Points quantiques : caractérisation et applications en sciences pharmaceutiques

L’imagerie médicale a longtemps été limitée à cause des performances médiocres des fluorophores organiques. Récemment la recherche sur les nanocristaux semi-conducteurs a grandement contribué à l’élargissement de la gamme d’applications de la luminescence dans les domaines de l’imagerie et du diagnostic. Les points quantiques (QDs) sont des nanocristaux de taille similaire aux protéines (2-10 nm) dont la longueur d’onde d’émission dépend de leur taille et de leur composition. Le fait que leur surface peut être fonctionnalisée facilement avec des biomolécules rend leur application particulièrement attrayante dans le milieu biologique. Des QDs de structure « coeur-coquille » ont été synthétisés selon nos besoins en longueur d’onde d’émission. Dans un premier article nous avons modifié la surface des QDs avec des petites molécules bi-fonctionnelles portant des groupes amines, carboxyles ou zwitterions. L’effet de la charge a été analysé sur le mode d’entrée des QDs dans deux types cellulaires. À l’aide d’inhibiteurs pharmacologiques spécifiques à certains modes d’internalisation, nous avons déterminé le mode d’internalisation prédominant. L’endocytose par les radeaux lipidiques représente le mode d’entrée le plus employé pour ces QDs de tailles similaires. D’autres modes participent également, mais à des degrés moindres. Des disparités dans les modes d’entrée ont été observées selon le ligand de surface. Nous avons ensuite analysé l’effet de l’agglomération de différents QDs sur leur internalisation dans des cellules microgliales. La caractérisation des agglomérats dans le milieu de culture cellulaire a été faite par la technique de fractionnement par couplage flux-force (AF4) associé à un détecteur de diffusion de la lumière. En fonction du ligand de surface et de la présence ou non de protéines du sérum, chacun des types de QDs se sont agglomérés de façon différente. À l'aide d’inhibiteur des modes d’internalisation, nous avons corrélé les données de tailles d’agglomérats avec leur mode d’entrée cellulaire. Les cellules microgliales sont les cellules immunitaires du système nerveux central (CNS). Elles répondent aux blessures ou à la présence d’inflammagènes en relâchant des cytokines pro-inflammatoires. Une inflammation non contrôlée du CNS peut conduire à la neurodégénérescence neuronale et est souvent observée dans les cas de maladies chroniques. Nous nous sommes intéressés au développement d’un nanosenseur pour mesurer des biomarqueurs du début de l’inflammation. Les méthodes classiques pour étudier l’inflammation consistent à mesurer le niveau de protéines ou molécules relâchées par les cellules stressées (par exemple monoxyde d’azote, IL-1β). Bien que précises, ces méthodes ne mesurent qu’indirectement l’activité de la caspase-1, responsable de la libération du l’IL-1β. De plus ces méthode ne peuvent pas être utilisées avec des cellules vivantes. Nous avons construit un nanosenseur basé sur le FRET entre un QD et un fluorophore organique reliés entre eux par un peptide qui est spécifiquement clivé par la caspase-1. Pour induire l’inflammation, nous avons utilisé des molécules de lipopolysaccharides (LPS). La molécule de LPS est amphiphile. Dans l’eau le LPS forme des nanoparticules, avec des régions hydrophobes à l’intérieure. Nous avons incorporé des QDs dans ces régions ce qui nous a permis de suivre le cheminement du LPS dans les cellules microgliales. Les LPS-QDs sont internalisés spécifiquement par les récepteurs TLR-4 à la surface des microglies. Le nanosenseur s’est montré fonctionnel dans la détermination de l’activité de la caspase-1 dans cellules microgliales activées par le LPS. Éventuellement, le senseur permettrait d’observer en temps réel l’effet de thérapies ciblant l’inflammation, sur l’activité de la caspase-1.

Caratérisation de la surface d’énergie potentielle des matériaux complexes et son application sur la cinétique du SiO2/Si

Dans ce rapport de mémoire, nous avons utilisé les méthodes numériques telles que la dynamique moléculaire (code de Lammps) et ART-cinétique. Ce dernier est un algorithme de Monte Carlo cinétique hors réseau avec construction du catalogue d'événements à la volée qui incorpore exactement tous les effets élastiques. Dans la première partie, nous avons comparé et évalué des divers algorithmes de la recherche du minimum global sur une surface d'énergie potentielle des matériaux complexes. Ces divers algorithmes choisis sont essentiellement ceux qui utilisent le principe Bell-Evans-Polanyi pour explorer la surface d'énergie potentielle. Cette étude nous a permis de comprendre d'une part, les étapes nécessaires pour un matériau complexe d'échapper d'un minimum local vers un autre et d'autre part de contrôler les recherches pour vite trouver le minimum global. En plus, ces travaux nous ont amené à comprendre la force de ces méthodes sur la cinétique de l'évolution structurale de ces matériaux complexes. Dans la deuxième partie, nous avons mis en place un outil de simulation (le potentiel ReaxFF couplé avec ART-cinétique) capable d'étudier les étapes et les processus d'oxydation du silicium pendant des temps long comparable expérimentalement. Pour valider le système mis en place, nous avons effectué des tests sur les premières étapes d'oxydation du silicium. Les résultats obtenus sont en accord avec la littérature. Cet outil va être utilisé pour comprendre les vrais processus de l'oxydation et les transitions possibles des atomes d'oxygène à la surface du silicium associée avec les énergies de barrière, des questions qui sont des défis pour l'industrie micro-électronique.

