Detection and quantification of staphylococcus aureus enterotoxin B in food product using isotopic dilution techniques and mass spectrometry

L’entérotoxine B staphylococcique (SEB) est une toxine entérique hautement résistante à la chaleur et est responsable de plus de 50 % des cas d’intoxication d’origine alimentaire par une entérotoxine. L’objectif principal de ce projet de maîtrise est de développer et valider une méthode basée sur des nouvelles stratégies analytiques permettant la détection et la quantification de SEB dans les matrices alimentaires. Une carte de peptides tryptiques a été produite et 3 peptides tryptiques spécifiques ont été sélectionnés pour servir de peptides témoins à partir des 9 fragments protéolytiques identifiés (couverture de 35 % de la séquence). L’anhydride acétique et la forme deutérée furent utilisés afin de synthétiser des peptides standards marqués avec un isotope léger et lourd. La combinaison de mélanges des deux isotopes à des concentrations molaires différentes fut utilisée afin d’établir la linéarité et les résultats ont démontré que les mesures faites par dilution isotopique combinée au CL-SM/SM respectaient les critères généralement reconnus d’épreuves biologiques avec des valeurs de pente près de 1, des valeurs de R2 supérieure à 0,98 et des coefficients de variation (CV%) inférieurs à 8 %. La précision et l’exactitude de la méthode ont été évaluées à l’aide d’échantillons d’homogénat de viande de poulet dans lesquels SEB a été introduite. SEB a été enrichie à 0,2, 1 et 2 pmol/g. Les résultats analytiques révèlent que la méthode procure une plage d’exactitude de 84,9 à 91,1 %. Dans l’ensemble, les résultats présentés dans ce mémoire démontrent que les méthodes protéomiques peuvent être utilisées efficacement pour détecter et quantifier SEB dans les matrices alimentaires. Mots clés : spectrométrie de masse; marquage isotopique; protéomique quantitative; entérotoxines

Validation in-vivo des techniques d’élastographie ultrasonore, invasive et non-invasive, à l’aide d’un modèle porcin

Il est maintenant admis que la composition de la plaque athérosclérotique est un déterminant majeur de sa vulnérabilité à se rompre. Vu que la composition de la plaque affecte ses propriétés mécaniques, l'évaluation locale des propriétés mécaniques de la plaque d'athérome peut nous informer sur sa vulnérabilité. L'objectif est de comparer les techniques d’élastographie ultrasonores endovasculaire (EVE) et non-invasive (NIVE) en fonction de leur potentiel à identifier les composantes calcifiées et lipidiques de la plaque. Les acquisitions intravasculaire et extravasculaire ont été effectuées sur les artères carotidiennes de neuf porcs hypercholestérolémiques à l’aide d’un cathéter de 20 MHz et d'une sonde linéaire de 7.5 MHz, respectivement. Les valeurs de déformation radiale et axiale, rapportés par EVE et NIVE, ont été corrélées avec le pourcentage des zones histologiques calcifiées et lipidiques pour cinq plaques. Nos résultats démontrent une bonne corrélation positive entre les déformations et les composantes calcifiées (r2 = 0.82, P = 0.034 valeur par EVE et r2 = 0.80, P = 0.041 valeur par NIVE). Une forte corrélation entre les déformations axiales et les contenus lipidiques par NIVE (r2 = 0.92, P-value = 0.010) a été obtenue. En conclusion, NIVE et EVE sont des techniques potentielles pour identifier les composants de la plaque et aider les médecins à diagnostiquer précocement les plaques vulnérables.

Utilisation et développement de techniques pharmacocinétiques avancées afin d’améliorer le développement de molécules pharmaceutiques

