abord, un algorithme mécaniste unifié a été développé à partir de modèles existants pour prédire les PC de 142 médicaments et polluants environnementaux aux niveaux macro (tissu et sang) et micro (cellule et fluides biologiques) à partir de la composition du tissu et du sang et de propriétés physicochimiques. L’algorithme résultant a été appliqué pour prédire les PC tissu:sang, tissu:plasma et tissu:air du muscle (n = 174), du foie (n = 139) et du tissu adipeux (n = 141) du rat pour des médicaments acides, basiques et neutres ainsi que pour des cétones, esters d’acétate, éthers, alcools, hydrocarbures aliphatiques et aromatiques. Un modèle de relation quantitative propriété-propriété (QPPR) a été développé pour la clairance intrinsèque (CLint) in vivo (calculée comme le ratio du Vmax (μmol/h/kg poids de rat) sur le Km (μM)), de substrats du CYP2E1 (n = 26) en fonction du PC n octanol:eau, du PC sang:eau et du potentiel d’ionisation). Les prédictions du QPPR, représentées par les limites inférieures et supérieures de l’intervalle de confiance à 95% à la moyenne, furent ensuite intégrées dans un modèle PBPK humain. Subséquemment, l’algorithme de PC et le QPPR pour la CLint furent intégrés avec des modèles QSPR pour les PC hémoglobine:eau et huile:air pour simuler la pharmacocinétique et la dosimétrie cellulaire d’inhalation de composés organiques volatiles (COV) (benzène, 1,2-dichloroéthane, dichlorométhane, m-xylène, toluène, styrène, 1,1,1 trichloroéthane et 1,2,4 trimethylbenzène) avec un modèle PBPK chez le rat. Finalement, la variabilité de paramètres de composition des tissus et du sang de l’algorithme pour les PC tissu:air chez le rat et sang:air chez l’humain a été caractérisée par des simulations Monte Carlo par chaîne de Markov (MCMC). Les distributions résultantes ont été utilisées pour conduire des simulations Monte Carlo pour prédire des PC tissu:sang et sang:air. Les distributions de PC, avec celles des paramètres physiologiques et du contenu en cytochrome P450 CYP2E1, ont été incorporées dans un modèle PBPK pour caractériser la variabilité de la toxicocinétique sanguine de quatre COV (benzène, chloroforme, styrène et trichloroéthylène) par simulation Monte Carlo. Globalement, les approches quantitatives mises en œuvre pour les PC et la CLint dans cette étude ont permis l’utilisation de descripteurs moléculaires génériques plutôt que de fragments moléculaires spécifiques pour prédire la pharmacocinétique de substances organiques chez l’humain. La présente étude a, pour la première fois, caractérisé la variabilité des paramètres biologiques des algorithmes de PC pour étendre l’aptitude des modèles PBPK à prédire les distributions, pour la population, de doses internes de substances organiques avant de faire des tests chez l’animal ou l’humain. / Physiologically-based pharmacokinetic (PBPK) models simulate the internal dose metrics of chemicals based on species-specific and chemical-specific parameters. The existing quantitative structure-property relationships (QSPRs) allow to estimate the chemical-specific parameters (partition coefficients (PCs) and metabolic constants) but their applicability is limited by their lack of consideration of variability in input parameters and their restricted application domain (i.e., substances containing CH3, CH2, CH, C, C=C, H, Cl, F, Br, benzene ring and H in benzene ring). The objective of this study was to develop new knowledge and tools to increase the applicability domain of QSPR-PBPK models for predicting the inhalation toxicokinetics of organic compounds in humans. First, a unified mechanistic algorithm was developed from existing models to predict macro (tissue and blood) and micro (cell and biological fluid) level PCs of 142 drugs and environmental pollutants on the basis of tissue and blood composition along with physicochemical properties. The resulting algorithm was applied to compute the tissue:blood, tissue:plasma and tissue:air PCs in rat muscle (n = 174), liver (n = 139) and adipose tissue (n = 141) for acidic, neutral, zwitterionic and basic drugs as well as ketones, acetate esters, alcohols, ethers, aliphatic and aromatic hydrocarbons. Then, a quantitative property-property relationship (QPPR) model was developed for the in vivo rat intrinsic clearance (CLint) (calculated as the ratio of the in vivo Vmax (μmol/h/kg bw rat) to the Km (μM)) of CYP2E1 substrates (n = 26) as a function of n-octanol:water PC, blood:water PC, and ionization potential). The predictions of the QPPR as lower and upper bounds of the 95% mean confidence intervals were then integrated within a human PBPK model. Subsequently, the PC algorithm and QPPR for CLint were integrated along with a