Classification supervisée du contenu du liquide céphalo-rachidien pour le diagnostic de la maladie d'Alzheimer // Supervised classification of cerebrospinal fluid content for the diagnosis of Alzheimer's disease

Une biothèque de liquides céphalo-rachidien (LCR) a été initialement constituée à partir de patients porteurs de pathologies neurodégénératives cliniquement identifiées maladie d'Alzheimer (MA) ou non. Ce projet consistera en (1) la réalisation des mesures de données spectrales 1H-RMN (1D/2D) et LC/HRMS-MS des LCR, (2) le développement des modèles de classification supervisée de données spectrales et (3) à l'identification de nouveaux biomarqueurs métabolomiques permettant de contribuer au diagnostic de la MA par rapport à d'autres pathologies neurodégénératives.
Les spectres 1H-RMN (1D/2D) des échantillons de LCR seront acquis grâce au parc instrumental de spectromètres RMN à hauts et très hauts champs magnétiques de l'ICMR et du réseau INFRANALYTICS. Les données de LC-HRMS-MS seront acquises sur un système HPLC couplé à un spectromètre de masse à l'ICMR. Le projet consistera au développement d'algorithmes de classification supervisée de données spectrales. A partir des données spectrales 1H-RMN et LC/HRMS-MS des LCR, le modèle de classification validé devra permettre de désigner des signatures spectrales discriminantes entre les classes de LCR. Les métabolites à l'origine de ces signatures pourront être identifiés, afin d'accroître la compréhension du statut métabolomique du LCR chez ces patients diagnostiqués MA. Cette méthodologie pourra générer des profils de biomarqueurs discriminants, et contribuer au diagnostic de la MA par rapport aux autres pathologies neurodégénératives.
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A cerebrospinal fluid (CSF) library was initially created from patients with clinically identified neurodegenerative pathologies, Alzheimer's disease (AD) or not. This project will consist of (1) carrying out measurements of 1H-NMR (1D/2D) and LC/HRMS-MS spectral data from CSF, (2) developing models for supervised classification of spectral data, and (3) identifying new metabolomic biomarkers to contribute to the diagnosis of AD compared to other neurodegenerative pathologies.
1H-NMR (1D/2D) spectra of the CSF samples will be acquired using NMR spectrometers at high and very high magnetic fields at ICMR and INFRANALYTICS. LC-HRMS-MS data will be recorded on an HPLC system coupled to a mass spectrometer at ICMR. The project will entail developing algorithms for the supervised classification of spectral data. From the 1H-NMR and LC/HRMS-MS spectral data of CSF, the validated classification model should identify spectral signatures that discriminate between the different classes of CSF. We should identify the metabolites at the origin of these signatures to enhance our understanding of the metabolomic status of CSF in diagnosed AD patients. This methodology should produce discriminating biomarker profiles and contribute to the diagnosis of AD compared to other neurodegenerative pathologies.
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Début de la thèse : 01/10/2024

Université de Reims Champagne - Ardenne

619 Biologie - Chimie - Santé