Greffage irréversible de polyélectrolytes sur des substrats de silice et de mica et étude des propriétés de surface et de gonflement

Le protocole pour le greffage irréversible du copolymère amphiphile polystyrène-b-poly (acrylate de sodium) PS-b-PANa, sur un substrat de mica et de silice hydrophobe a été développé, en utilisant la méthode de greffage à partir de solution. Les propriétés de surface du bloc chargé ont été évaluées. L’effet de la force ionique sur le gonflement des chaînes a été investigué par ellipsométrie. Les forces d’interaction entre les surfaces recouvertes du copolymère ont été évaluées par la technique SFA. Les profils de force ont démontré être stables et nettement répulsifs en compression et décompression, montrant l’irréversibilité du greffage. Les forces de frottement entre les brosses de PANa sont élevées, mais aucune évidence d’endommagement de la surface n’a été observée. La comparaison entre le comportement à la surface des chaînes de l’acide polyacrylique PAA et celles du PANa, obtenues par deux méthodes de greffage différentes, est également investiguée.

Assessment of PEG on Polymeric Particles Surface, a Key Step in Drug Carrier Translation

Injectable drug nanocarriers have greatly benefited in their clinical development from the addition of a superficial hydrophilic corona to improve their cargo pharmacokinetics. The most studied and used polymer for this purpose is poly(ethylene glycol), PEG. However, in spite of its wide use for over two decades now, there is no general consensus on the optimum PEG chain coverage-density and size required to escape from the mononuclear phagocyte system and to extend the circulation time. Moreover, cellular uptake and active targeting may have conflicting requirements in terms of surface properties of the nanocarriers which complicates even more the optimization process. These persistent issues can be largely attributed to the lack of straightforward characterization techniques to assess the coverage-density, the conformation or the thickness of a PEG layer grafted or adsorbed on a particulate drug carrier and is certainly one of the main reasons why so few clinical applications involving PEG coated particle-based drug delivery systems are under clinical trial so far. The objective of this review is to provide the reader with a brief description of the most relevant techniques used to assess qualitatively or quantitatively PEG chain coverage-density, conformation and layer thickness on polymeric nanoparticles. Emphasis has been made on polymeric particle (solid core) either made of copolymers containing PEG chains or modified after particle formation. Advantages and limitations of each technique are presented as well as methods to calculate PEG coverage-density and to investigate PEG chains conformation on the NP surface.

A Coupled 2 × 2D Babcock–Leighton Solar Dynamo Model. I. Surface Magnetic Flux Evolution

The need for reliable predictions of the solar activity cycle motivates the development of dynamo models incorporating a representation of surface processes sufficiently detailed to allow assimilation of magnetographic data. In this series of papers we present one such dynamo model, and document its behavior and properties. This first paper focuses on one of the model's key components, namely surface magnetic flux evolution. Using a genetic algorithm, we obtain best-fit parameters of the transport model by least-squares minimization of the differences between the associated synthetic synoptic magnetogram and real magnetographic data for activity cycle 21. Our fitting procedure also returns Monte Carlo-like error estimates. We show that the range of acceptable surface meridional flow profiles is in good agreement with Doppler measurements, even though the latter are not used in the fitting process. Using a synthetic database of bipolar magnetic region (BMR) emergences reproducing the statistical properties of observed emergences, we also ascertain the sensitivity of global cycle properties, such as the strength of the dipole moment and timing of polarity reversal, to distinct realizations of BMR emergence, and on this basis argue that this stochasticity represents a primary source of uncertainty for predicting solar cycle characteristics.

