L'analyse protéomique du tissu cérébral pathologique dans la maladie de Parkinson (MP) est un enjeu majeur à l'identification des causes moléculaires de la dégénérescence en vue de développer des thérapies curatives. Jusqu'à présent, les études chez l'humain se sont limitées à l'analyse du cerveau post-mortem, trop souvent représentatif d'un stade très avancé de la maladie et potentiellement altéré par différents facteurs. Dans ce travail, nous avons exploité l'accès temporaire au cerveau parkinsonien durant l'implantation d'électrodes de stimulation, pour obtenir une information moléculaire du tissu cérébral, in vivo et à un stade moins avancé de la maladie. Afin d'optimiser notre stratégie, nous avons ensuite développé un outil dédié à la capture tissulaire dont l'efficacité et le caractère non lésionnel ont été validés in vivo chez le primate. Ce travail permet d'envisager l'analyse protéomique du cerveau parkinsonien " vivant " afin d'identifier les causes moléculaires de la MP. En revanche, cette approche tissulaire n'est pas envisageable pour un diagnostic en routine clinique. Aussi, de nombreux groupes s'intéressent à l'analyse protéomique du LCR en vue d'identifier des marqueurs diagnostiques. Dans cette optique, nous avons mis au point une stratégie, basée sur l'utilisation de nanoparticules (NPs) fonctionnalisées qui a permis un enrichissement considérable des profils protéiques observés en spectrométrie de masse. La reproductibilité et la possibilité d'automatiser intégralement la préparation des échantillons font de notre approche une solution adaptée à la recherche de marqueurs moléculaires diagnostiques de la MP dans le LCR. Nous avons aussi démontré l'intérêt de notre approche pour l'analyse protéomique du plasma et du globule rouge. Enfin, nous avons évalué la possibilité d'utiliser ces NPs in vivo, pour une capture des protéines directement dans la circulation sanguine.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00820156 |
| Date | 15 March 2013 |
| Creators | Zaccaria, Affif |
| Publisher | Université de Grenoble |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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