Thèse d'exercice : Chirurgie dentaire : Nantes : 2007. / Bibliogr.

Thèse d'exercice : Médecine : Nancy 1 : 2009. / Titre provenant de l'écran-titre.

Thèse d'exercice : Médecine. Médecine générale : Nantes : 2007. / Bibliogr.

Le trafic rétrograde permet le transport des protéines de la membrane plasmique vers le réticulum endoplasmique, via l'appareil de Golgi, évité la dégradation des lysosomes. Des études antérieures ont montré que le transport rétrograde est crucial pour les fonctions cellulaires telles que la signalisation, l'homéostasie ionique, et l'établissement de gradients du morphogène Wnt. Par ailleurs, le transport rétrograde joue un rôle essentiel dans l'internalisation cellulaire des facteurs pathogènes comme les toxines protéiques et les protéines de virus. Toutefois, la liste actuelle des protéines cargos est limitée, et il est probable que de nombreuses fonctions cellulaires du transport rétrograde restent encore à découvrir. De toute évidence, un fort besoin existe pour une caractérisation plus poussée de cette voie de transport. Dans cette étude, quatre différentes approches protéomiques ont été développées visant à identifier les protéines membranaires prenant la route du transport rétrograde: SNAP-tag, sulfatation, la FKBP, et la streptavidine. Parmi ceux-ci, l'approche SNAP-tag s'est avéré être la stratégie la plus efficace pour identifier les candidats du fret de la voie rétrograde. Cette stratégie est basée sur la modification covalente du protéome de la membrane plasmique avec un benzylguanine (BG) dérivés. Seules les protéines membranaires BG-taggées qui sont ensuite transportés par voie rétrograde peuvent coupler covalentement à une protéine de fusion de SNAP-tag localisée dans la TGN. L'approche a été validée, étape par étape, en utilisant une protéine cargo rétrograde bien étudiée, toxine Shiga sous-unité B (STxB). Nous avons pu montrer que les STxB peuvent être capturés et identifiées par l'approche SNAP-tag. Par ailleurs, couplé à la LC-MS, les candidats des nouvelle protéines de la voie rétrograde ont été identifiés. Les trois autres approches ont guidé notre choix vers la stratégie la plus efficace en protéomique, en apportant des possibilités d'expérimentation et de défauts dans les domaines de la chimie organique et en biologie cellulaire. Généralement, ce travail de thèse a permis de développer une nouvelle stratégie protéomique qui pourraient être appliquée pour identifier les nouvelles candidats de la route rétrograde. Nous avons mis au point une approche dynamique en protéomique qui complète la protéomique traditionnelle. Par ailleurs, le concept d'utiliser des outils chimiques pour étudier le transport rétrograde peut également être appliqué à d'autres voies d'endocytose.

Reproduction de : Thèse d'exercice : Médecine : Nancy 1 : 2005. / Titre provenant de l'écran-titre.

Th.--Méd.--Nancy 1, 1983. N°: 40.

