ED Mathématiques et Informatique
Exploration de l'organisation interne des tissus tumoraux par imagerie volumétrique, méthodes numériques et apprentissage profond
par Florian ROBERT (IMB - Institut de Mathématiques de Bordeaux)
Cette soutenance a lieu à 14h00 - Salle des Actes 351 cours de la Libération, Bâtiment A33, 33400 Talence
devant le jury composé de
- Baudouin DENIS DE SENNEVILLE - Directeur de recherche - Université de Bordeaux - Directeur de these
- Karin PERNET-GALLAY - Ingénieure de recherche - Université de Grenoble - Rapporteur
- Charles KERVRANN - Directeur de recherche - Centre INRIA de l'Université de Rennes - Rapporteur
- Nataliya SOKOLOVSKA - Professeure des universités - Sorbonne Université - Examinateur
- Christophe GROSSET - Directeur de recherche - Université de Bordeaux - CoDirecteur de these
- Christèle ETCHEGARAY - Chargée de recherche - Université de Bordeaux - Examinateur
L'un des enjeux majeurs en oncologie pédiatrique est de concevoir des traitements plus efficaces, en particulier pour les formes métastatiques, récidivantes ou résistantes, tout en réduisant les effets secondaires. Pour y parvenir, une meilleure compréhension des mécanismes biologiques et du fonctionnement des tissus tumoraux est essentielle. Parmi les pistes actuellement explorées, l'organisation morphologique interne des tissus tumoraux pourrait jouer un rôle important dans la réponse des cellules aux traitements et, par conséquent, dans leur efficacité. C'est dans ce contexte que s'inscrit cette thèse, qui porte sur l'étude de l'organisation bioarchitecturale des tissus d'hépatoblastome, la tumeur hépatique maligne la plus fréquente chez l'enfant. Les récentes avancées en imagerie tridimensionnelle offrent de nouvelles opportunités pour caractériser en détail les structures cellulaires et subcellulaires au sein des tissus biologiques. En particulier, la microscopie électronique à balayage de blocs en série permet d'acquérir des images volumétriques anisotropes à haute résolution, bien adaptées à l'étude de tissus de grande taille. L'objectif de ce travail est de transformer ces données complexes en une représentation numérique fidèle du tissu tumoral, à travers la construction d'un jumeau numérique. Cette construction repose sur deux étapes complémentaires. La première partie de ma thèse consiste à développer des outils de segmentation automatisés pour identifier et individualiser les structures biologiques d'intérêt au sein du volume, notamment les cellules, les noyaux, les nucléoles, les réseaux mitochondriaux, les gouttelettes lipidiques, les capillaires sanguins et les zones hémorragiques. La seconde partie vise à exploiter cette segmentation pour analyser l'organisation interne du tissu à travers l'extraction de paramètres bioarchitecturaux. Mon travail de thèse a permis d'introduire 35 paramètres regroupés en cinq grandes catégories que sont la taille, la forme, les distances entre structures, l'orientation et la texture. L'analyse de ces données de grande dimension repose sur des méthodes d'apprentissage automatique non supervisé, permettant d'identifier des motifs d'organisation complexes et non triviaux au sein des tissus tumoraux. L'ensemble de ces travaux s'inscrit dans une démarche de modélisation numérique de l'architecture tumorale à l'échelle cellulaire et subcellulaire. Cette approche permet d'explorer les comportements individuels et les interactions entre structures, dans le but de formuler, confirmer ou infirmer les hypothèses biologiques qui sous-tendent ces phénomènes tumoraux. Elle constitue un cadre méthodologique complet pour l'exploration automatisée, quantitative et interprétable des tissus biologiques d'intérêt. En offrant un accès inédit à l'organisation interne des tissus, elle a le potentiel de contribuer à une meilleure compréhension des tumeurs, d'améliorer le diagnostic, d'affiner le protocole thérapeutique, et, à terme, d'optimiser la prise en charge des enfants atteints de cancer.
