Identification de biomarqueurs de pathologies par GC-MS et développement de protocoles de capture d'odeurs pour la détection olfactive canine
Langue Français
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Modalités de diffusion de la thèse :
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Auteur : Maïdodou, Laetitia
Date de soutenance : 13-12-2024

Directeur(s) de thèse : Marchioni, Eric - Clarot, Igor

Président : Foulon, Catherine
Rapporteur(s) : Foulon, Catherine - Ferdenzi, Camille
Membre(s) du jury : Fromentin, Isabelle - Steyer, Damien

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Institut pluridisciplinaire Hubert Curien (Strasbourg ; 2006-....)
École doctorale : École doctorale des Sciences chimiques (Strasbourg ; 1995-....)
 
Discipline : Chimie analytique
Classification : Chimie, minéralogie, cristallographie

Mots-clés libres : Composés Organiques Volatils, Chromatographie en phase gazeuse - Spectrométrie de masse, Odeur corporelle, Olfaction canine, Diagnostique de pathologies, COVID-19
Mots-clés :
  • Chimie analytique
  • Composés organiques volatils
  • Odeurs corporelles
  • Odorat
  • Maladies
  • Diagnostic
  • Covid-19
Résumé : Les Composés Organiques Volatils (COVs) issus du corps humain, sont étudiés pour le développement de méthodes diagnostiques innovantes utilisant l’olfaction canine. Le manque de standardisation des protocoles de prélèvement des COVs est cependant l’un des facteurs limitants, pour parvenir à des applications cliniques. Ce manuscrit comporte une revue des méthodologies les plus pertinentes dans ce contexte. Une étude expérimentale est ensuite menée par Chromatographie Gazeuse couplée à la Spectrométrie de Masse (GC-MS). Les limites analytiques de 5 dispositifs (compresse médicale, tube Getxent® (Biodesiv), tube Sorbstar® (Action Europe), Twister (Gerstel), et patch en Polydiméthylsiloxane (PDMS)) sont comparés. En outre, des supports nanostructurés innovants pour le piégeage sélectif des thiols volatils sont développés. Enfin, des échantillons de sueur issus de 160 individus, positifs à la COVID-19 (symptomatiques ou asymptomatiques) ou négatifs, sont analysés par GC-MS. Trois biomarqueurs sont identifiés par des analyses statistiques. La méthode développée est automatisée, reproductible, et applicable à l’étude de diverses pathologies.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2024STRAF071
Type de ressource : Thèse