QSPR model for the hemoglobin:water and oil:air PCs to simulate the inhalation pharmacokinetics and cellular dosimetry of volatile organic compounds (VOCs) (benzene, 1,2-dichloroethane, dichloromethane, m-xylene, toluene, styrene, 1,1,1-trichloroethane and 1,2,4 trimethylbenzene) using a PBPK model for rats. Finally, the variability in the tissue and blood composition parameters of the PC algorithm for rat tissue:air and human blood:air PCs was characterized by performing Markov chain Monte Carlo (MCMC) simulations. The resulting distributions were used for conducting Monte Carlo simulations to predict tissue:blood and blood:air PCs for VOCs. The distributions of PCs, along with distributions of physiological parameters and CYP2E1 content, were then incorporated within a PBPK model, to characterize the human variability of the blood toxicokinetics of four VOCs (benzene, chloroform, styrene and trichloroethylene) using Monte Carlo simulations. Overall, the quantitative approaches for PCs and CLint implemented in this study allow the use of generic molecular descriptors rather than specific molecular fragments to predict the pharmacokinetics of organic substances in humans. In this process, the current study has, for the first time, characterized the variability of the biological input parameters of the PC algorithms to expand the ability of PBPK models to predict the population distributions of the internal dose metrics of organic substances prior to testing in animals or humans.

<p>Ricin je prirodni protein, toksin koji spada među najpristupačnije i najsmrtonosnije otrove. Nalazi se u biljci Ricinus (Ricinus communis), sa najvećim sadržajem u semenu (1-5 %). Ricin se smatra potencijalnim bioterorističkim oružjem i prema riziku za ljudsko zdravlje svrstan je u B kategoriju biolo&scaron;kog oružja. U novije vreme kori&scaron;ćen je za konstruisanje imunotoksina protiv tumorskih ćelija u terapiji maligniteta. Dokumentovana su mnoga trovanja ricinom, kako zadesna, tako i samoubilačka i ubilačka. U tu svrhu koristilo se intaktno seme ricinusa ili ekstrahovani ricin. Osim ricina, u semenu ricinusa je prisutan toksični alkaloid ricinin u količini 0.3-0.8 %. Ricinus je jedini poznati prirodni izvor ricinina, koji se ko-ekstrahuje sa ricinom iz semena biljke. Ricinin se jednostavno detektuje u kliničkim uzoracima metodom tečne hromatografije i masene spektrometrije i, s obzirom na komplikovanu identifikaciju ricina u biolo&scaron;kim uzorcima, smatra se biomarkerom za intoksikaciju ricinusom, odnosno ricinom. Osnovni ciljevi ovog istraživanja su da se uz pomoć HS-GC metode i patohistolo&scaron;kom&nbsp; analizom dokaže prisustvo ricinina u krvi laboratorijskih pacova u odnosu na vremenski interval koji je protekao od oralne aplikacije suspenzije do vremena žtvovanja, da se odredi distribucija i koncentracija ricinina u organima laboratorijskih pacova u različitim vremenima žrtvovanja, kao i da se utvrdi da li postoji značajna razlika u razvoju patomorfolo&scaron;kih promena na organima laboratorijskih pacova u različitim vremenima žrtvovanja. Istraživanje je bilo otvoreno, randomizirano i prospektivnog tipa. Laboratorijski pacovi su u istom vremenu oralno tretirani suspenzijom koja je sadržaja subletalnu koncentraciju ricina. Nakon žrtvovanja u precizno definisanim vremenskim intervalima uzeti su uzorci krvi i unutra&scaron;njih organa radi daljih analiza. Odgovarajući uzorci su analizirani metodom HC-GS u cilju određivanja koncentracije i distribucije ricinina, kao pouzdanog markera trovanja ricinom, u krvi i unutra&scaron;njim organima. Takođe je izvr&scaron;ena patohistolo&scaron;ka analiza uzoraka tkiva unutra&scaron;njih organa u cilju utvrđivanja promena izazvanim delovanjem ricina u odnosu na vreme proteklo od aplikacije suspenzije. Dobijeni rezultati su obrađeni odgovarajućim statističkim metodama. Rezultati istraživanja omogućavaju standardizaciju postupaka odabira reprezentativnih uzoraka prilikom sumnje na trovanje ricinusom i metode dokazivanja akutnog trovanja. Na taj način može se pouzdano i efikasno dokazati trovanje ricinusom.