Clustering algorithms and shape factor methods to discriminate among small GTPase phenotypes using DIC image analysis.

Naïvement perçu, le processus d’évolution est une succession d’événements de duplication et de mutations graduelles dans le génome qui mènent à des changements dans les fonctions et les interactions du protéome. La famille des hydrolases de guanosine triphosphate (GTPases) similaire à Ras constitue un bon modèle de travail afin de comprendre ce phénomène fondamental, car cette famille de protéines contient un nombre limité d’éléments qui diffèrent en fonctionnalité et en interactions. Globalement, nous désirons comprendre comment les mutations singulières au niveau des GTPases affectent la morphologie des cellules ainsi que leur degré d’impact sur les populations asynchrones. Mon travail de maîtrise vise à classifier de manière significative différents phénotypes de la levure Saccaromyces cerevisiae via l’analyse de plusieurs critères morphologiques de souches exprimant des GTPases mutées et natives. Notre approche à base de microscopie et d’analyses bioinformatique des images DIC (microscopie d’interférence différentielle de contraste) permet de distinguer les phénotypes propres aux cellules natives et aux mutants. L’emploi de cette méthode a permis une détection automatisée et une caractérisation des phénotypes mutants associés à la sur-expression de GTPases constitutivement actives. Les mutants de GTPases constitutivement actifs Cdc42 Q61L, Rho5 Q91H, Ras1 Q68L et Rsr1 G12V ont été analysés avec succès. En effet, l’implémentation de différents algorithmes de partitionnement, permet d’analyser des données qui combinent les mesures morphologiques de population native et mutantes. Nos résultats démontrent que l’algorithme Fuzzy C-Means performe un partitionnement efficace des cellules natives ou mutantes, où les différents types de cellules sont classifiés en fonction de plusieurs facteurs de formes cellulaires obtenus à partir des images DIC. Cette analyse démontre que les mutations Cdc42 Q61L, Rho5 Q91H, Ras1 Q68L et Rsr1 G12V induisent respectivement des phénotypes amorphe, allongé, rond et large qui sont représentés par des vecteurs de facteurs de forme distincts. Ces distinctions sont observées avec différentes proportions (morphologie mutante / morphologie native) dans les populations de mutants. Le développement de nouvelles méthodes automatisées d’analyse morphologique des cellules natives et mutantes s’avère extrêmement utile pour l’étude de la famille des GTPases ainsi que des résidus spécifiques qui dictent leurs fonctions et réseau d’interaction. Nous pouvons maintenant envisager de produire des mutants de GTPases qui inversent leur fonction en ciblant des résidus divergents. La substitution fonctionnelle est ensuite détectée au niveau morphologique grâce à notre nouvelle stratégie quantitative. Ce type d’analyse peut également être transposé à d’autres familles de protéines et contribuer de manière significative au domaine de la biologie évolutive.

Étude structurale conformationnelle des toxines de l’anthrax par cryo-microscopie et dynamique moléculaire

Les toxines de l’anthrax font partie de la famille des toxines A-B dans laquelle la moitié B se fixe à la membrane de la cellule permettant par la suite la translocation de la moitié A. Dans le cas de l’anthrax, la moitié B est représentée par le Protective Antigen (PA) et la moitié A par les deux protéines Edema Factor (EF) et Lethal Factor (LF). Après le recrutement par les récepteurs cellulaires (CMG2 et TEM8), PA s’organise en heptamère. Il peut fixer jusqu'à 3 ligands (EF et LF) avant d'être endocyté. Les modèles actuels de PA suggèrent que la baisse de pH à l’intérieur des endosomes permet un changement de conformation de la forme pré-pore vers la forme pore et que les ligands EF et LF passeraient au travers le pore pour entrer dans le cytoplasme. Cependant, le diamètre du pore est environ dix fois inférieur à celui des ligands (10 Å contre 100 Å). Un processus de folding/unfolding a été proposé mais demeure controversé. Afin d'identifier le processus de passage des facteurs EF et LF dans le cytoplasme, nous avons déterminé par cryo-microscopie électronique combinée avec l’analyse d’image les structures tridimensionnelles des complexes formés par PA et LF aux étapes prépore et pore. Par la suite, une étude complémentaire par dynamique moléculaire nous a permis de modéliser à haute résolution les différentes interactions qui ont lieu au sein du complexe. La structure 3D du complexe prépore combiné à 3 LF a été déterminée à une résolution de 14 Å. Nous avons aussi calculé une structure préliminaire du complexe pore également combiné à 3 LF Celles-ci n’ont jamais été résolues auparavant et leur connaissance permet d’envisager l’étude en profondeur du mécanisme infectieux de l’Anthrax in vivo.

