An embedded system for the multiparametric analysis of biological signals : application to the pancreatic biosensor of insulin demand

par Antoine Pirog

Thèse de doctorat en Électronique

Sous la direction de Sylvie Renaud et de Yannick Bornat.

  • Titre traduit

    Système embarqué pour l'analyse multiparamétrique de signaux biologiques : application au biocapteur pancréatique du besoin d'insuline


  • Résumé

    L'enregistrement extracellulaire d'activité électrique est une technique très répandue en neurosciences, mais son application aux îlots pancréatiques et cellules bêta n'est que très récente. La facilité d'utilisation des MEAs (Microelectrode Arrays, Matrices de Microélectrodes) a ouvert de nouvelles perspectives à l'électrophysiologie des cellules bêta, dont des méthodes de criblage en clinique ou des approches biocapteur pour le pancréas artificiel. Cette thèse contribue à la conception et la caractérisation d'un biocapteur hybride composé de cellules pancréatiques cultivées sur un MEA et d'un système électronique de traitement du signal. Le système ainsi réalisé est le fruit de collaborations et projets pluridisciplinaires menés à l'IMS (groupe bioélectronique), en partenariat avec le CBMN (biologie cellulaire et biocapteurs), tous deux au sein de l'Université de Bordeaux. Les projets faisaient également appel au service d'endocrinologie des Hôpitaux Universitaires de Bordeaux, Montpellier, Grenoble et Genève.Les projets en question incluent:- ISLET-CHIP (ANR 2013-PRTS-0017), qui explore une méthode pour évaluer la qualité d'un greffon pancréatique destiné à des patients diabétiques de type I.- BIODIA (EU FEDER), qui caractérise la réponse électrique d'îlots à des stimuli de glucose, hormones et médicaments pour des applications de criblage, différentiation cellulaire, et en boucle-fermée.- DIAGLYC (Bourse régionale 2017 1R30 226), qui étudie l'utilisation du biocapteur hybride comme un capteur pour le pancréas artificiel.La thèse aborde le biocapteur dans ses aspects à la fois électronique et biologique, son intégration dans des expériences appliquées, et ses résultats expérimentaux. Elle s'intéresse également à la modélisation d'une boucle de régulation chez le patient diabétique de type I.D'abord, le système d'analyse électronique est décrit. Issue de l'équipe Elibio, elle réalise acquisition multicanaux et traitement du signal numérique. Elle est construite autour d'un FPGA (Field Programmable Gate Array) qui rend son architecture de calcul polyvalente et évolutive. Elle est capable de mesurer, afficher, et enregistrer des données multicanaux. Le calcul embarqué est optimisé pour de faibles latences de calcul, compatibles avec des applications en boucle fermée. La thèse décrit ses algorithmes de traitement et son architecture.Des résultats expérimentaux utilisant le système et ses algorithmes sont ensuite montrés pour illustrer la réponse des îlots à des stimuli de glucose, médicaments et hormones. L'activité des îlots est quantifiée en analysant leurs APs (Action Potentials, Potentiels d'Action), et plus notoirement leurs SPs (Slow Potentials, Potentiels Lents), une nouvelle signature électrique exclusivement mesurée sur les îlots pancréatiques. Ces mesures, en régimes statique et dynamique, contribuent non seulement à caractériser la réponse du biocapteur, mais aussi à mettre en évidence les algorithmes internes des îlots de Langerhans.Enfin, des approches pour l'intégration du biocapteur dans un pancréas artificiel sont étudiées. Les réponses au glucose et aux hormones sont modélisées et simulées dans un modèle des interactions glucose-insuline dans le corps entier. Ce concept est novateur dans le sens où le capteur en charge de mesurer le besoin d'insuline n'est pas seulement sensible au glucose, mais aussi aux hormones présentes dans le sang.


  • Résumé

    Extracellular recording of electrical activity is a widespread technique in neurosciences, but only recently has it been applied to pancreatic islets and beta cells. The ease of use of Microelectrode Arrays (MEAs) has opened new perspectives for the electrophysiology of pancreatic cells, including screening methods for clinics and biosensor approaches for the artificial pancreas. This thesis is a contribution to the design and characterization of a hybrid biosensor composed of pancreatic cells cultured on an MEA and dedicated processing electronics. This device is the product of multi-disciplinary projects conducted at IMS (Bioelectronics group), partnered with CBMN (Cell biology and Biosensors team), both at the University of Bordeaux. Projects also involved the endocrinology service of university hospitals in Bordeaux, Montpellier, Grenoble, and Geneva.The covered projects include:- ISLET-CHIP (French ANR 2013-PRTS-0017), investigating a method of evaluating the quality of a preparation prior to its transplantation in type-I diabetic patients.- BIODIA (EU FEDER), characterizing islet electrical response to glucose, hormone, and drug stimuli for screening, cell differentiation, and closed-loop approaches.- DIAGLYC (French regional grant 2017 1R30 226), investigating the use of the hybrid biosensor as an artificial pancreas front-end sensor.The thesis tackles the biosensor in both its electronic and biological aspects, its integration in applicative experimental setups, and experimental results. It also addresses the modeling of a closed regulation loop for type-I diabetic patients.First, the electronic processing platform is described. It is a custom board performing multichannel acquisition and digital signal processing. It is built around an FPGA (Field Programmable Gate Array) that makes its processing architecture versatile and evolutive. It is capable of measuring, displaying and storing multichannel data. Computation was optimized for low-processing latencies compatible with closed-loop configurations. Both its processing algorithms and architecture are detailed.Then, experimental results using this system and its algorithms are shown to illustrate islet response to glucose, drug, and hormone stimuli. Islet activity is quantified by analyzing Action Potentials (APs), and more importantly Slow Potentials (SPs), a novel electrical signature exclusively measured on pancreatic islets. These measurements in both steady state and dynamic regime help characterize the biosensor response, but also shed light on the endogenous algorithms of islets of Langerhans.Finally, approaches for integrating the biosensor in an artificial pancreas are investigated. The measured glucose and hormone responses are modeled and simulated in a full-body glucose-insulin system. This concept is novel in that the sensor in charge of measuring insulin demand in the body is not only sensitive to glucose, but also to blood hormones.


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