Le syndrome d'apnée du sommeil (SAS) est une maladie multifactorielle caractérisée par des épisodes récurrents de pauses respiratoires ou des réductions significatives de l'amplitude respiratoire pendant le sommeil. Ces épisodes peuvent provoquer des réactions cardiorespiratoires aiguës; délétères à long terme. Plusieurs thérapies ont été proposées, étant la pression positive continue des voies respiratoires (CPAP) le traitement de référence. Malgré ces excellents résultats chez les patients symptomatiques, le taux de refus initial est de 15% et une adhésion à long terme est difficile à atteindre. Par conséquent, le développement de méthodes de traitement non invasives, avec une meilleure acceptabilité, reste d’une importance majeure. Dans ce contexte, l’hypothèse qui sous-tend ce travail est qu’une stimulation kinesthésique contrôlée, délivrée au cours de la phase précoce de l’apnée, peut réduire la durée des événements respiratoires et, par la suite, limiter les désaturations d’oxygène associées, par une activation contrôlée du réflexe de sursaut. La première partie de ce manuscrit est consacrée à la description d'un nouveau système (PASITHEA) de surveillance en temps réel et de neuromodulation thérapeutique, qui fonctionne comme un dispositif polyvalent de diagnostic et de traitement de SAS par stimulation kinesthésique. Les principales contributions de cette thèse se concentrent sur les aspects du traitement du signal et du contrôle de ce système, ainsi que sur l'électronique associée. Une autre contribution est liée à l'évaluation de ces méthodes et dispositifs par des protocoles cliniques spécifiques. Dans une deuxième partie, nous proposons une première méthode de contrôle On/Off optimale pour délivrer la stimulation, en utilisant comme variable de contrôle la sortie d'un détecteur d'événements respiratoires en temps réel. Lors de la détection d'un événement, une stratégie de stimulation unique avec amplitude de stimulation constante est appliquée, cette dernière a été mise en œuvre dans le cadre d'un premier protocole clinique dédié à l'évaluation de la réponse du patient au traitement. Les résultats ont montré que 75% des patients répondaient correctement au traitement en termes de durées des épisodes respiratoires. De plus, des diminutions significatives de la variabilité du SaO2 ont également été constatées lors de la mise en œuvre d'une nouvelle méthode d'analyse aiguë. Puisque nous avons supposé qu'une sélection inappropriée des patients pourrait expliquer l'absence de réponse observée chez 25% des patients. Nous avons proposé une méthode pour différencier les patients qui pourraient bénéficier de cette thérapie, basée sur l'estimation d'indices de variabilité cardiaque. Les résultats de ces analyses ont montré que l'efficacité de cette thérapie semble corrélée à un système nerveux autonome fonctionnel. Enfin, une méthode améliorée de contrôle en boucle fermée, intégrant des correcteurs proportionnels-dérivés (PD) couplés et simultanés a été proposée afin de modifier de façon adaptative l’amplitude de stimulation kinesthésique délivrée au patient par le système thérapeutique, en utilisant comme variables de contrôle des signaux physiologiques enregistrés en temps réel. Un deuxième protocole clinique visant à valider l'algorithme de contrôle de la stimulation kinesthésique adaptative spécifique au patient a été initié. Plusieurs améliorations ont été effectuées à la première version du système afin de permettre l'intégration du contrôleur proposé. Les résultats préliminaires de cette étude ont validé le fonctionnement de notre contrôleur et ont montré que notre système était capable de fournir une stimulation kinesthésique adaptative en fonction des réponses propres au patient. Une autre phase de cette étude, mettant en œuvre le contrôleur avec un ensemble des paramètres de contrôle présélectionnés, est actuellement en cours. / Sleep apnea syndrome (SAS) is a multifactorial disease characterized by recurrent episodes of breathing pauses or significant reductions in respiratory amplitude during sleep. These episodes may provoke acute cardiorespiratory responses along with alterations of the sleep structure, which may be deleterious in the long term. Several therapies have been proposed for the treatment of SAS, being continuous positive airway pressure the gold standard treatment. Despite its excellent results in symptomatic patients, there is a 15% initial refusal rate and long term adherence is difficult to achieve in minimally symptomatic patients. Therefore, the development of non-invasive SAS treatment methods, with improved acceptability, is of major importance. The objective of this PhD thesis is to propose new signal processing and control methods of non-invasive neuromodulation for the treatment of SAS. The hypothesis underlying this work is that bursts of kinesthetic stimulation delivered during the early phase of apneas or hypopneas may elicit a controlled startle response that can activate sub-cortical centers controlling upper airways muscles and the autonomic nervous system, stopping respiratory events without generating a cortical arousal. In this context, the first part of this manuscript is dedicated to the description of a novel real-time monitoring and therapeutic neuromodulation system, which functions as a multi-purpose device for SAS diagnosis and treatment through kinesthetic stimulation. This system has been developed in the framework of an ANR TecSan project led by our laboratory, with the participation of Sorin CRM SAS. The main contributions in this thesis are focused on the signal processing and control aspects of this system, as well as the electronics associated. Another contribution is related to the evaluation of these methods and devices through specific clinical protocols. In a second part, we propose a first optimal On/Off control method for delivering kinesthetic stimulation, using as control variable the output of a real-time respiratory event detector. A unique stimulation strategy where a constant stimulation amplitude is applied upon event detention was implemented in a first clinical protocol, dedicated to assessing the patient response to therapy. Results showed that 75% of the patients responded correctly to therapy, showing statistically significant reductions in respiratory event durations. Also, significant decreases in the SaO2 variability were also found when implementing a novel acute analysis method. Since we hypothesized that inappropriate patient selection could explain the observed lack of response in 25% of patients, we proposed a method to differentiate patients who could benefit from this therapy based on the estimation of complexity-based indexes of heart rate variability. Results of these analyses showed that the effectiveness of this therapy seems correlated to a functional autonomic nervous system. Finally, an improved closed-loop control method integrating concurrent, coupled proportional-derivative (PD) controllers in order to adaptively change the kinesthetic stimulation was proposed. It uses as control variables three physiological signals recorded in real-time: Nasal pressure, oxygen saturation and the electrocardiogram signal. A second clinical protocol with the main objective of validating the control algorithm for patient-specific adaptive kinesthetic stimulation was launched. Several improvements to the first version of the system were developed to allow the integration of the proposed controller. Preliminary results from the first phase of this study validated the proposed controller operation and showed that the controller was able to provide adaptive kinesthetic stimulation in function of the patient-specific responses. A second phase of this study implementing the proposed controller and the set of the selected control parameters from the first phase is currently ongoing.

Thèse d'exercice : Médecine. Médecine générale : Paris 12 : 2007. / Titre provenant de l'écran-titre. 61 f. Bibliogr. f. 44-45.

