Thèse soutenue

Établissement d'une boucle de communication bidirectionnelle entre des neurones vivants et des neurones artificiels analogiques pour la conception de neurobiohybrides de nouvelle génération

FR  |  
EN
Auteur / Autrice : Nathan Schoonjans
Direction : Virginie HoelChristel Vanbesien-Mailliot
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Electronique, microélectronique, nanoélectronique et micro-ondes
Date : Soutenance le 13/12/2023
Etablissement(s) : Université de Lille (2022-....)
Ecole(s) doctorale(s) : École graduée Sciences de l’ingénierie et des systèmes (Lille ; 2021-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut d'Electronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie
Jury : Président / Présidente : Michaël Baudoin
Examinateurs / Examinatrices : Alexis Vlandas, Pierre Veinante, Guillaume Perry, Cécile Delacour, Pascal Mariot
Rapporteurs / Rapporteuses : Frédéric Sarry, Matthieu Raoux

Résumé

FR  |  
EN

Les neurobiohybrides sont des systèmes composés d'un élément artificiel, d'une composante vivante et de l'interface qui les relie. Ces puissants outils permettent de connecter de manière fonctionnelle des éléments électroniques et des structures neuronales in vitro comme in vivo. De nombreux systèmes neurobiohybrides, plus communément appelés neuroprothèses, sont utilisés en médecine pour améliorer la qualité de vie de patients atteints de handicaps (surdité, déficits visuels, paralysie) en leur permettant de recouvrer partiellement les fonctions physiologiques perdues. Les neuroprothèses actuelles sont unidirectionnelles (elles stimulent OU enregistrent l'activité des neurones ciblés) et sont particulièrement énergivores. Intégrer une boucle de rétroaction de sorte que ces systèmes communiquent en temps réel de manière bidirectionnelle avec le tissu nerveux améliorerait leur efficacité tout en élargissant leur potentiel thérapeutique à d'autres conditions pathologiques. La principale difficulté à lever pour permettre l'établissement d'une telle boucle consiste à trouver un système de traitement de signal autonome et suffisamment miniaturisé. En 2017, le groupe Circuits Systèmes Applications des Micro-ondes (CSAM) de l'Institut d'Electronique, de Microélectronique et de Nanotechnologies (IEMN) de Lille a publié un neurone artificiel ultra-efficace en termes de consommation énergétique qui pourrait répondre à ces besoins. Ce neurone émet des potentiels d'action biomimétiques en termes de forme, d'amplitude et de fréquence des signaux émis, et fonctionne de manière entièrement analogique. Dans un précédent doctorat, il a été démontré que ces potentiels d'action biomimétiques permettent bien de stimuler l'activité électrique de neurones vivants. Les travaux présentés ici font suite à cette démonstration et visent à établir une boucle de communication bidirectionnelle complète entre des neurones vivants et ces neurones artificiels. Dans cet objectif, trois axes principaux de travail ont été définis : 1- Optimiser le design et la technologie d'une interface neurobiohybride ; 2- Sélectionner et caractériser de manière morphologique et fonctionnelle des modèles cellulaires vivants maintenus in vitro ; 3- Etablir une première boucle de communication bidirectionnelle entre ces neurones vivants et les neurones artificiels par le biais de l'interface neurobiohybride. Ce manuscrit présente les étapes de fabrication et d'optimisation de l'interface dont la surface a été travaillée pour optimiser les conditions d'enregistrement en milieu électrolytique, notamment par l'ajout d'une couche de passivation isolant les lignes d'accès et un développement de méthodes afin d'optimiser le positionnement des cellules sur les électrodes. Les cellules électriquement actives choisies pour cette démonstration (cellules endocrines hypophysaires murines GH4C1 (lignée établie) et neurones glutamatergiques humains dérivés de cellules souches pluripotentes induites) ont été caractérisées par patch-clamp, imagerie par fluorescence et imagerie calcique. Les premiers enregistrements de l'activité électrique de cellules GH4C1 cultivées dans une interface neurobiohybride ont été réalisés sur un banc d'enregistrement électronique conçu et optimisé au sein du laboratoire pour une détection de signaux de très faible amplitude. Ces travaux sont accompagnés par le développement d'un modèle électrique implémenté sous le logiciel LTSPICE intégrant le signal électrique émis par des cellules GH4C1 et enregistré via l'interface neurobiohybride. Ce faisant, il est possible d'établir une boucle de communication bidirectionnelle entre des neurones vivants et artificiels. En conclusion, ce travail permet d'ouvrir la voie vers une nouvelle génération de neuroprothèses bidirectionnelles.