Thèse soutenue

Métabonomique par RMN à haut champ pour l’étude du cancer sur une grande population et pour l’étude des perturbations métaboliques à travers l’utilisation de systèmes modèles
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Auteur / Autrice : Anne Fages
Direction : Bénédicte Elena-Herrmann
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Chimie
Date : Soutenance le 17/12/2013
Etablissement(s) : Lyon, École normale supérieure
Ecole(s) doctorale(s) : École Doctorale de Chimie (Lyon ; 2004-....)
Jury : Président / Présidente : Germain Gillet
Examinateurs / Examinatrices : Bénédicte Elena-Herrmann, Germain Gillet, Pierre Hainaut, Hector Keun, Martial Piotto, Augustin Scalbert
Rapporteurs / Rapporteuses : Pierre Hainaut, Hector Keun

Résumé

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La métabonomique est une approche de choix pour l’identification de biomarqueurs d’intérêts pour le diagnostic de pathologies mais aussi pour l’amélioration de notre compréhension des processus physiopathologiques. La métabonomique offre de nouvelles perspectives en épidémiologie moléculaire, objet principale de cette thèse. Nous avons appliqué l’approche métabonomique par RMN à haut champ à l’analyse de sérums sanguins issus de la cohorte prospective EPIC (European Prospective Investigation into Cancer and nutrition) dans le but d’identifier des biomarqueurs de la survenue du cancer du foie et du cancer du pancréas. L’analyse statistique des profiles métaboliques des sérums obtenus par RMN à 800MHz a permis de mettre en évidence une signature métabolique associée à l’occurrence des hépatocarcinomes (HCC) à cinq ans avant diagnostic en moyenne. L’analyse stratifiée des données a révélé des biomarqueurs précoces mais aussi des biomarqueurs de l’étiologie des HCC. L’analyse métabonomique portée sur le cancer du pancréas n’a à l’inverse pas été concluante. Des méthodes pertinentes pour l’analyse des cohortes épidémiologiques par métabonomique ont été développées, telle qu’une méthode de correction d’effet batch rendant possible la comparaison de données RMN acquises au cours d’une longue période de temps. La méthode statistique PCPR2 développée permet de quantifier l’impact de différents facteurs sur les données métabonomique afin d’en révéler les sources de variations systématiques. D’autre part, l’approche métabonomique permet également l’investigation de questions biologiques plus fondamentales. Cette thèse offre une approche de génomique fonctionnelle à l’étude des cibles métaboliques du récepteur aux hormones thyroïdiennes TRβ dans le foie. L’analyse des données HR-MAS de tissus de foie intacts complémentée par l’analyse d’extraits hépatiques sur un modèle de souris a permis d’éclaircir le rôle de ce récepteur nucléaire.