Revêtement antibactérien intelligent à base de polyarginine et d'acide hyaluronique pour des applications biomédicales
Langue Français, Anglais
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Modalités de diffusion de la thèse :
  • Thèse confidentielle jusqu'au 02/10/2020.
 
Auteur : Tallet, Lorène
Date de soutenance : 19-09-2019

Directeur(s) de thèse : Lavalle, Philippe

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Biomatériaux et bioingénierie (Strasbourg ; 2013-....)
École doctorale : École doctorale Physique et chimie-physique (Strasbourg ; 1994-....)
 
Discipline : Biomatériaux
Classification : Chimie, minéralogie, cristallographie

Mots-clés libres : Infections, Revêtement, Antimicrobien, Théranostique, Surfaces intelligentes, Multicouches de polyélectrolytes
Mots-clés :
  • Antibactériens
  • Fonctionnalisation des surfaces (chimie)
  • Polyélectrolytes
Résumé : Environ la moitié des dispositifs médicaux sont impliqués dans les infections nosocomiales. Les dispositifs médicaux sont des surfaces idéales pour la croissance bactérienne et le développement de biofilms. Dans ce contexte, un revêtement antibactérien dont l’activité antibactérienne est induite par les pathogènes a été conçu. Ce revêtement, à base de polyarginine (PAR) et d'acide hyaluronique, est construit avec des longues chaînes de PAR inactives contenant une séquence peptidique clivable par des protéases extracellulaires bactériennes. Lorsque ces enzymes spécifiques produites par des bactéries sont proches de la surface, les longues chaînes de PAR sont clivées par ces enzymes et des chaînes de PAR plus courtes sont alors produites. La présence de ces courtes chaînes de PAR permet ensuite d’induire une activité antimicrobienne sur le film. De plus, en ajoutant des sondes FRET aux chaines de PAR clivables, cela permet de détecter la présence de bactéries à la surface par un signal de fluorescence. Ce revêtement à base de polypeptides portant des séquences spécifiques sensibles aux enzymes est une stratégie innovante et prometteuse pour les applications biomédicales.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2019STRAE025
Type de ressource : Thèse