Aujourd'hui la recherche en biologie dispose d'une masse d'informations génomiques considérable qu'il faut comprendre fonctionnellement pour faire émerger de nouveaux concepts, qui formeront le berceau de nouvelles thérapies. Ces études mettent en jeu des mécanismes contrôlés à l'échelle moléculaire et nécessitent le traitement d'informations à haut-débit et de manière parallèle. Les travaux pluridisciplinaires présentés ont permis de mettre au point une technologie miniaturisée de culture de cellules en gouttes matricées sur supports solides, pour tester l'action des molécules sur le comportement de cellules.<br />Après avoir mis au point un démonstrateur macroscopique validé par des transfections de molécules nucléiques, nous avons développé un protocole de fabrication de substrats miniaturisés capable de maintenir 100 nano-gouttes par cm² à l'aide d'un différentiel de tension de surface. Un robot de dispense de pico-gouttes a été intégré pour réaliser les gouttes de culture cellulaire de manière automatique. Le comportement des cellules au sein des gouttes est évalué par microscopie en fluorescence à haut-contenu après fixation. Chaque cellule de chaque goutte est caractérisée par des dizaines de paramètres de manière individuelle.<br />Cette nouvelle approche analytique a été appliquée dans le cadre d'un projet multipartenaire de criblage de siRNA visant à étudier l'impact de gènes sur la chimiorésistance de glioblastomes. Par ailleurs nous avons montré l'utilisation de la spectrométrie de masse comme méthode de phénotypage multiparamétrique. Cette technologie de puce à cellules est particulièrement adaptée à l'étude à haut-débit des comportements fins de cultures cellulaires.

Un crible biologique a pour objectif de tester en parallèle l'impact de nombreuses conditions expérimentales sur un processus biologique d'un organisme modèle. Le progrès technique et computationnel a rendu possible la réalisation de tels cribles à grande échelle - jusqu'à des centaines de milliers de conditions. L'imagerie sur cellules vivantes est un excellent outil pour étudier en détail les conséquences d'une perturbation chimique sur un processus biologique. L'analyse des cribles sur cellules vivantes demande toutefois la combinaison de méthodes robustes d'imagerie par ordinateur et de contrôle qualité, et d'approches statistiques efficaces pour la détection des effets significatifs. La présente thèse répond à ces défis par le développement de méthodes analytiques pour les images de cribles temporels à haut débit. Les cadres qui y sont développés sont appliqués à des données publiées, démontrant par là leur applicabilité ainsi que les bénéfices d'une ré-analyse des données de cribles à haut contenu (HCS). Le premier workflow pour l'étude de la motilité cellulaire à l'échelle d'une cellule dans de telles données constitue le chapitre 2. Le chapitre 3 applique ce workflow à des données publiées et présente une nouvelle distance pour l'inférence de cible thérapeutique à partir d'images de cribles temporels. Enfin, le chapitre 4 présente une pipeline méthodologique complète pour la conduite de cribles temporels à haut débit en toxicologie environnementale. / Biological screens test large sets of experimental conditions with respect to their specific biological effect on living systems. Technical and computational progresses have made it possible to perform such screens at a large scale - up to hundreds of thousands of experiments. Live cell imaging is an excellent tool to study in detail the consequences of chemical perturbation on a given biological process. However, the analysis of live cell screens demands the combination of robust computer vision methods, efficient statistical methods for the detection of significant effects and robust procedures for quality control. This thesis addresses these challenges by developing analytical methods for the analysis of High Throughput time-lapse microscopy screening data. The developed frameworks are applied to publicly available HCS data, demonstrating their applicability and the benefits of HCS data remining. The first multivariate workflow for the study of single cell motility in such large-scale data is detailed in Chapter 2. Chapter 3 presents this workflow application to previously published data, and the development of a new distance for drug target inference by in silico comparisons of parallel siRNA and drug screens. Finally, chapter 4 presents a complete methodological pipeline for performing HT time-lapse screens in Environmental Toxicology.