Photorealistic Surface Rendering with Microfacet Theory

La synthèse d'images dites photoréalistes nécessite d'évaluer numériquement la manière dont la lumière et la matière interagissent physiquement, ce qui, malgré la puissance de calcul impressionnante dont nous bénéficions aujourd'hui et qui ne cesse d'augmenter, est encore bien loin de devenir une tâche triviale pour nos ordinateurs. Ceci est dû en majeure partie à la manière dont nous représentons les objets: afin de reproduire les interactions subtiles qui mènent à la perception du détail, il est nécessaire de modéliser des quantités phénoménales de géométries. Au moment du rendu, cette complexité conduit inexorablement à de lourdes requêtes d'entrées-sorties, qui, couplées à des évaluations d'opérateurs de filtrage complexes, rendent les temps de calcul nécessaires à produire des images sans défaut totalement déraisonnables. Afin de pallier ces limitations sous les contraintes actuelles, il est nécessaire de dériver une représentation multiéchelle de la matière. Dans cette thèse, nous construisons une telle représentation pour la matière dont l'interface correspond à une surface perturbée, une configuration qui se construit généralement via des cartes d'élévations en infographie. Nous dérivons notre représentation dans le contexte de la théorie des microfacettes (conçue à l'origine pour modéliser la réflectance de surfaces rugueuses), que nous présentons d'abord, puis augmentons en deux temps. Dans un premier temps, nous rendons la théorie applicable à travers plusieurs échelles d'observation en la généralisant aux statistiques de microfacettes décentrées. Dans l'autre, nous dérivons une procédure d'inversion capable de reconstruire les statistiques de microfacettes à partir de réponses de réflexion d'un matériau arbitraire dans les configurations de rétroréflexion. Nous montrons comment cette théorie augmentée peut être exploitée afin de dériver un opérateur général et efficace de rééchantillonnage approximatif de cartes d'élévations qui (a) préserve l'anisotropie du transport de la lumière pour n'importe quelle résolution, (b) peut être appliqué en amont du rendu et stocké dans des MIP maps afin de diminuer drastiquement le nombre de requêtes d'entrées-sorties, et (c) simplifie de manière considérable les opérations de filtrage par pixel, le tout conduisant à des temps de rendu plus courts. Afin de valider et démontrer l'efficacité de notre opérateur, nous synthétisons des images photoréalistes anticrenelées et les comparons à des images de référence. De plus, nous fournissons une implantation C++ complète tout au long de la dissertation afin de faciliter la reproduction des résultats obtenus. Nous concluons avec une discussion portant sur les limitations de notre approche, ainsi que sur les verrous restant à lever afin de dériver une représentation multiéchelle de la matière encore plus générale.

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.

Multilevel Analysis of Trunk Surface Measurements for Noninvasive Assessment of Scoliosis Deformities.

Study Design. Reliability study. Objectives. To assess between-acquisition reliability of new multilevel trunk cross sections measurements, in order to define what is a real change when comparing 2 trunk surface acquisitions of a same patient, before and after surgery or throughout the clinical monitoring. Summary of Background Data. Several cross-sectional surface measurements have been proposed in the literature for noninvasive assessment of trunk deformity in patients with adolescent idiopathic scoliosis (AIS). However, only the maximum values along the trunk are evaluated and used for monitoring progression and assessing treatment outcome. Methods. Back surface rotation (BSR), trunk rotation (TR), and coronal and sagittal trunk deviation are computed on 300 cross sections of the trunk. Each set of 300 measures is represented as a single functional data, using a set of basis functions. To evaluate between-acquisition variability at all trunk levels, a test-retest reliability study is conducted on 35 patients with AIS. A functional correlation analysis is also carried out to evaluate any redundancy between the measurements. Results. Each set of 300 measures was successfully described using only 10 basis functions. The test-retest reliability of the functional measurements is good to very good all over the trunk, except above the shoulders level. The typical errors of measurement are between 1.20° and 2.2° for the rotational measures and between 2 and 6 mm for deviation measures. There is a very strong correlation between BSR and TR all over the trunk, a moderate correlation between coronal trunk deviation and both BSR and TR, and no correlation between sagittal trunk deviation and any other measurement. Conclusion. This novel representation of trunk surface measurements allows for a global assessment of trunk surface deformity. Multilevel trunk measurements provide a broader perspective of the trunk deformity and allow a reliable multilevel monitoring during clinical follow-up of patients with AIS and a reliable assessment of the esthetic outcome after surgery.

Prediction of scoliosis curve type based on the analysis of trunk surface topography

Scoliosis treatment strategy is generally chosen according to the severity and type of the spinal curve. Currently, the curve type is determined from X-rays whose acquisition can be harmful for the patient. We propose in this paper a system that can predict the scoliosis curve type based on the analysis of the surface of the trunk. The latter is acquired and reconstructed in 3D using a non invasive multi-head digitizing system. The deformity is described by the back surface rotation, measured on several cross-sections of the trunk. A classifier composed of three support vector machines was trained and tested using the data of 97 patients with scoliosis. A prediction rate of 72.2% was obtained, showing that the use of the trunk surface for a high-level scoliosis classification is feasible and promising.