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Identification et Quantification des Sous-Types de la Neurotoxine Botulique de Type A par Spectrométrie de Masse / Identification and quantification of botulinim neurotoxin A subtypes by mass spectrometry

Les toxines botuliques (BoNTs) sont les substances les plus toxiques connues. Elles sont responsables du botulisme, une maladie rare mais le plus souvent mortelle sans prise en charge médicale. Cependant, les applications médicales des BoNTs sont de plus en plus nombreuses du fait de leurs propriétés paralysantes. Leur toxicité par voie inhalée en fait un des 6 principaux agents du risque intentionnel. Les BoNTs, produites par Clostridium botulinum, se répartissent en 7 types sérologiques qui se déclinent en sous-types. Cette biodiversité rend difficile leur identification par les méthodes classiques utilisées pour les toxines protéiques (approches immunologiques). Jusqu’à présent, seule l’analyse génétique permettait de distinguer les différents sous-types entre eux. Dans ce travail a été développée une méthode d’analyse en LC-QqQ-MS/MS en mode MRM pour identifier les différents sous-types de la BoNT/A dans des matrices complexes à partir de peptides communs et spécifiques à ces sous-types. Un traitement d’échantillon par immunocapture sur billes magnétiques couplées à des anticorps anti-peptides a été développé pour isoler la toxine de l’échantillon avant analyse. Des surnageants de culture des sous-types A1 à A3, A5, A7 à A8 ont été utilisés pour valider la méthode. La limite de détection de la méthode est compatible avec les taux de toxine retrouvés habituellement dans les échantillons naturellement contaminés. Cette méthode de spectrométrie de masse a ensuite été utilisée pour quantifier les différents sous-types de la BoNT/A dans une matrice complexe (surnageants de culture de C. botulinum). Une technique de quantification, utilisant un isotope stable de la chaine légère de type A1, ([13C6]K et [13C6]R), a été retenu comme étalon interne. Les différents sous-types de BoNT/A ont été quantifiés dans les surnageants et la quantité de BoNT correspondante à une dose létale minimale de 100% a été déterminée pour chaque sous-type. / Botulinum neurotoxins (BoNTs) are the most poisonous substances known. They are responsible for human botulism, a rare but potentially fatal disease if not quickly treated. However, BoNTs were approved for the treatment of numerous medical applications due to their temporary paralysis effects. BoNTs are among the six agents with the highest risk of potential use as bio-weapons because of their high toxicity in aerosol form. BoNTs, produced by Clostridium botulinum, are divised into seven toxinotypes and each toxinotype contains several subtypes. This biodiversity makes more difficult their identification with classical methods by immunological ways. Until now, only molecular genetical methods could differenciate subtypes among them. The aim of this work was to develop a liquid chromatography tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) in MRM mode to efficiently discrimate the distinct subtypes from specific and common peptides. Immunocapture sample preparation with antipeptides antibodies was used and allowed the isolation of the toxin from the sample. Subtyping was performed with crude supernatants (BoNT/A1 to /A3, /A5, /A7 and /A8) in order to validate the method. Limit of detection (LOD) of the proposed method is in the range of minimal toxin concentration found in naturally contamined samples. In a second part of this work, this mass spectrometry method was used to quantify the neurotoxin in complex matrices (supernatants of Clostridium botulinum cultures). Isotope labeled light chain (13C6]K et [13C6]R) from botulinum A1 neurotoxin was produced and used as internal standart. Subtypes were quantified in supernatants and the quantity of neurotoxin for one minimal lethal dose 100% was determined for each subtype

Identiferoai:union.ndltd.org:theses.fr/2015PA114826
Date02 July 2015
CreatorsMorineaux, Valérie
ContributorsParis 11, Popoff, Michel-Robert
Source SetsDépôt national des thèses électroniques françaises
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypeElectronic Thesis or Dissertation, Text, Image

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