Carbon metabolism in transgenic roots with altered levels of hexokinase and triosephosphate isomerase and growing under different nitrogen status

Ce projet a pour but d’évaluer la capacité de la voie des pentoses phosphates (VPP) dans les racines transgéniques de pomme de terre (Solanum tuberosum) modifiées pour exprimer différents niveaux de l'hexokinase (HK) et de la triosephosphate isomérase cytosolique (cTPI). Dans les racines, la VPP alimente la voie de l’assimilation de l’azote en equivalents réducteurs et permet donc la biosynthèse des acides aminés. Le glucose-6-phosphate produit par l’HK est consommé par la partie oxydative de la VPP catalysée par la glucose-6-phosphate déshydrogénase (G6PDH) et la 6-phosphogluconate déshydrogénase (6PGDH). Les changements dans l'expression de HK et cTPI peuvent affecter le fonctionnement de la VPP et les mécanismes qui sont liés à l’utilisation des équivalents réducteurs produits par la VPP, comme l'assimilation de l’azote et la synthèse des acides aminés. Afin d’évaluer l’effet des manipulations génétiques de l’HK et de la cTPI sur l’assimilation de l’azote, nous avons cultivé les racines transgéniques sur des milieux contenant des concentrations élevées (7 mM) ou basses (0,7 mM) de nitrate d’ammonium comme source d’azote. Les résultats montrent que la culture sur un milieu riche en azote induit les activités G6PDH et 6PGDH. Les données montrent que la capacité de la VPP est plus grande avec des niveaux élevés en HK ou en cTPI. Nous avons aussi pu démontrer une plus grande activité spécifique de l’HK dans les conditions pauvres en azote. Ces données ont été complémentées par des mesures des pools d’acides aminés dans les racines transgéniques cultivées sur différents niveaux d’azote. Aucune tendance notable des pools d’acides aminés n’a été remarquée dans les racines modifiées pour leur contenu en HK suggèrant que la manipulation de HK n’affecte pas l'assimilation de l’azote. Dans les racines transgéniques modifiées pour la cTPI, les ratios Gln/Glu et Asn/Asp sont plus élevés chez les clones antisens, indiquant une assimilation de l’azote plus élevée. Ces résultats ont démontré l'activation de l'assimilation de l’azote chez les clones antisens cTPI dans les conditions élevées et basses d’azote alors que la manipulation de l’HK n’affecte pas l’assimilation de l’azote.

The use of artificial intelligence algorithms to guide surgical treatment of adolescent idiopathic scoliosis

La scoliose idiopathique de l’adolescent (SIA) est une déformation tri-dimensionelle du rachis. Son traitement comprend l’observation, l’utilisation de corsets pour limiter sa progression ou la chirurgie pour corriger la déformation squelettique et cesser sa progression. Le traitement chirurgical reste controversé au niveau des indications, mais aussi de la chirurgie à entreprendre. Malgré la présence de classifications pour guider le traitement de la SIA, une variabilité dans la stratégie opératoire intra et inter-observateur a été décrite dans la littérature. Cette variabilité s’accentue d’autant plus avec l’évolution des techniques chirurgicales et de l’instrumentation disponible. L’avancement de la technologie et son intégration dans le milieu médical a mené à l’utilisation d’algorithmes d’intelligence artificielle informatiques pour aider la classification et l’évaluation tridimensionnelle de la scoliose. Certains algorithmes ont démontré être efficace pour diminuer la variabilité dans la classification de la scoliose et pour guider le traitement. L’objectif général de cette thèse est de développer une application utilisant des outils d’intelligence artificielle pour intégrer les données d’un nouveau patient et les évidences disponibles dans la littérature pour guider le traitement chirurgical de la SIA. Pour cela une revue de la littérature sur les applications existantes dans l’évaluation de la SIA fut entreprise pour rassembler les éléments qui permettraient la mise en place d’une application efficace et acceptée dans le milieu clinique. Cette revue de la littérature nous a permis de réaliser que l’existence de “black box” dans les applications développées est une limitation pour l’intégration clinique ou la justification basée sur les évidence est essentielle. Dans une première étude nous avons développé un arbre décisionnel de classification de la scoliose idiopathique basé sur la classification de Lenke qui est la plus communément utilisée de nos jours mais a été critiquée pour sa complexité et la variabilité inter et intra-observateur. Cet arbre décisionnel a démontré qu’il permet d’augmenter la précision de classification proportionnellement au temps passé à classifier et ce indépendamment du niveau de connaissance sur la SIA. Dans une deuxième étude, un algorithme de stratégies chirurgicales basé sur des règles extraites de la littérature a été développé pour guider les chirurgiens dans la sélection de l’approche et les niveaux de fusion pour la SIA. Lorsque cet algorithme est appliqué à une large base de donnée de 1556 cas de SIA, il est capable de proposer une stratégie opératoire similaire à celle d’un chirurgien expert dans prêt de 70% des cas. Cette étude a confirmé la possibilité d’extraire des stratégies opératoires valides à l’aide d’un arbre décisionnel utilisant des règles extraites de la littérature. Dans une troisième étude, la classification de 1776 patients avec la SIA à l’aide d’une carte de Kohonen, un type de réseaux de neurone a permis de démontrer qu’il existe des scoliose typiques (scoliose à courbes uniques ou double thoracique) pour lesquelles la variabilité dans le traitement chirurgical varie peu des recommandations par la classification de Lenke tandis que les scolioses a courbes multiples ou tangentielles à deux groupes de courbes typiques étaient celles avec le plus de variation dans la stratégie opératoire. Finalement, une plateforme logicielle a été développée intégrant chacune des études ci-dessus. Cette interface logicielle permet l’entrée de données radiologiques pour un patient scoliotique, classifie la SIA à l’aide de l’arbre décisionnel de classification et suggère une approche chirurgicale basée sur l’arbre décisionnel de stratégies opératoires. Une analyse de la correction post-opératoire obtenue démontre une tendance, bien que non-statistiquement significative, à une meilleure balance chez les patients opérés suivant la stratégie recommandée par la plateforme logicielle que ceux aillant un traitement différent. Les études exposées dans cette thèse soulignent que l’utilisation d’algorithmes d’intelligence artificielle dans la classification et l’élaboration de stratégies opératoires de la SIA peuvent être intégrées dans une plateforme logicielle et pourraient assister les chirurgiens dans leur planification préopératoire.