Décoder et intégrer les algorithmes des îlots de Langerhans pour contrôler la glycémie en boucle ouverte et fermée: du modèle à l'électronique.

par Loïc OlÇOmendy

Projet de thèse en Electronique

Sous la direction de Sylvie Renaud et de Yannick Bornat.

Thèses en préparation à Bordeaux , dans le cadre de Sciences Physiques et de l'Ingénieur , en partenariat avec Laboratoire de l'intégration du matériau au système (Talence, Gironde) (laboratoire) et de ÉLectronique en Interaction avec la BIOlogie (ELIBIO) (equipe de recherche) depuis le 07-11-2017 .


  • Résumé

    Le doctorant se concentrera sur deux axes: “Modèles et algorithmes” et “Electronique et traitement du signal”. Modèles et algorithmes: il s'agira, à partir de données expérimentales préliminaires, d'établir un modèle mathématique des algorithmes d'îlots. Ce modèle explicite a la dépendance des paramètres caractéristiques des signaux des îlots (par exemple fréquence et amplitude des potentiels lents SP) aux concentrations de nutriments et d'hormones du milieu physiologique, exprimés sous la forme d'une variable «équivalence-glucose». L'approche en «équivalence-glucose» permet d'exploiter les modèles de diabète mono-dépendants (au glucose seul) tout en prenant en compte aussi des dépendances hormonales. Dans cette représentation, la concentration réelle de glucose est modulée par des fonctions hormones-dépendantes. Electronique et traitement du signal: il s'agira d'implémenter sur circuit intégré numérique la fonction, issu du modèle développé en Brique 2, calculant l'équivalence-glucose en fonction des paramètres des signaux mesurés. L'implémentation sera optimisée pour minimiser les ressources utilisées (surface silicium), le temps de calcul et la consommation. Les fonctions implémentées seront adaptatives, en fonction d'une calibration des îlots utilisés pour le biocapteur. Tout au long du projet, le doctorant participera aussi à des campagnes expérimentales menées au CBMN pour la récolte de données supplémentaires.

  • Titre traduit

    Decoding and integration of the islets of Langerhans' endogenous algorithms for the open and closed loop glycemia control: from model to electronics.


  • Résumé

    Three main objectives are identified for the PhD project: Objective 1: Investigate sensor algorithms: Based on the biosensor recordings, islets endogenous algorithms are investigated as natural sensors for nutrients and hormones. The candidate will 1) Formulate mathematical expressions of the islets algorithms, by expressing the glucose dependence as a function of APs and SPs parameters; 2) Formulate the modulation of the islets response to hormones nutrients combinations; 3) Include the biosensor model in the reference Type 1 diabetes simulator (FDA approved); Objective 2: Processing electronics and biosensor device: The IMS group has developed an electronics platform to support hardware based processing of on line and real time processing of multiple biosensor channels. The candidate will 1) Implement on chip the islets decoding algorithms designed previously 2) Study the integration of the biosensor building blocks (electrodes, microfluidics, signal A/D conversion, digital processing) within a single device. Objective 3. Proof of concept of maintaining glucose homeostasis by the smart biosensor. The bio sensor applicability will be tested in a controllable open loop setting, with physiological discrete changes in glucose levels. Healthy rodent islets will be used in the bio sensor. The experiment will use anesthetized rats with an iv catheter, a subcutaneous CGM electrode and a subcutaneous microdialysis device without sample dilution. Glucose will be given iv. or ip., healthy animals will be used for algorithms calibration purposes, then rendered diabetic. The PhD candidate will control the performances of the