Malgré le progrès technologique et nos connaissances pharmaceutiques et médicales croissantes, le développement du médicament demeure un processus difficile, dispendieux, long et très risqué. Ce processus mérite d'être amélioré pour faciliter le développement de nouveaux traitements. À cette fin, cette thèse vise à démontrer l’utilité de principes avancés et d’outils élaborés en pharmacocinétique (PK), actuels et nouveaux. Ces outils serviront à répondre efficacement à des questions importantes lors du développement d’un médicament, sauvant ainsi du temps et des coûts. Le premier volet de la thèse porte sur l’utilisation de la modélisation et des simulations et la création d’un nouveau modèle afin d’établir la bioéquivalence entre deux formulations de complexe de gluconate ferrique de sodium en solution de sucrose pour injection. Comparé aux méthodes courantes, cette nouvelle approche proposée se libère de plusieurs présuppositions, et requiert moins de données. Cette technique bénéficie d’une robustesse scientifique tout en étant associée à des économies de temps et de coûts. Donc, même si développé pour produits génériques, elle pourra également s’avérer utile dans le développement de molécules innovatrices et « biosimilaires ». Le deuxième volet décrit l’emploi de la modélisation pour mieux comprendre et quantifier les facteurs influençant la PK et la pharmacodynamie (PD) d’une nouvelle protéine thérapeutique, la pegloticase. L’analyse a démontré qu’aucun ajustement posologique n’était nécessaire et ces résultats sont inclus dans la monographie officielle du produit. Grâce à la modélisation, on pouvait répondre à des questions importantes concernant le dosage d’un médicament sans passer par des nouvelles études ni d'évaluations supplémentaires sur les patients. Donc, l’utilisation de cet outil a permis de réduire les dépenses sans prolonger le processus de développement. Le modèle développé dans le cadre de cette analyse pourrait servir à mieux comprendre d’autres protéines thérapeutiques, incluant leurs propriétés immunogènes. Le dernier volet démontre l’utilité de la modélisation et des simulations dans le choix des régimes posologiques d’un antibiotique (TP-434) pour une étude de Phase 2. Des données provenant d’études de Phase 1 ont été modélisées au fur et à mesure qu’elles devenaient disponibles, afin de construire un modèle décrivant le profil pharmacocinétique du TP-434. Ce processus de modélisation exemplifiait les cycles exploratoires et confirmatoires décrits par Sheiner. Ainsi, en se basant sur des relations PK/PD d’un antibiotique de classe identique, des simulations ont été effectuées avec le modèle PK final, afin de proposer de nouveaux régimes posologiques susceptibles d’être efficace chez les patients avant même d'effectuer des études. Cette démarche rationnelle a mené à l’utilisation de régimes posologiques avec une possibilité accrue d’efficacité, sans le dosage inutile des patients. Ainsi, on s’est dispensé d’études ou de cohortes supplémentaires coûteuses qui auraient prolongé le processus de développement. Enfin, cette analyse est la première à démontrer l’application de ces techniques dans le choix des doses d’antibiotique pour une étude de Phase 2. En conclusion, cette recherche démontre que des outils de PK avancés comme la modélisation et les simulations ainsi que le développement de nouveaux modèles peuvent répondre efficacement et souvent de manière plus robuste à des questions essentielles lors du processus de développement du médicament, tout en réduisant les coûts et en épargnant du temps.

A Mono- and Multi-objective Approach for Recommending Software Refactoring

Les systèmes logiciels sont devenus de plus en plus répondus et importants dans notre société. Ainsi, il y a un besoin constant de logiciels de haute qualité. Pour améliorer la qualité de logiciels, l’une des techniques les plus utilisées est le refactoring qui sert à améliorer la structure d'un programme tout en préservant son comportement externe. Le refactoring promet, s'il est appliqué convenablement, à améliorer la compréhensibilité, la maintenabilité et l'extensibilité du logiciel tout en améliorant la productivité des programmeurs. En général, le refactoring pourra s’appliquer au niveau de spécification, conception ou code. Cette thèse porte sur l'automatisation de processus de recommandation de refactoring, au niveau code, s’appliquant en deux étapes principales: 1) la détection des fragments de code qui devraient être améliorés (e.g., les défauts de conception), et 2) l'identification des solutions de refactoring à appliquer. Pour la première étape, nous traduisons des régularités qui peuvent être trouvés dans des exemples de défauts de conception. Nous utilisons un algorithme génétique pour générer automatiquement des règles de détection à partir des exemples de défauts. Pour la deuxième étape, nous introduisons une approche se basant sur une recherche heuristique. Le processus consiste à trouver la séquence optimale d'opérations de refactoring permettant d'améliorer la qualité du logiciel en minimisant le nombre de défauts tout en priorisant les instances les plus critiques. De plus, nous explorons d'autres objectifs à optimiser: le nombre de changements requis pour appliquer la solution de refactoring, la préservation de la sémantique, et la consistance avec l’historique de changements. Ainsi, réduire le nombre de changements permets de garder autant que possible avec la conception initiale. La préservation de la sémantique assure que le programme restructuré est sémantiquement cohérent. De plus, nous utilisons l'historique de changement pour suggérer de nouveaux refactorings dans des contextes similaires. En outre, nous introduisons une approche multi-objective pour améliorer les attributs de qualité du logiciel (la flexibilité, la maintenabilité, etc.), fixer les « mauvaises » pratiques de conception (défauts de conception), tout en introduisant les « bonnes » pratiques de conception (patrons de conception).

