Thèse soutenue

Imagerie 3D haut-débit du développement d’organoïdes par imagerie soSPIM

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Auteur / Autrice : Tom Delaire
Direction : Jean-Baptiste SibaritaVirgile Viasnoff
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Neurosciences
Date : Soutenance le 24/11/2022
Etablissement(s) : Bordeaux
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences de la vie et de la santé (Talence, Gironde ; 1993-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut Interdisciplinaire de Neurosciences (Bordeaux)
Jury : Président / Présidente : Pierre-François Lenne
Examinateurs / Examinatrices : Pierre-François Lenne, Corinne Lorenzo, Alexandra Fragola, Gaëlle Recher
Rapporteurs / Rapporteuses : Corinne Lorenzo, Alexandra Fragola

Résumé

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Au cours des dernières décennies, les cultures cellulaires 3D sont devenues une référence pour les essais de médicaments et la mesure de toxicité. Elles englobent un large éventail d'échantillons, allant des sphéroïdes dérivés d'une seule lignée cellulaire, jusqu’aux organoïdes formés à partir de cellules souches qui se développent en structures multicellulaires semblables à des organes, reproduisant toute ou partie de la morphologie et des fonctions des organes humains. L’étude du développement de ces cultures est particulièrement intéressante du fait qu’elles imitent fidèlement les comportements observés in vivo, contrairement à leurs homologues 2D encore massivement utilisés aujourd’hui. Elles pourraient également permettre de réduire le nombre d’expériences effectuées sur des animaux qui est un sujet de nombreux débats d’éthiques. Pour y parvenir, le développement d’outils expérimentaux capables de les étudier est encore nécessaire. C’est le cas du criblage haut-débit, une méthode s’appuyant sur l’étude automatisée d’un important nombre d’échantillons, dont l’utilisation dans le cadre de cultures 3D nécessite de relever les défis suivants : i) standardiser et paralléliser la culture d’échantillons 3D, tout en minimisant leurs manipulations; ii) intégrer des méthodes de microscopie 3D rapides et peu invasives pour suivre l’évolution d’un grand nombre d’échantillons dans le temps, tout en préservant leur intégrité biologique ; iii) être compatible avec les protocoles de criblage haut-débit dans le but de générer rapidement un grand nombre de données statistiques pour en extraire les informations pertinentes ; iv) intégrer des outils informatiques dédiés, nécessaires à l'analyse phénotypique de la masse de données générées. Pour atteindre ces objectifs, notre équipe, en collaboration avec le MechanoBiology Institute de Singapour, a développé un système de microscopie à feuille de lumière à objectif unique, appelée soSPIM. Cette méthode d'imagerie repose sur des dispositifs micro-fabriqués composés de micromiroirs orientés à 45° permettant de créer une feuille de lumière perpendiculaire à l’axe optique du microscope, et de collecter la fluorescence avec le même objectif. Cette architecture, compatible avec n’importe quel microscope inversé, supprime les contraintes mécaniques des microscopes à feuille de lumière standards multi-objectifs. De nouveaux dispositifs comprenant des microcavités en forme de pyramides tronquées, appelés JeWells, ont récemment été mis au point. Ils permettent de paralléliser et de standardiser la culture et l’imagerie soSPIM de centaines d'échantillons 3D dans un seul dispositif. Mon projet de thèse s’inscrit dans le cadre du développement d’une plateforme innovante de criblage à haut débit de cultures cellulaires 3D en utilisant la technologie soSPIM. J'ai dans un premier temps développé des outils et des protocoles pour automatiser le processus d'acquisition, ainsi que pour faciliter la prise en main de l’instrument. J'ai en particulier développé un logiciel de repositionnement automatique, permettant de stabiliser et paralléliser le criblage 3D d'échantillons sur plusieurs jours. Dans un second temps, j’ai implémenté différentes méthodes d'amélioration des images soSPIM, telles que l'imagerie multi-vues, la déconvolution ou le sectionnement optique par illumination structurée, dans le but d’optimiser la qualité des images obtenues et d’améliorer les performances des algorithmes de quantification.