La lutte contre des pathologies, notamment inflammatoires ou chroniques, nécessite de nouvelles stratégies pour proposer une médecine améliorée et personnalisée. La recherche de biomarqueurs répond à cette problématique. Un criblage innovant basé sur une molécule scavenger activée est décrit ici. En participant à l’élimination des éléments du non-soi ou du soi altéré, cette molécule scavenger activée a la capacité d’interagir avec les biomolécules qui sont à l’origine de la pathologie ou qui résultent du déséquilibre pathologique. Il est donc probable que les ligands de ce scavenger comptent une proportion importante de biomarqueurs. Ce criblage fonctionnel peut ainsi éclairer notre compréhension de la physiopathologie et même identifier de potentiels compagnons diagnostiques ou candidats médicaments. Cette approche est appliquée à l’hépatite C, une pathologie d’étiologie virale connue, et à la sclérose en plaques, une neuropathologie plus complexe. / The fight against pathologies, especially inflammatory or chronic ones, needs new strategies to propose an improved and personalized medicine. The search for biomarkers deals with this challenge. A novel screening system based on an activated scavenger molecule is described here. Due to its implication in the elimination of non-self and altered-self, this activated scavenger has the ability to interact with biomolecules that cause pathologies or that result from the pathological imbalance. It is therefore very probable that the ligands of this scavenger count a high proportion of biomarkers. This functional screening may then help understand the physiopathology and might even identify potential diagnostic companions or drug candidates. This approach is applied to Hepatitis C, a condition of known viral etiology, and to multiple sclerosis, a more complex neuropathology.
Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2016MONT3501 |
Date | 22 June 2016 |
Creators | Tigrett, Sylvia |
Contributors | Montpellier, Veas, Francisco |
Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
Language | French, English |
Detected Language | French |
Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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