Développement et caractérisation d’une méthode photonique pour créer des distributions spatiales de protéines

Les cellules sont capables de détecter les distributions spatiales de protéines et ainsi de migrer ou s’étendre dans la direction appropriée. Une compréhension de la réponse cellulaire aux modifications de ces distributions spatiales de protéines est essentielle pour l’avancement des connaissances dans plusieurs domaines de recherches tels que le développement, l’immunologie ou l’oncologie. Un exemple particulièrement complexe est le guidage d’axones se déroulant pendant le développement du système nerveux. Ce dernier nécessite la présence de plusieurs distributions de molécules de guidages étant attractives ou répulsives pour connecter correctement ce réseau complexe qu’est le système nerveux. Puisque plusieurs indices de guidage collaborent, il est particulièrement difficile d’identifier la contribution individuelle ou la voie de signalisation qui est déclenchée in vivo, il est donc nécessaire d’utiliser des méthodes pour reproduire ces distributions de protéines in vitro. Plusieurs méthodes existent pour produire des gradients de protéines solubles ou liées aux substrats. Quelques méthodes pour produire des gradients solubles sont déjà couramment utilisées dans plusieurs laboratoires, mais elles limitent l’étude aux distributions de protéines qui sont normalement sécrétées in vivo. Les méthodes permettant de produire des distributions liées au substrat sont particulièrement complexes, ce qui restreint leur utilisation à quelques laboratoires. Premièrement, nous présentons une méthode simple qui exploite le photoblanchiment de molécules fluorescentes pour créer des motifs de protéines liées au substrat : Laser-assisted protein adsorption by photobleaching (LAPAP). Cette méthode permet de produire des motifs de protéines complexes d’une résolution micrométrique et d’une grande portée dynamique. Une caractérisation de la technique a été faite et en tant que preuve de fonctionnalité, des axones de neurones du ganglion spinal ont été guidés sur des gradients d’un peptide provenant de la laminine. Deuxièmement, LAPAP a été amélioré de manière à pouvoir fabriquer des motifs avec plusieurs composantes grâce à l’utilisation de lasers à différentes longueurs d’onde et d’anticorps conjugués à des fluorophores correspondants à ces longueurs d’onde. De plus, pour accélérer et simplifier le processus de fabrication, nous avons développé LAPAP à illumination à champ large qui utilise un modulateur spatial de lumière, une diode électroluminescente et un microscope standard pour imprimer directement un motif de protéines. Cette méthode est particulièrement simple comparativement à la version originale de LAPAP puisqu’elle n’implique pas le contrôle de la puissance laser et de platines motorisées, mais seulement d’envoyer l’image du motif désiré au modulateur spatial. Finalement, nous avons utilisé LAPAP pour démontrer que notre technique peut être utilisée dans des analyses de haut contenu pour quantifier les changements morphologiques résultant de la croissance neuronale sur des gradients de protéines de guidage. Nous avons produit des milliers de gradients de laminin-1 ayant différentes pentes et analysé les variations au niveau du guidage de neurites provenant d’une lignée cellulaire neuronale (RGC-5). Un algorithme pour analyser les images des cellules sur les gradients a été développé pour détecter chaque cellule et quantifier la position du centroïde du soma ainsi que les angles d’initiation, final et de braquage de chaque neurite. Ces données ont démontré que les gradients de laminine influencent l’angle d’initiation des neurites des RGC-5, mais n’influencent pas leur braquage. Nous croyons que les résultats présentés dans cette thèse faciliteront l’utilisation de motifs de protéines liées au substrat dans les laboratoires des sciences de la vie, puisque LAPAP peut être effectué à l’aide d’un microscope confocal ou d’un microscope standard légèrement modifié. Cela pourrait contribuer à l’augmentation du nombre de laboratoires travaillant sur le guidage avec des gradients liés au substrat afin d’atteindre la masse critique nécessaire à des percées majeures en neuroscience.

