Criblage combinatoire d'antibiotiques à l'aide de la microfluidique en gouttelettes

Combinatorial antibiotic screening using droplet microfluidics

• Auteur / Autrice : Angga Perima
• Direction : Andrew D. Griffiths
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Chimie physique et chimie analytique
• Date : Soutenance le 11/12/2017
• Etablissement(s) : Paris 6
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Chimie physique et chimie analytique de Paris Centre (Paris ; 2000-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de biochimie (Paris ; 2014-....)
• Jury : Président / Présidente : Valérie Pichon-Comparot
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Sander Jozef‏ Tans, Philippe Nghe
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Valérie Taly, Catherine Villard

Mots clés

Mots clés contrôlés

Séquençage à haut débit

Interactions ADN-médicament

Interactions médicamenteuses

Conception

Antibiotiques

Microfluidique

Résistance aux antibiotiques

Criblage pharmacologique

Mots clés libres

Microfluidique aux gouttelettes

Antibiotiques

Criblage en haut débit

Interactions médicamenteuses

Résistance aux antibiotiques

Codage par l'ADN

Droplet microfluidics

Antibiotics

High-throughput screening

Résumé

De nos jours, nous vivons à l'époque où la résistance aux antibiotiques est devenue une grave menace mondiale. L'une des solutions pour découvrir de nouveaux antibiotiques est de combiner des médicaments existants qui ont été approuvés par la FDA. Cependant, cette via les méthodes conventionnelles est très coûteuse et lente. Le but de ce projet est de combiner les antibiotiques à l'aide de la microfluidique en gouttelettes pour surmonter ces limites. Tout d'abord, nous avons caractérisé la croissance bactérienne dans les gouttelettes et calibrons un dosage de croissance de fluorescence à haut débit en utilisant Syto-9. Ensuite, nous avons sélectionné un ensemble de 11 antibiotiques qui ne fuient pas des gouttelettes aux gouttelettes. Nous présentons une technique pour émulsifier en parallèle jusqu'à 96 puits contenant des antibiotiques à différentes doses. Nous avons montré ensuite comment le couplage et la fusion microfluidiques permettent de combiner différentes bibliothèques de médicaments. Enfin, nous avons présenté une preuve de concept d'une mesure des interactions médicamenteuses dans les gouttelettes. Dans la dernière partie de ce travail, nous avons élaboré une stratégie de codage par l'ADN pour identifier les interactions médicamenteuses par séquençage après une étape de tri basée sur le test de croissance. Pour conclure, nous avons conçu et optimisé les différents modules microfluidiques au niveau suffisant pour pouvoir être combinés de manière robuste. Ils peuvent fournir une plate-forme technologique capable de réduire les coûts et le temps de dosage pour les combinaisons de médicaments à l'échelle du laboratoire avant l'essai clinique.

Nowadays, we are living in the era where antibiotic resistance has become a serious worldwide threat. One of the solution to discover novel antibiotics is to combine existing drugs that have been approved by FDA. However, drug combination using conventional method is highly expensive and has low throughput. The aim of this project is to combine antibiotics using droplet microfluidics to overcome these limitations. First, we show how to control the encapsulation of bacteria E. coli MG1655 by correlating Poisson distribution and OD (Optical Density) for different volume of droplets. We then characterize bacterial growth inside droplets and calibrate a high-throughput fluorescence growth assay using Syto-9. Then, we select a set of 11 antibiotics that do not leak from droplets to droplets and represent major classes of mechanisms. We present a technique to emulsify in parallel up to 96 wells containing antibiotics at different doses. We then show how microfluidic pairing and fusion allow to combine different drug-dose libraries. Finally, we present a proof of concept of a measurement of drug interactions in droplets. In the last part of this work, we elaborate a DNA barcoding strategy to identify drug interactions by sequencing after a sorting step based on the growth assay. To conclude, we have designed and optimized the different microfluidic modules to level sufficient so that they can be combined robustly. It can provide a technological platform that is able to reduce cost and assay time for drug combinations at a laboratory scale, before clinical trial.