Mise en place d’une méthodologie pour l’identification et la quantification de molécules marquées au 13C par spectroscopie RMN HRMA, appliquée à la recherche biomédicale
Langue Français
Accéder au document

Ce document est protégé en vertu du Code de la Propriété Intellectuelle.

Modalités de diffusion de la thèse :
  • Thèse consultable sur internet, en texte intégral.
  • Thèse avec 2 versions : seule la version intégrale est proposée ; sur authentification (communication intranet).
 
Auteur : Outilaft, Hassiba
Date de soutenance : 25-07-2025

Directeur(s) de thèse : Namer, Izzie Jacques

Rapporteur(s) : Mesnard, François - Collin, Bertrand
Membre(s) du jury : Lussey-Lepoutre, Charlotte - Kemmel, Véronique

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....)
École doctorale : École doctorale des Sciences de la vie et de la santé (Strasbourg ; 2000-....)
 
Discipline : Biologie structurale
Classification : Sciences de la vie, biologie, biochimie, Médecine et santé

Mots-clés libres : RMN HRMAS, 13C, Isotopologues, Quantification, Méthodologie, Métabolisme, Cancer, Traitement
Mots-clés :
  • Cellules - Métabolisme
  • Spectroscopie de la résonance magnétique nucléaire
  • Micro-environnement tumoral
Résumé : La spectroscopie RMN HRMAS est un outil puissant pour l’analyse métabolomique, permettant l’identification et la quantification de métabolites dans des tissus et cultures cellulaires. Dans cette thèse, nous avons développé une méthodologie pour l’étude de métabolites marqués au ¹³C afin d’explorer les voies métaboliques tumorales et leurs modifications sous traitements. Huit séquences RMN 1D et 2D ont été optimisées pour l’analyse des isotopologues et associées à l’utilisation de sondes enrichies en ¹³C. Appliquée à différents modèles biologiques, cette approche permet de suivre l’incorporation des substrats et de quantifier l’abondance isotopique des produits métaboliques. En parallèle, nous avons contribué au développement d’un logiciel avec Chenomx pour améliorer la quantification. Ces travaux apportent de nouvelles perspectives pour comprendre le métabolisme tumoral et identifier de potentielles cibles thérapeutiques.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2025STRAJ056
Type de ressource : Thèse