La première partie de la thèse traite de la recherche de biomarqueurs du cancer. Lors de la transcription, il apparaît que certains nucléotides peuvent être remplacés par un autre nucléotide. On s'intéresse alors à la comparaison des probabilités de survenue de ces infidélités de transcription dans des ARNm cancéreux et dans des ARNm sains. Pour cela, une procédure de tests multiples menée sur les positions des séquences de référence de 17 gènes est réalisée via les EST (Expressed Sequence Tag). On constate alors que ces erreurs de transcription sont majoritairement plus fréquentes dans les tissus cancéreux que dans les tissus sains. Ce phénomène conduirait ainsi à la production de protéines dites aberrantes, dont la mesure permettrait par la suite de détecter les patients atteints de formes précoces de cancer. La deuxième partie de la thèse s'attache à l'étude de l'allergie à l'arachide. Afin de diagnostiquer l'allergie à l'arachide et de mesurer la sévérité des symptômes, un TPO (Test de Provocation Orale) est réalisé en clinique. Le protocole consiste à faire ingérer des doses croissantes d'arachide au patient jusqu'à l'apparition de symptômes objectifs. Le TPO pouvant se révéler dangereux pour le patient, des analyses discriminantes de l'allergie à l'arachide, du score du TPO, du score du premier accident et de la dose réactogène sont menées à partir d'un échantillon de 243 patients, recrutés dans deux centres différents, et sur lesquels sont mesurés 6 dosages immunologiques et 30 tests cutanés. Les facteurs issus d'une Analyse Factorielle Multiple sont également utilisés comme prédicteurs. De plus, un algorithme regroupant simultanément en classes des intervalles comprenant les doses réactogènes et sélectionnant des variables explicatives est proposé, afin de mettre ensuite en compétition des règles de classement. La principale conclusion de cette étude est que les mesures de certains anticorps peuvent apporter de l'information sur l'allergie à l'arachide et sa sévérité, en particulier ceux dirigés contre rAra-h1, rAra-h2 et rAra-h3. / The first part of this doctoral dissertation deals with the research of cancer biomarkers. During transcription it was observed that some nucleotides are replaced mistakenly by others. We sought to compare the probabilities of these transcription infidelities in mRNA originating from normal and cancerous tissues. To do this, a multiple testing procedure was performed on the positions of 17 genes by considering their ESTs (Expressed Sequence Tag). The conclusion was reached that the proportions of these transcription errors are mainly increased in cancer tissues as compared to normal ones. This phenomenon would lead to the translation of aberrant proteins, whose detection could help in identifying patients with cancer. The main goals of the second part are the diagnosis of peanut allergy and the prediction of its severity. Diagnosing peanut allergy and evaluating the intensity of the symptoms are currently accomplished with a double blind placebo controlled food challenge (DBPCFC). Patients are given increasing peanut doses until the first clinical reaction appears. Since DBPCFC can result in life-threatening responses, we propose an alternate procedure with the long term goal of replacing invasive allergy tests. Discriminant analyses of peanut allergy, DBPCFC score, the eliciting dose and the first accidental exposure score were performed in 243 allergic patients using 6 immunoassays and 30 skin prick tests. A Multiple Factorial Analysis was performed to use new factors as predictors. We also developed an algorithm for simultaneously clustering eliciting dose values and selecting discriminant variables. Our main conclusion is that antibody measurements provide information on the allergy and its severity, especially those directed against the peanut allergens rAra-h1, rAra-h2 and rAra-h3.
Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2009NAN10074 |
Date | 16 October 2009 |
Creators | Collignon, Olivier |
Contributors | Nancy 1, Monnez, Jean-Marie, Vallois, Pierre |
Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
Language | French |
Detected Language | French |
Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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