Les septines sont une famille de protéines GTPases qui peuvent former des structures d'ordre supérieur, comme les filaments et les anneaux, et capables de se lier avec les membranes cellulaires par leur interaction avec les phosphoinositides (PIs) via un domaine polybasique en N-terminal de leur domaine de liaison au GTP. Nous avons montré par une analyse transcriptomique réalisée en utilisant les données GSE14323 que la septine 9 est significativement surexprimée dans la cirrhose induite par le virus de l'hepatite C (VHC). Nos résultats montrent, ainsi, que la septine 9 induit l’augmentation en taille des gouttelettes lipidiques (GLs) par un mécanisme dépendant le phosphatidylinositol-5-phosphate et des microtubules. Nous avons montré, également, que cette voie de régulation des GLs est exploité par le VHC. De plus, nous avons montré que la septine 9 est impliquée dans la régulation de la morphologie de l’appareil Golgi et la mise en place de la polarité cellulaire par son interaction avec les phosphoinositides via deux domaines polybasiques. Ces résultats apportent une nouvelle compréhension du mécanisme moléculaire de l’interaction des septines avec les phosphoinositides et montrent pour la première fois l’importance de cette interaction dans des fonctions cellulaires de la septine 9. / Septins are a GTPases proteins family that can form high order structures such as filaments and rings, and able to bind cell membranes by interacting with phosphoinositides via a polybasic domain located at the N-terminal of their GTP binding domain. Here, We show by the transcriptomic analysis performed using the GSE14323 dataset that septin 9 is significantly upregulated in hepatitis C virus induced cirrhosis. Our findings show that septin 9 induce the lipid droplet growth by a phosphatidylinositol-5-phosphate and microtubule-dependent mechanism hijacked by HCV. In addition, we have shown that the septin 9 is involved in Golgi apparatus morphology regulation and cell polarity installation by interacting with phosphoinositides via two polybasic domains. These results provide new understanding of the molecular mechanism of septins interaction with the phosphoinositides and show its importance in septin 9 cellular functions shown for the first time.

L'identification d'appareils photos a récemment fait l'objet d'une grande attention en raison de son apport en terme sécurité et juridique. Établir l'origine d'un médias numériques, obtenus par un appareil d'imagerie est important à chaque fois que le contenu numériques est présente et utilise comme preuve devant un tribunal.L'identification d'appareils photos consiste à déterminer la marque, le modèle, ou le dispositif qui a été utilisé pour prendre une image.Notre première contribution pour l'identification du modèle d'appareil photo numérique est basée sur l'extraction de trois ensembles de caractéristiques puis l'utilisation d'apprentissage automatique. Ces caractéristiques sont la matrice de cooccurrences,des corrélations inter-canaux mesurant la trace laissée par l'interpolation CFA, et les probabilités conditionnelles calculées dans le domaine JPEG. Ces caractéristiques donnent des statistiques d'ordre élevées qui complètent et améliorent le taux d'identification. Les expériences prouvent la force de notre proposition, car la précision obtenue est supérieure à celle des méthodes basées sur la corrélation.La deuxième contribution est basée sur l'utilisation des CNNs. Contrairement aux méthodes traditionnelles, les CNNs apprennent simultanément les caractéristiques et la classification. Nous proposons d'ajouter une couche de pré-traitement (filtre passe-haut applique à l'image d’entrée) au CNN. Le CNN obtenu donne de très bonnes performances pour une faible complexité d'apprentissage. La méthode proposée donne des résultats équivalent à ceux obtenu par une approche en deux étapes (extraction de caractéristiques + SVM). Par ailleurs nous avons également examines les CNNs : AlexNet et GoogleNet. GoogleNet donne actuellement les meilleurs taux d'identification pour une complexité d'apprentissage plus grande / Source camera identification has recently received a wide attention due to its importantrole in security and legal issue. The problem of establishing the origin ofdigital media obtained through an imaging device is important whenever digitalcontent is presented and is used as evidence in the court. Source camera identification is the process of determining which camera device or model has been used to capture an image.Our first contribution for digital camera model identification is based on the extractionof three sets of features in a machine learning scheme. These featuresare the co-occurrences matrix, some features related to CFA interpolation arrangement,and conditional probability statistics computed in the JPEG domain.These features give high order statistics which supplement and enhance the identification rate. The experiments prove the strength of our proposition since it achieves higher accuracy than the correlation-based method.The second contribution is based on using the deep convolutional neural networks(CNNs). Unlike traditional methods, CNNs can automatically and simultaneouslyextract features and learn to classify during the learning process. A layer ofpreprocessing is added to the CNN model, and consists of a high pass filter which isapplied to the input image. The obtained CNN gives very good performance for avery small learning complexity. Experimental comparison with a classical two stepsmachine learning approach shows that the proposed method can achieve significantdetection performance. The well known object recognition CNN models, AlexNetand GoogleNet, are also examined.