Réhabilitation motrice Post-AVC par l'utilisation d'Intelligence Artificielle combinée à des neurotechnologies non invasives.
par David TROCELLIER (LaBRI - Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique)
Cette soutenance a lieu à 9h00 - Ada lovelace Inria Talence, 200 avenue de la vielle tour,
devant le jury composé de
- Fabien LOTTE - Directeur de recherche - Centre Inria de l'Université de Bordeaux - Directeur de these
- Bernard N'KAOUA - Professeur des universités - Université de Bordeaux -Bordeaux population health - CoDirecteur de these
- Fabrizio DE VICO FALLANI - Directeur de recherche - Inria, Institut du cerveau - Examinateur
- Laurent BOUGRAIN - Maître de conférences - Université de Lorraine / LORIA (Laboratoire Lorrain de Recherche en Informatique et ses Applications) - Examinateur
- Guan CUNTAI - Full professor - Nanyang Technological University - Rapporteur
- Tetiana AKSENOVA - Directrice de recherche - Leti CEA - Rapporteur
Les interfaces cerveau-ordinateur (BCI) permettent à un utilisateur d'interagir avec un ordinateur en utilisant uniquement son activité cérébrale. L'un des paradigmes les plus étudiés en BCI est l'imagerie motrice (MI), dans lequel les utilisateurs imaginent des mouvements spécifiques sans les exécuter. Cette tâche active des patterns neuronaux similaires à ceux du mouvement réel. Les signaux MI peuvent être décodés via des algorithmes d'apprentissage automatique (ML) ou d'apprentissage profond (DL), entraînés à extraire les marqueurs neuronaux associées à ces mouvements imaginés. Cependant, les performances des modèles actuels manquent de robustesse. Une grande variabilité inter- et intra-individuelle est observée, avec environ 30% des utilisateurs incapables de contrôler efficacement une BCI. Cette variabilité peut s'expliquer par des facteurs propres au sujet (traits individuels, capacité à effectuer la tâche mentale) ainsi que par des facteurs liés à la session (qualité du signal EEG, état mental comme la fatigue ou la motivation). Cette thèse vise à améliorer la robustesse des algorithmes de classification BCI en abordant ces sources de variabilité. Trois contributions sont proposées. Nous avons d'abord validé plusieurs facteurs neurophysiologiques liés aux performances BCI à l'aide d'une base de données ouverte de grande taille. Cette validation nous permet, dans un second temps, de développer des modèles ML/DL invariants à ces facteurs. Ensuite, nous avons mené une revue systématique des algorithmes de classification prenant explicitement en compte ces facteurs, afin d'améliorer les performances ou d'assurer une invariance aux sources de variabilité. Nous avons proposé une version modifiée du classifieur Linear Discriminant Analysis (LDA), conçue pour être invariante à certains facteurs neurophysiologiques corrélés aux performances BCI ou à l'état mental des utilisateurs. Enfin, nous avons étudié l'impact de l'entraînement inter-sujets en DL, par rapport à l'entraînement intra-sujet. Nos résultats montrent qu'un entraînement sur un grand nombre de sujets améliore les performances et la robustesse face à la variabilité interindividuelle. Dans une seconde partie, nous explorons les variabilités des MI-BCI dans un contexte applicatif de rééducation motrice post-AVC. En effet, les exercices d'imagerie motrice peuvent favoriser la neuroplasticité, et les BCI permettent un retour sensoriel continu directement lié à l'activité du cortex moteur. Malgré ce potentiel, les thérapies BCI actuelles souffrent de limitations dues au manque de robustesse algorithmique, aggravé par la variabilité induite par l'AVC. Pour améliorer l'efficacité de ces thérapies, nous avons d'abord réalisé une synthèse des facteurs pouvant prédire le succès de la rééducation, qu'il s'agisse de prédicteurs des performances BCI ou du rétablissement moteur, avec ou sans intervention BCI. À partir de cette analyse, nous avons conçu un protocole expérimental en collaboration avec un hôpital pour valider ces prédicteurs en contexte clinique. Enfin, une réflexion méthodologique est menée sur les bonnes pratiques en analyse de signaux EEG. Nous montrons que certains artefacts expérimentaux, comme les indices visuels, peuvent biaiser l'apprentissage des modèles, notamment en DL, s'ils ne sont pas correctement contrôlés. Nous évaluons également l'impact du choix de la ligne de base dans l'analyse de la désynchronisation liée à l'événement (ERD), sur l'interprétation des résultats. Ce travail vise à mieux comprendre les facteurs de variabilité des performances MI-BCI et à développer des méthodes de ML étant robustes à ces variabilités. Nous contribuons également à la conception expérimentale de protocoles cliniques pour la rééducation post-AVC par BCI. Enfin, nous soulignons l'importance d'approches rigoureuses en ML, centrées non seulement sur la précision de classification, mais aussi sur la pertinence des caractéristiques neurophysiologiques étudiées.