A robust algorithm for segmenting fluorescence images and its application to single-molecule counting

La microscopie par fluorescence de cellules vivantes produit de grandes quantités de données. Ces données sont composées d’une grande diversité au niveau de la forme des objets d’intérêts et possèdent un ratio signaux/bruit très bas. Pour concevoir un pipeline d’algorithmes efficaces en traitement d’image de microscopie par fluorescence, il est important d’avoir une segmentation robuste et fiable étant donné que celle-ci constitue l’étape initiale du traitement d’image. Dans ce mémoire, je présente MinSeg, un algorithme de segmentation d’image de microscopie par fluorescence qui fait peu d’assomptions sur l’image et utilise des propriétés statistiques pour distinguer le signal par rapport au bruit. MinSeg ne fait pas d’assomption sur la taille ou la forme des objets contenus dans l’image. Par ce fait, il est donc applicable sur une grande variété d’images. Je présente aussi une suite d’algorithmes pour la quantification de petits complexes dans des expériences de microscopie par fluorescence de molécules simples utilisant l’algorithme de segmentation MinSeg. Cette suite d’algorithmes a été utilisée pour la quantification d’une protéine nommée CENP-A qui est une variante de l’histone H3. Par cette technique, nous avons trouvé que CENP-A est principalement présente sous forme de dimère.

Metabolomics analysis in rats with thiamine deficiency identifies key metabolites in vulnerable brain regions and suggests neural stem progenitor cells play a role in ameliorating metabolic dysfunction

La documentation scientifique fait état de la présence, chez l’adulte, de cellules souches et progénitrices neurales (CSPN) endogènes dans les zones sous-ventriculaire et sous-granulaire du cerveau ainsi que dans le gyrus denté de l’hippocampe. De plus, un postulat selon lequel il serait également possible de retrouver ce type de cellules dans la moelle épinière et le néocortex des mammifères adultes a été énoncé. L’encéphalopathie de Wernicke, un trouble neurologique grave toutefois réversible qui entraîne un dysfonctionnement, voire une défaillance du cerveau, est causée principalement par une carence importante en thiamine (CT). Des observations récentes laissent envisager que les facteurs en cause dans la prolifération et la différenciation des CSPN pourraient également jouer un rôle important lors d’un épisode de CT. L’hypothèse, selon laquelle l’identification de nouveaux métabolites entrant dans le mécanisme ou la séquence de réactions se soldant en une CT pourraient en faciliter la compréhension, a été émise au moyen d'une démarche en cours permettant d’établir le profil des modifications métaboliques qui surviennent en de telles situations. Cette approche a été utilisée pour constater les changements métaboliques survenus au niveau du foyer cérébral dans un modèle de rats déficients en thiamine (rats DT), particulièrement au niveau du thalamus et du colliculus inférieur (CI). La greffe de CSPN a quant à elle été envisagée afin d’apporter de nouvelles informations sur la participation des CSPN lors d’un épisode de CT et de déterminer les bénéfices thérapeutiques potentiels offerts par cette intervention. Les sujets de l’étude étaient répartis en quatre groupes expérimentaux : un premier groupe constitué de rats dont la CT était induite par la pyrithiamine (rats DTiP), un deuxième groupe constitué de rats-contrôles nourris ensemble (« pair-fed control rats » ou rats PFC) ainsi que deux groupes de rats ayant subi une greffe de CSPN, soit un groupe de rats DTiP greffés et un dernier groupe constitué de rats-contrôles (rats PFC) greffés. Les échantillons de foyers cérébraux (thalamus et CI) des quatre groupes de rats ont été prélevés et soumis à des analyses métabolomiques non ciblées ainsi qu’à une analyse visuelle par microscopie à balayage électronique (SEM). Une variété de métabolites-clés a été observée chez les groupes de rats déficients en thiamine (rats DTiP) en plus de plusieurs métabolites dont la documentation ne faisait pas mention. On a notamment constaté la présence d’acides biliaires, d’acide cynurénique et d’acide 1,9— diméthylurique dans le thalamus, alors que la présence de taurine et de carnosine a été observée dans le colliculus inférieur. L’étude a de plus démontré une possible implication des CSPN endogènes dans les foyers cérébraux du thalamus et du colliculus inférieur en identifiant les métabolites-clés ciblant les CSPN. Enfin, les analyses par SEM ont montré une amélioration notable des tissus à la suite de la greffe de CSPN. Ces constatations suggèrent que l’utilisation de CSPN pourrait s’avérer une avenue thérapeutique intéressante pour soulager la dégénérescence symptomatique liée à une grave carence en thiamine chez l’humain.