Mesures subjectives et épidémiologie : problèmes méthodologiques liés à l'utilisation des techniques psychométriques

L’utilisation des mesures subjectives en épidémiologie s’est intensifiée récemment, notamment avec la volonté de plus en plus affirmée d’intégrer la perception qu’ont les sujets de leur santé dans l’étude des maladies et l’évaluation des interventions. La psychométrie regroupe les méthodes statistiques utilisées pour la construction des questionnaires et l’analyse des données qui en sont issues. Ce travail de thèse avait pour but d’explorer différents problèmes méthodologiques soulevés par l’utilisation des techniques psychométriques en épidémiologie. Trois études empiriques sont présentées et concernent 1/ la phase de validation de l’instrument : l’objectif était de développer, à l’aide de données simulées, un outil de calcul de la taille d’échantillon pour la validation d’échelle en psychiatrie ; 2/ les propriétés mathématiques de la mesure obtenue : l’objectif était de comparer les performances de la différence minimale cliniquement pertinente d’un questionnaire calculée sur des données de cohorte, soit dans le cadre de la théorie classique des tests (CTT), soit dans celui de la théorie de réponse à l’item (IRT) ; 3/ son utilisation dans un schéma longitudinal : l’objectif était de comparer, à l’aide de données simulées, les performances d’une méthode statistique d’analyse de l’évolution longitudinale d’un phénomène subjectif mesuré à l’aide de la CTT ou de l’IRT, en particulier lorsque certains items disponibles pour la mesure différaient à chaque temps. Enfin, l’utilisation de graphes orientés acycliques a permis de discuter, à l’aide des résultats de ces trois études, la notion de biais d’information lors de l’utilisation des mesures subjectives en épidémiologie.

Development of new scenario decomposition techniques for linear and nonlinear stochastic programming

Une approche classique pour traiter les problèmes d’optimisation avec incertitude à deux- et multi-étapes est d’utiliser l’analyse par scénario. Pour ce faire, l’incertitude de certaines données du problème est modélisée par vecteurs aléatoires avec des supports finis spécifiques aux étapes. Chacune de ces réalisations représente un scénario. En utilisant des scénarios, il est possible d’étudier des versions plus simples (sous-problèmes) du problème original. Comme technique de décomposition par scénario, l’algorithme de recouvrement progressif est une des méthodes les plus populaires pour résoudre les problèmes de programmation stochastique multi-étapes. Malgré la décomposition complète par scénario, l’efficacité de la méthode du recouvrement progressif est très sensible à certains aspects pratiques, tels que le choix du paramètre de pénalisation et la manipulation du terme quadratique dans la fonction objectif du lagrangien augmenté. Pour le choix du paramètre de pénalisation, nous examinons quelques-unes des méthodes populaires, et nous proposons une nouvelle stratégie adaptive qui vise à mieux suivre le processus de l’algorithme. Des expériences numériques sur des exemples de problèmes stochastiques linéaires multi-étapes suggèrent que la plupart des techniques existantes peuvent présenter une convergence prématurée à une solution sous-optimale ou converger vers la solution optimale, mais avec un taux très lent. En revanche, la nouvelle stratégie paraît robuste et efficace. Elle a convergé vers l’optimalité dans toutes nos expériences et a été la plus rapide dans la plupart des cas. Pour la question de la manipulation du terme quadratique, nous faisons une revue des techniques existantes et nous proposons l’idée de remplacer le terme quadratique par un terme linéaire. Bien que qu’il nous reste encore à tester notre méthode, nous avons l’intuition qu’elle réduira certaines difficultés numériques et théoriques de la méthode de recouvrement progressif.