Développement d’une méthode SPRi pour la quantification et l’identification régiosélective de protéines cibles dans des coupes tissulaires biologiques

Le stade de certaines maladies peut être révélé et suivi par la présence ou la concentration relative de biomolécules spécifiques au sein de tissus ou de fluides biologiques. Cependant, l’identification et la quantification régiosélective de biomolécules restent un défi considérable, pour l'imagerie de tissus lors d’études pathologiques ou d’interactions biomoléculaires. En vue d’atteindre cet objectif, la combinaison de l'imagerie par résonance des plasmons de surface (SPRi) et de l’imagerie par spectrométrie de masse avec désorption-ionisation laser assistée par matrice (MALDI-iMS) a récemment été proposée pour obtenir des images quantitatives et qualitatives à partir d'une seule empreinte tissulaire, sur une seule et même sonde SPRi. Dans cette technique, l’imagerie MALDI-iMS permet l'identification, le séquençage de biomolécules ainsi que la quantification relative, tandis que l’imagerie SPR fournit une quantification cette fois absolue et régiosélective. Cependant, même si ces deux techniques d’imagerie offrent des informations complémentaires sur la quantité absolue de biomatériel adsorbée sur la surface de la sonde avec une résolution spatiale, il reste toujours impossible, avec le design expérimental actuel, de quantifier localement une protéine cible au sein d’un tissu biologique.  Les travaux de ce mémoire présentent les recherches pour le développement d’une méthode reproductible d’imagerie SPR permettant d’obtenir des images quantitatives et régiosélectives de protéines cibles dans des minces coupes tissulaires. La chimie de surface est utilisée afin de greffer un biocapteur spécifique (tel que des anticorps) à la surface de la sonde SPR, pour spécifiquement quantifier une protéine d’intérêt avec régiosélectivité. La quantification et l’identification locale sont effectuées par SPRi lors d’une expérience en deux étapes. Les travaux de ce mémoire portent sur la fonctionnalisation de surface de sonde SPRi sélective, et sur le transfert de protéines cibles à travers une membrane de nylon, d’une coupe tissulaire vers la surface de la sonde. The state of certain diseases can be revealed and monitored by the presence or the relative concentration of specific biomolecule in tissues or biofluids. However, it remains challenging to identify and quantify proteins in biological samples with spatial resolution for imaging of tissues in pathological studies or in biochemical measurements. To achieve this objective, the combination of surface plasmon resonance imaging (SPRi) and matrix assisted laser desorption ionization imaging mass spectrometry (MALDI-iMS) was recently proposed to obtain quantitative and qualitative images from a single tissue imprint, on a single sensor chip. In this technique, MALDI-iMS identify and sequence biomolecules, while SPRi provides absolute and regioselective quantification. Both imaging techniques give complementary information about the absolute amount and the spatial organization of proteins at the surface of the sensor, but it is still impossible with the current experimental design to locally quantify a specific target protein. The work presented in this thesis focuses on the development of a reproducible method allowing the regioselective quantification of target proteins within a thin tissue section. Surface chemistry is used to graft a selective bioreceptor on the surface of the sensor chip (such as antibodies) to specifically quantify a biomolecule with regioselectivity. The local quantification and identification of a target protein is monitored using SPRi, in a two-step assay. This thesis will focus on the functionalization of selective sensor chip surfaces for a targeted protein in different samples, and on the transfer of those proteins from samples to the surface through a nylon membrane.

Keyphrases: SPRi, Imagerie, Chimie de surface, Résonnance des plasmons de surface, SPRi, Imaging, Surface plasmon resonance, Surface chemistry