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Design of nanocomposite quantum resistive vapour sensors for anticipated diagnosis of cancers / Conception de capteurs de vapeur chémo-résistifs quantiques (vQRS) à base de nanocomposites pour le diagnostic anticipé de cancersSachan, Abhishek 29 September 2017 (has links)
La surveillance de la santé humaine et le diagnostic anticipé des cancers (poumon et peau) en analysant le volatolome et en particulier les biomarqueurs présents dans l’haleine ou émis par une zone de peau affectée, est un domaine de recherche émergent. Il s'agit d'une technique non invasive, peu coûteuse, rapide et fiable qui peut être utilisée pour la détection des cancers à ses premiers stades au niveau clinique. Les capteurs de vapeur chémo-résistifs quantiques à base de nanomatériaux (vQRS) peuvent fournir une solution pour développer des nez électroniques (e- nose) à cet effet. La constitution d’une matrice de capteurs performante (e-nose) est nécessaire pour l'analyse de l’haleine ou des COV émis par la peau, car tous deux sont des mélanges complexes de COV incluant différents biomarqueurs. L'objectif de cette thèse était de développer un assortiment de capteurs hautement sensibles et sélectifs pour l'analyse de certains biomarqueurs du cancer du poumon et de la peau. Pour cela, une matrice de senseurs de haute performance a été fabriquée à partir de nanocomposites polymère conducteurs dont l’architecture conductrice construite à base de nanotubes de carbone a été fonctionnalisée par différentes matrices polymères pour en modifier la sélectivité vis-à-vis de différents COV. Dans un premier temps, des mélanges binaires de COV et d'eau ont été analysés avec une matrice de senseurs simple pour évaluer le comportement des capteurs en présence d'humidité. Ensuite, un e-nose plus complexe a été préparé avec neuf capteurs sensibles et sélectifs pour détecter une petite quantité de biomarqueurs du cancer présents dans une grande quantité d'autres COV. Les empreintes gazeuses obtenues à l'aide d'un outil statistique pour les divers mélanges de COV ont permis d'identifier la présence de biomarqueurs. Enfin, différents échantillons d’haleine ont été testés avec le même e-nose. Les échantillons d’haleine ont été recueillis dans différentes conditions et l’e-nose a pu les discriminer efficacement et les situer sur les cartes d’empreintes d’haleines obtenues par analyse statistique. / A Human health monitoring and anticipated diagnosis of cancers (lung and skin) by the analysis of the volatolome and in particular the biomarkers present in exhaled breath or emitted by affected skin area is an emerging area of research. This is a non-invasive, inexpensive, fast and reliable technique which can be used for cancers’ detection in their early stages at the clinical level. Nanomaterials based quantum resistive vapour sensors (vQRS) can provide solutions for developing electronic noses (e-nose) for this purpose. A complex sensors’ array is required for the analysis of exhaled breath or VOC emitted by skin as both of them are complex blend of various VOC biomarkers. The objective of this thesis was to develop highly sensitive and selective sensors for cancer biomarker analysis. Therefore, several high-performance sensors’ arrays have been fabricated based on conducting nanocomposites. The carbon nanotubes used to build the conducting architecture were functionalized with different polymer matrices for tuning their selectivity towards different VOC. Initially, binary blends of VOC and water were analysed with simple sensors’ array to evaluate the sensors behaviour in the presence of moisture. Later, a complex e-nose has been prepared with nine differently sensitive and selective sensors to detect subppm amounts of cancer biomarkers present in a large quantity of other VOC. Fingerprints were obtained using a statistical tool for various biomarkers blends which were able to identify the presence of biomarkers. Finally, exhaled breath samples were tested with the same e-nose. The breath samples were collected in different conditions and the e-nose was able to discriminate the different samples effectively by locating them on the breath maps obtained by a statistical analysis.
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