• Langue : Anglais
• Discipline : Micro-nanosystèmes et capteurs
• Identifiant : 2022ULILN011
• Type de thèse : Doctorat
• Date de soutenance : 20/05/2022

Résumé en langue originale

Une tumeur libère divers marqueurs dans son environnement. Parmi eux, les cellules tumorales circulantes (CTC) se propagent dans les vaisseaux sanguins puis créant des métastases. Les avantages de la biopsie liquide ont mis en avant la detection des CTCs comme potentiel outil de diagnostic. Cependant, leur hétérogénéité et leur faible concentration nécessite la capacité d’analyser indépendamment chaque cellule d’un échantillon avec une méthode fiable et à haut débit. De plus, pour pouvoir être exploitée dans un contexte médical, cette méthode doit être à la fois pratique dans sa mise en place et fiable en terme de gestion des données. La seule méthode approuvée cible les marqueurs de surface des cellules. Cependant, certaines cellules cancéreuses perdent ces marqueurs lors de leur transition épithéliale /mésenchymateuse. Des méthodes innovantes ciblant de nouveaux biomarqueurs est donc indispensable. Les marqueurs biophysiques apparaissent pertinents car directement reliés à la l’évolution des CTC lors de leur migration . La microfluidique a permis l’introduction d’approches originales d’analyse à haut débit. Cependant, un compromis limitant existe entre le temps nécessaire à l’analyse d’une cellule et la richesse des informations obtenues. La combinaison des caractérisations électriques et mécaniques paraît être la meilleure approche afin d’atteindre un rendement de mesure pertinent et exploitable. La cytométrie d’impédance nous est apparu comme une technologie de base très pertinente afin d’y associer la caractérisation mécanique. Cependant, les méthodes de caractérisations mécaniques les plus utilisées en microfluidique, telle que la cytométrie de déformabilité, présente de fortes limitations expérimentales soit liées à l’obstruction de canaux ou au besoin de traitement massif de données avec l’exploitation d’image associée au très haut débit. Dans ce contexte, ce travail vise une méthode fiable, pratique et à haut débit afin de caractériser les lignées cancéreuses en fonction de leur signature biophysique. Un dispositif combinant MEMS et microfluidique est proposé? où des paires d’électrodes en silicium intégrées dans les parois du canal effectuent de la cytométrie d’impédance tandis que les caractéristiques mécaniques sont obtenues par la mesure de la compression physique des cellules dans un entrefer étroit pourvu d’un capteur de déplacement. Après sa micro fabrication, l’évaluation des performances du dispositif a permis de déduire des conditions optimales de caractérisation électrique et mécanique à haut débit. Les électrodes ont été optimisée pour les dispositifs MEMS à base de silicium, obtenant des mesures indépendantes de la position des cellules grâce à une meilleure isolation électrique. Ce travail a également validé l’extraction de la taille des cellules électriquement, permettant une détection sans optique. En utilisant des signaux électriques bruts, la distribution de la taille des cellules de trois lignées cancéreuses a pu être mesurée. Une séparation plus poussée a été obtenue par l’utilisation de données extraites telles que l’opacité et le contraste d’impédance avec une distinction claire entre les cellules de différentes lignées. À l’aide d’analyse statistique, la distinction entre des cellules cancéreuse du sein et les cellules leucémiques a été réalisée avec un excellent taux de reconnaissance . Pour la caractérisation mécanique, le dispositif a démontré la capacité de mesurer la rigidité d’une cellule en moins de 10 ms. Les mesures mécaniques ont été associées à des mesures électriques pour les lignées SUM159PT et U937 qui montré des caractéristiques électromécaniques différentes. En conséquence, ce travail conclut la faisabilité d’un dispositif permettant une méthode pratique permettant d’extraire et d’analyser plusieurs paramètres biophysiques de cellules individuelles dans un format à haut débit.

Résumé traduit

Tumor releases various elements in its local environment. Among those, circulating tumor cells (CTCs) spread from the primary tumor to the blood vessels, colonizing distant organs and inducing metastasis, responsible for 90% of cancer deaths. With the increasing interest in liquid biopsy for diagnosis, CTC detection in the whole blood became a hot topic. However, their heterogeneity and low concentration are challenges demanding single-cell analysis in a high-throughput way. Therefore, there is a need for a reliable and high throughput method for CTC detection, which should be practical for both handling and data management to use routinely in a medical context. The currently approved method, CellSearch, targets surface epithelial biomarkers. However, many cancer cells lose such biomarkers when experiencing epithelial to mesenchymal transition and acquire invasive capabilities leading to a higher metastatic potential. Consequently, clinical applications would benefit from a more reliable biomarker. As CTCs exhibit exotic physical features acquired to survive during their journey in the vascular system, physical biomarkers appear as promising label-free biomarkers for CTC detection. Fundamental techniques for mechanical single-cell characterization, e.g., AFM, demonstrate sensitive but low-throughput measurements, which prevents their use for practical applications. Therefore, high-throughput alternatives capable of analyzing large cell populations have arisen, such as microfluidics. Nevertheless, there exists a trade-off between the throughput and the information content. Faster methods cannot reach optimal information content although they can provide needed throughput. The information content of high-throughput approaches can be improved by combining electrical and mechanical measurements to attain multiparameter analysis. In this context, a reliable, high throughput, and practical method is proposed to characterize cancer cell lines in real-time according to their biophysical signature. A hybrid microfluidic MEMS device was designed and fabricated to perform impedance cytometry with 3D silicon electrode pairs and mechanical characterization by compressing cells between the sidewall converging into the channel and the tip of the mechanical sensor. Sensitive measurements were sustained by keeping all functional MEMS elements in the air and accessing the channel via air-liquid interfaces. Multiparameter analyses were realized performing simultaneous electrical and mechanical measurements. Response of each cell was monitored, first, electrically at three different frequencies and then mechanically during a compression cycle while flowing along the channel. Specially designed and fabricated electrodes provided a trajectory-free electrical characterization, which was resulted in a reliable differentiation of cell sizes and additional information on membrane conductivity and cytoplasm resistivity. Different statistical analyses were made using measured parameters and parameters defined with them. Cell populations could be distinguished successfully based on these parameters. However, classification at the single-cell level was only possible when artificial intelligence and statistical learning algorithms were implemented. Performed blind tests following a learning session resulted in >99% success in predicting the cell type. To sum up, the proposed method demonstrated a practical, optics-free, cost- and labor-efficient way of analyzing multiple biophysical parameters of single cells in a high-throughput format. This practical method provided improved information on single cells without compromising throughput. Integrating more MEMS elements, e.g., additional actuators for mechanical compression and sorting, can lead to a revolutionary single-cell sorter based on biophysical properties. As an alternative for flow cytometry, it can be used for many clinical applications, e.g., cancer diagnosis as proposed in this study.