</p> / <p>Ricin is a naturally occurring protein, a toxin which belongs to the category of the most accessible and the most lethal poisons. It is obtained from the castor oil plant ( Ricinus communis), whose seeds contain its highest content (1-5%). Ricin is also thought to be a potential weapon of bioterrorism and taking into account the risk for human health, it is classified as a biological weapon category B. Lately it has been used for the construction of the immunotoxins against tumor cells in the therapy of malignant diseases. Numerous poisonings using ricin have been documented, not only accidental poisoning, but also in case of suicides and homicides. In those cases, intact ricin seeds or extracted ricin were used. Apart from ricin, castor oil plants also contain a toxic alkaloid ricinine (0.3-0.8%). Castor oil plants are the only known natural source of ricinine, which is co-extracted with ricin from the seeds of this plant. Ricinine is simply detected in clinical samples by using the method of liquid chromatography and mass spectrometry. Taking into account a complicated identification of ricin in biological samples, it is considered to be a biomarker for the intoxication by castor oil plant, or ricin itself. The main aim of this research is to use the HS-GC method and pathohistological analysis in proving the existence of ricinine in the blood of experimental rats in relation to the time interval between the oral application of solution of castor seeds in water and the time of sacrificing, to determine the distribution and concentration of ricinine in the organs of experimental rats, as well as to establish whether there was a significant difference in the development of pathomorphological changes on the organs of experimental rats at various points of sacrificing. The research was open, randomised and prospective. Experimental rats were simultaneously orally tested by the solution which contained sublethal concentration of ricin. After sacrificing, blood samples were taken from inner organs in specifically defined intervals of time and used for further analysis. The appropriate samples were analysed by HC-GS method in order to determine the concentration and distribution of ricinine as a reliable marker of ricin poisoning in blood and inner organs. Also, pathohistological analysis of the samples of inner organ tissues was made with the purpose of establishing the changes caused by the effects of ricinine in relation to time which passed from the application of the solution. The obtained results were processed by appropriate statistical methods. The results of this research allow for the standardisation of the actions in selecting the representative samples in case there is a possibility of ricin poisoning and the method of proving the acute poisoning. Following these steps, ricin poisoning can be proved in a reliable and an efficient way.</p>

Les modèles pharmacocinétiques à base physiologique (PBPK) permettent de simuler la dose interne de substances chimiques sur la base de paramètres spécifiques à l’espèce et à la substance. Les modèles de relation quantitative structure-propriété (QSPR) existants permettent d’estimer les paramètres spécifiques au produit (coefficients de partage (PC) et constantes de métabolisme) mais leur domaine d’application est limité par leur manque de considération de la variabilité de leurs paramètres d’entrée ainsi que par leur domaine d’application restreint (c. à d., substances contenant CH3, CH2, CH, C, C=C, H, Cl, F, Br, cycle benzénique et H sur le cycle benzénique). L’objectif de cette étude est de développer de nouvelles connaissances et des outils afin d’élargir le domaine d’application des modèles QSPR-PBPK pour prédire la toxicocinétique de substances organiques inhalées chez l’humain. D’abord, un algorithme mécaniste unifié a été développé à partir de modèles existants pour prédire les PC de 142 médicaments et polluants environnementaux aux niveaux macro (tissu et sang) et micro (cellule et fluides biologiques) à partir de la composition du tissu et du sang et de propriétés physicochimiques. L’algorithme résultant a été appliqué pour prédire les PC tissu:sang, tissu:plasma et tissu:air du muscle (n = 174), du foie (n = 139) et du tissu adipeux (n = 141) du rat pour des médicaments acides, basiques et neutres ainsi que pour des cétones, esters d’acétate, éthers, alcools, hydrocarbures aliphatiques et aromatiques. Un modèle de relation quantitative propriété-propriété (QPPR) a été développé pour la clairance intrinsèque (CLint) in vivo (calculée comme le ratio du Vmax (μmol/h/kg poids de rat) sur le Km (μM)), de substrats du CYP2E1 (n = 26) en fonction du PC n octanol:eau, du PC sang:eau et du potentiel d’ionisation). Les prédictions du QPPR, représentées par les limites inférieures et supérieures de l’intervalle de confiance à 95% à la moyenne, furent ensuite intégrées dans un modèle PBPK humain. Subséquemment, l’algorithme de PC et le QPPR pour la CLint furent intégrés avec des modèles QSPR pour les PC hémoglobine:eau et huile:air pour simuler la pharmacocinétique et la dosimétrie cellulaire d’inhalation de composés organiques volatiles (COV) (benzène, 1,2-dichloroéthane, dichlorométhane, m-xylène, toluène, styrène, 1,1,1 trichloroéthane et 1,2,4 trimethylbenzène) avec