Segmentation d’images intravasculaires ultrasonores

L'imagerie intravasculaire ultrasonore (IVUS) est une technologie médicale par cathéter qui produit des images de coupe des vaisseaux sanguins. Elle permet de quantifier et d'étudier la morphologie de plaques d'athérosclérose en plus de visualiser la structure des vaisseaux sanguins (lumière, intima, plaque, média et adventice) en trois dimensions. Depuis quelques années, cette méthode d'imagerie est devenue un outil de choix en recherche aussi bien qu'en clinique pour l'étude de la maladie athérosclérotique. L'imagerie IVUS est par contre affectée par des artéfacts associés aux caractéristiques des capteurs ultrasonores, par la présence de cônes d'ombre causés par les calcifications ou des artères collatérales, par des plaques dont le rendu est hétérogène ou par le chatoiement ultrasonore (speckle) sanguin. L'analyse automatisée de séquences IVUS de grande taille représente donc un défi important. Une méthode de segmentation en trois dimensions (3D) basée sur l'algorithme du fast-marching à interfaces multiples est présentée. La segmentation utilise des attributs des régions et contours des images IVUS. En effet, une nouvelle fonction de vitesse de propagation des interfaces combinant les fonctions de densité de probabilité des tons de gris des composants de la paroi vasculaire et le gradient des intensités est proposée. La segmentation est grandement automatisée puisque la lumière du vaisseau est détectée de façon entièrement automatique. Dans une procédure d'initialisation originale, un minimum d'interactions est nécessaire lorsque les contours initiaux de la paroi externe du vaisseau calculés automatiquement sont proposés à l'utilisateur pour acceptation ou correction sur un nombre limité d'images de coupe longitudinale. La segmentation a été validée à l'aide de séquences IVUS in vivo provenant d'artères fémorales provenant de différents sous-groupes d'acquisitions, c'est-à-dire pré-angioplastie par ballon, post-intervention et à un examen de contrôle 1 an suivant l'intervention. Les résultats ont été comparés avec des contours étalons tracés manuellement par différents experts en analyse d'images IVUS. Les contours de la lumière et de la paroi externe du vaisseau détectés selon la méthode du fast-marching sont en accord avec les tracés manuels des experts puisque les mesures d'aire sont similaires et les différences point-à-point entre les contours sont faibles. De plus, la segmentation par fast-marching 3D s'est effectuée en un temps grandement réduit comparativement à l'analyse manuelle. Il s'agit de la première étude rapportée dans la littérature qui évalue la performance de la segmentation sur différents types d'acquisition IVUS. En conclusion, la segmentation par fast-marching combinant les informations des distributions de tons de gris et du gradient des intensités des images est précise et efficace pour l'analyse de séquences IVUS de grandes tailles. Un outil de segmentation robuste pourrait devenir largement répandu pour la tâche ardue et fastidieuse qu'est l'analyse de ce type d'images.

Rôle du TGF-β dans la modulation du microenvironnement tumoral leucémique

Le microenvironnement tumoral et les cellules et molécules signal (cytokines et chimiokines) qu’ils contiennent sont reconnus comme jouant un rôle prépondérant dans la progression des tumeurs. Il devient donc nécessaire d’étudier la relation entre les molécules signal, les cellules infiltrantes et les cellules tumorales. Le TGF-β est une puissante cytokine immunosuppressive et suppressive de la croissance cellulaire, dont le rôle dans la formation du microenvironnement tumoral leucémique est mal connu. Dans cette étude, nous avons étudié le modèle injectable de leucémie lymphoïde T EL4 (cellules tumorales produisant du TGF-β) de souche C57BL/6. Nous avons caractérisé l’infiltration de cellules myéloïdes et lymphoïdes au niveau des tumeurs par cytométrie en flux et par microscopie à fluorescence. L’analyse des cellules infiltrant les tumeurs EL4 nous a permis de montrer la forte présence de lymphocytes T et de cellules myéloïdes CD11b+. Nous avons donc poursuivi l’étude afin de mieux caractériser ces cellules. Nous avons montré que ces cellules se retrouvent en périphérie de la tumeur et en périphérie des vaisseaux sanguins de la tumeur. Ces cellules ont des phénotypes nous laissant croire qu’elles appartiennent à la famille des cellules dite myéloïdes suppressives. Ces cellules ont de forts niveaux de transcrits de VEGF et de MMP9 au niveau de la tumeur ainsi qu’au niveau systémique, mais ne semblent pas avoir une forte capacité inhibitrice in vitro. Afin de déterminer si la production tumorale de TGF-β influe le recrutement de ces cellules, nous avons transformé des cellules EL4 à l’aide d’un shRNA afin de diminuer la production de TGF-β (shRNA-TGF-β) et, comparé l’infiltration myéloïde et lymphoïde de tumeurs formées avec des cellules EL4 contrôles (shRNA-Luc). Une diminution de 50% dans les niveaux de transcrits de TGF-β n’affecte pas la croissance tumorale mais semble diminuer l’infiltration par des cellules myéloïdes. La présente étude nous a permis de mieux comprendre le modèle de leucémie EL4 et le rôle des populations cellulaires myéloïdes dans le microenvironnement tumoral leucémique. La diminution du TGF-β produit par les cellules tumorales réduit l’infiltration de ces populations myéloïdes dans la tumeur EL4. Le rôle précis de ces cellules est encore à déterminer. Ces résultats sont en accord avec le fait qu’une thérapie anti-TGF-β n’est pas suffisante pour contrer la progression tumorale, mais pourrait influer sur le résultat post-chimiothérapie et l’immunothérapie en altérant la composition du microenvironnement.