ED Sciences Chimiques
Synthèse de la dithiénonaphtyridine, un analogue soufré et azoté du pyrène, et étude de ses dérivés comme matériaux à faible bande interdite
par Debi Gordone BILAMBI (Institut des Sciences Moléculaires)
Cette soutenance a lieu à 9h00 - salle de conférence Bâtiment A12 Bâtiment A12, Université de Bordeaux, 351 Cr de la Libération, 33405 Talence
devant le jury composé de
- Yohann André Georges NICOLAS - Maître de conférences - Bordeaux INP, ISM, UMR 5255 - Directeur de these
- Thierry TOUPANCE - Professeur - Université de Bordeaux, ISM, UMR 5255 - CoDirecteur de these
- Laurence VIGNAU - Professeure - Bordeaux INP, IMS, UMR 5218 - Examinateur
- Nicolas LECLERC - Directeur de recherche - CNRS, ICPEES, UMR 7515 - Examinateur
- Sylvain ACHELLE - Professeur - Institut des Sciences Chimiques de Rennes, UMR 6226 - Rapporteur
- Christine LARTIGAU-DAGRON - Maîtresse de conférences - Université de Pau et des Pays de l'Adour (UPPA), IPREM UMR 5254 - Rapporteur
Le silicium est actuellement incontournable dans le domaine de l'électronique. Par exemple, les circuits intégrés présents sur les cartes de divers équipements qui nous entourent en contiennent. Cependant, depuis deux décennies, des composés organiques semi-conducteurs sont venus concurrencer le silicium et d'autres matériaux inorganiques dans certains domaines, tels que celui de l'affichage grâce à la technologie AMOLED. Dans les cellules solaires commerciales, le silicium est aussi très présent, mais cela entraîne certains inconvénients dont les matériaux organiques pourraient aisément s'affranchir, comme leurs méthodes de fabrication énergivores, leur processus de mise en forme lent et leur densité élevée. Dans le domaine des cellules solaires, des études prospectives et expérimentales ont montré que des polymères à faible bande interdite (FBI) sont nécessaires à l'obtention de meilleurs rendements photovoltaïques. Un premier chapitre expose les principes fondamentaux de l'électronique organique et l'intérêt des matériaux FBI. À travers des exemples, les outils de conception des systèmes π-conjugués sont expliqués et débouchent sur la présentation d'une nouvelle structure aromatique – le dithiénonaphthyridine (DTN) – constituée de cycles fusionnés de thiophènes donneurs et de pyridines accepteurs. La suite du document détaille, pour la première fois, la synthèse ainsi que les propriétés photophysiques et électroniques du DTN et de ses dérivés. Dans le second chapitre, l'étude explore les méthodes de préparation du synthon clé DTN-NH, puis sa réactivité à travers des réactions usuelles de la chimie des systèmes π-conjugués. Ainsi, des dérivés halogénés, triflatés et alkylés ont été obtenus et les optimisations des conditions réactionnelles ont été discutées. L'amélioration des protocoles de synthèse, la régiosélectivité des réactions et le choix des chaînes alkyles ont conduit à des unités monomères suffisamment pures et solubles pour envisager la formation de polymères π-conjugués pour l'électronique organique. Dans le troisième chapitre, la synthèse des oligomères et polymères des dérivés DTN O-alkylés est présentée, en explorant diverses méthodes telles que le couplage réducteur au nickel(0), l'activation de liaison C-H catalysée au palladium, le couplage de Suzuki et la polymérisation électrochimique, mettant en évidence les défis liés à la solubilité et à la réactivité des monomères. Les dimères de DTN ont été obtenus avec succès ainsi que leur dérivé bromé. Ces méthodes ont aussi abouti à la formation de mélanges d'oligomères (de 2 à 7 unités) solubles. Par électrochimie, les monomères ont aussi été couplés pour conduire à un matériau insoluble à partir du dérivé de DTN portant des chaînes n-hexyle. Dans le dernier chapitre, les composés ont été caractérisés et étudiés via la spectroscopie d'absorption UV-vis, la voltampérométrie cyclique, les calculs TD-DFT et la diffraction des rayons X sur monocristaux. Les potentiels redox obtenus par voltampérométrie cyclique et les bandes d'absorption déterminées par UV-vis s'accordent avec les résultats des calculs DFT. De plus, la discussion à partir des résultats obtenus sur les oligomères et polymères montre que le pouvoir prédictif de la méthode d'extrapolation, basée sur l'exploitation des données de seulement trois oligomères, est efficace. Enfin, l'homopolymère de DTN permet bien de produire un matériau FBI. Ainsi, ces résultats constituent une base solide pour concevoir de nouveaux matériaux π-conjugués à partir de DTN.