un modèle PBPK chez le rat. Finalement, la variabilité de paramètres de composition des tissus et du sang de l’algorithme pour les PC tissu:air chez le rat et sang:air chez l’humain a été caractérisée par des simulations Monte Carlo par chaîne de Markov (MCMC). Les distributions résultantes ont été utilisées pour conduire des simulations Monte Carlo pour prédire des PC tissu:sang et sang:air. Les distributions de PC, avec celles des paramètres physiologiques et du contenu en cytochrome P450 CYP2E1, ont été incorporées dans un modèle PBPK pour caractériser la variabilité de la toxicocinétique sanguine de quatre COV (benzène, chloroforme, styrène et trichloroéthylène) par simulation Monte Carlo. Globalement, les approches quantitatives mises en œuvre pour les PC et la CLint dans cette étude ont permis l’utilisation de descripteurs moléculaires génériques plutôt que de fragments moléculaires spécifiques pour prédire la pharmacocinétique de substances organiques chez l’humain. La présente étude a, pour la première fois, caractérisé la variabilité des paramètres biologiques des algorithmes de PC pour étendre l’aptitude des modèles PBPK à prédire les distributions, pour la population, de doses internes de substances organiques avant de faire des tests chez l’animal ou l’humain. / Physiologically-based pharmacokinetic (PBPK) models simulate the internal dose metrics of chemicals based on species-specific and chemical-specific parameters. The existing quantitative structure-property relationships (QSPRs) allow to estimate the chemical-specific parameters (partition coefficients (PCs) and metabolic constants) but their applicability is limited by their lack of consideration of variability in input parameters and their restricted application domain (i.e., substances containing CH3, CH2, CH, C, C=C, H, Cl, F, Br, benzene ring and H in benzene ring). The objective of this study was to develop new knowledge and tools to increase the applicability domain of QSPR-PBPK models for predicting the inhalation toxicokinetics of organic compounds in humans. First, a unified mechanistic algorithm was developed from existing models to predict macro (tissue and blood) and micro (cell and biological fluid) level PCs of 142 drugs and environmental pollutants on the basis of tissue and blood composition along with physicochemical properties. The resulting algorithm was applied to compute the tissue:blood, tissue:plasma and tissue:air PCs in rat muscle (n = 174), liver (n = 139) and adipose tissue (n = 141) for acidic, neutral, zwitterionic and basic drugs as well as ketones, acetate esters, alcohols, ethers, aliphatic and aromatic hydrocarbons. Then, a quantitative property-property relationship (QPPR) model was developed for the in vivo rat intrinsic clearance (CLint) (calculated as the ratio of the in vivo Vmax (μmol/h/kg bw rat) to the Km (μM)) of CYP2E1 substrates (n = 26) as a function of n-octanol:water PC, blood:water PC, and ionization potential). The predictions of the QPPR as lower and upper bounds of the 95% mean confidence intervals were then integrated within a human PBPK model. Subsequently, the PC algorithm and QPPR for CLint were integrated along with a QSPR model for the hemoglobin:water and oil:air PCs to simulate the inhalation pharmacokinetics and cellular dosimetry of volatile organic compounds (VOCs) (benzene, 1,2-dichloroethane, dichloromethane, m-xylene, toluene, styrene, 1,1,1-trichloroethane and 1,2,4 trimethylbenzene) using a PBPK model for rats. Finally, the variability in the tissue and blood composition parameters of the PC algorithm for rat tissue:air and human blood:air PCs was characterized by performing Markov chain Monte Carlo (MCMC) simulations. The resulting distributions were used for conducting Monte Carlo simulations to predict tissue:blood and blood:air PCs for VOCs. The distributions of PCs, along with distributions of physiological parameters and CYP2E1 content, were then incorporated within a PBPK model, to characterize the human variability of the blood toxicokinetics of four VOCs (benzene, chloroform, styrene and trichloroethylene) using Monte Carlo simulations. Overall, the quantitative approaches for PCs and CLint implemented in this study allow the use of generic molecular descriptors rather than specific molecular fragments to predict the pharmacokinetics of organic substances in humans. In this process, the current study has, for the first time, characterized the variability of the biological input parameters of the PC algorithms to expand the ability of PBPK models to predict the population distributions of the internal dose metrics of organic substances prior to testing in animals or humans.