Articulated Model Registration of MRI/X-Ray Spine Data

This paper presents a method based on articulated models for the registration of spine data extracted from multimodal medical images of patients with scoliosis. With the ultimate aim being the development of a complete geometrical model of the torso of a scoliotic patient, this work presents a method for the registration of vertebral column data using 3D magnetic resonance images (MRI) acquired in prone position and X-ray data acquired in standing position for five patients with scoliosis. The 3D shape of the vertebrae is estimated from both image modalities for each patient, and an articulated model is used in order to calculate intervertebral transformations required in order to align the vertebrae between both postures. Euclidean distances between anatomical landmarks are calculated in order to assess multimodal registration error. Results show a decrease in the Euclidean distance using the proposed method compared to rigid registration and more physically realistic vertebrae deformations compared to thin-plate-spline (TPS) registration thus improving alignment.

Scoliosis Follow-Up Using Noninvasive Trunk Surface Acquisition

Adolescent idiopathic scoliosis (AIS) is a musculoskeletal pathology. It is a complex spinal curvature in a 3-D space that also affects the appearance of the trunk. The clinical follow-up of AIS is decisive for its management. Currently, the Cobb angle, which is measured from full spine radiography, is the most common indicator of the scoliosis progression. However, cumulative exposure to X-rays radiation increases the risk for certain cancers. Thus, a noninvasive method for the identification of the scoliosis progression from trunk shape analysis would be helpful. In this study, a statistical model is built from a set of healthy subjects using independent component analysis and genetic algorithm. Based on this model, a representation of each scoliotic trunk from a set of AIS patients is computed and the difference between two successive acquisitions is used to determine if the scoliosis has progressed or not. This study was conducted on 58 subjects comprising 28 healthy subjects and 30 AIS patients who had trunk surface acquisitions in upright standing posture. The model detects 93% of the progressive cases and 80% of the nonprogressive cases. Thus, the rate of false negatives, representing the proportion of undetected progressions, is very low, only 7%. This study shows that it is possible to perform a scoliotic patient's follow-up using 3-D trunk image analysis, which is based on a noninvasive acquisition technique.

Towards Non Invasive Diagnosis of Scoliosis Using Semi-supervised Learning Approach

In this paper, a new methodology for the prediction of scoliosis curve types from non invasive acquisitions of the back surface of the trunk is proposed. One hundred and fifty-nine scoliosis patients had their back surface acquired in 3D using an optical digitizer. Each surface is then characterized by 45 local measurements of the back surface rotation. Using a semi-supervised algorithm, the classifier is trained with only 32 labeled and 58 unlabeled data. Tested on 69 new samples, the classifier succeeded in classifying correctly 87.0% of the data. After reducing the number of labeled training samples to 12, the behavior of the resulting classifier tends to be similar to the reference case where the classifier is trained only with the maximum number of available labeled data. Moreover, the addition of unlabeled data guided the classifier towards more generalizable boundaries between the classes. Those results provide a proof of feasibility for using a semi-supervised learning algorithm to train a classifier for the prediction of a scoliosis curve type, when only a few training data are labeled. This constitutes a promising clinical finding since it will allow the diagnosis and the follow-up of scoliotic deformities without exposing the patient to X-ray radiations.