ED Sociétés, Politique, Santé Publique
Multi-expositions professionnelles maternelles durant la grossesse et croissance foetale
par Marie TARTAGLIA (Bordeaux Population Health Research Center)
Cette soutenance a lieu à 15h00 - Amphithéâtre Louis Université de Bordeaux, Campus Carreire, Bâtiment ISPED, 146 rue Léo Saignat, 33000 Bordeaux
devant le jury composé de
- Fleur DELVA - Praticienne hospitalière - Université de Bordeaux - Directeur de these
- Yolande ESQUIROL - Maîtresse de conférences - praticienne hospitalière - Université de Toulouse - Rapporteur
- Anne CHANTRY - Professeure des universités - Université Paris Cité - Rapporteur
- Ronan GARLANTEZEC - Professeur des universités - praticien hospitalier - Université de Rennes - CoDirecteur de these
- Pascal GUENEL - Directeur de recherche émérite - Université Paris Saclay - Examinateur
- Jean François GEHANNO - Professeur des universités - praticien hospitalier - Université de Rouen - Examinateur
De nombreuses femmes enceintes sont exposées simultanément à plusieurs facteurs professionnels, susceptibles d'affecter la croissance fœtale. Les précédentes études se sont intéressées à ces expositions de façon individuelle, sans prendre en compte la complexité des expositions multiples auxquelles les femmes peuvent être confrontées sur leur lieu de travail, et qui représente pourtant la réalité des situations professionnelles. L'objectif de cette thèse était d'étudier l'effet des multi-expositions professionnelles maternelles durant la grossesse sur la croissance fœtale, à partir des données de la cohorte mères-enfants Elfe. Les objectifs spécifiques étaient (1) de déterminer des profils de multi-expositions professionnelles maternelles à des facteurs chimiques, physiques, biologiques, de pénibilité, organisationnels et psychosociaux durant la grossesse ; et d'étudier leur association avec la croissance fœtale, (2) d'étudier l'effet des multi-expositions professionnelles maternelles sur la croissance fœtale, en utilisant des approches dirigées par les données, (3) d'étudier l'effet des expositions professionnelles maternelles sélectionnées a priori, sur la croissance fœtale. Nous avons utilisé les données de la cohorte nationale Elfe. Nous avons caractérisé 47 expositions professionnelles à l'aide de matrices emplois-expositions. L'exposition professionnelle à chaque facteur a été définie par une variable à plusieurs modalités, avec des seuils différents selon les objectifs. Les événements de santé étudiés étaient le petit poids pour l'âge gestationnel (PAG), le poids de naissance (PN) et le périmètre crânien (PC). Des méthodes de classification ont permis de déterminer des profils de multi-expositions, afin de répondre au premier objectif. Des méthodes statistiques dirigées par les données telles que l'Ewas, le Lasso et les forêts aléatoires ont permis de sélectionner les variables, permettant de répondre au deuxième objectif. Enfin, une approche à partir des données de la littérature épidémiologique et expérimentale a permis de sélectionner les variables à étudier dans le cadre du troisième objectif. Parmi les 12 851 mères incluses, les femmes étaient exposées en médiane à 6 facteurs. Nous avons identifié 4 profils de multi-expositions : « faible exposition, stress au travail », « pénibilité, forte organisation, faible décision », « contraintes posturales, facteurs psychosociaux », et « contraintes posturales et de force, facteurs chimiques et biologiques ». Le profil « contraintes posturales, facteurs psychosociaux » a été associé à un risque augmenté de PAG et à une diminution du PC, chez les femmes ayant cessé de travailler au cours du troisième trimestre de grossesse. Parmi les expositions professionnelles sélectionnées par les méthodes dirigées par les données, l'utilisation d'un écran d'ordinateur a été associée à une diminution du PN, tout comme la posture penchée sur le côté pour les femmes non exposées aux germes à transmission aérienne. La répétition de tâches était associée à une diminution du PC, ainsi que les solvants oxygénés, chez les femmes exposées ou non aux germes à transmission aérienne. Enfin, les données de la littérature nous ont permis de sélectionner les expositions professionnelles pour lesquelles il existe des hypothèses a priori, d'un effet sur la croissance fœtale. Dans cette approche, l'exposition aux particules ultrafines étaient associées à une diminution du PN ; et celle aux solvants oxygénés à une diminution du PN. Cette approche multi-expositions, originale au regard des données de la littérature internationale disponible à ce jour, a mobilisé plusieurs types de modèles statistiques pour appréhender la complexité des multi-expositions. Bien que ces résultats doivent être répliqués, ces études permettent une meilleure compréhension de l'exposome des femmes enceintes sur leur lieu de travail, et pourraient contribuer à améliorer les stratégies de prévention en santé au travail.