Note ABES Système de spectrométrie de masse in vivo pour la chirurgie guidée des cancers œsogastriques In vivo mass spectrometry system for guided esogastric cancer surgery Analyse peropératoire Cancer Peroperative analysis Artificial intelligence Lipidomic Mass spectrometry Mass spectrometry imaging Estomac Cancer Imagerie spectroscopique Glioblastome Imagerie spectroscopique Lipidomique Marqueurs tumoraux Spectrométrie de masse Intelligence artificielle Dans cette thèse, trois études importantes sont présentées. La première met en évidence une forte similarité entre les techniques d'analyse lipidique WALDI-MSI et MALDI-MSI, montrant une détection similaire des espèces moléculaires avec une corrélation significative entre les intensités et les variances des spectres obtenus. La deuxième étude représente une avancée majeure dans la compréhension du glioblastome. Elle démontre l'efficacité de l'utilisation conjointe de la spectrométrie de masse ambiante via SpiderMass et de l'intelligence artificielle pour obtenir des classifications histologiques précises et des évaluations pronostiques utiles pour cette maladie complexe. Tandis que la troisième partie suggère que la technologie SpiderMass peut être employée de manière polyvalente pour réaliser une analyse multiomique du cancer œsogastrique, incluant lipides, bactéries et protéines. Cette approche permet la découverte de biomarqueurs dans ces différentes catégories, ce qui pourrait améliorer à la fois le diagnostic et la gestion thérapeutique approfondie des patients atteints de ce cancer. L'étude montre également que l'intégration de la spectrométrie de masse ambiante et de l'intelligence artificielle contribue à réduire les rechutes chez les patients atteints de cancer œsogastrique, représentant ainsi une avancée significative dans la lutte contre cette maladie. Finalement, cette thèse permet de montrer le potentiel de l'implantation du SpiderMass dans un centre hospitalier, suite à toutes les optimisations faites tout au long de celle-ci. In this thesis, three important studies are presented. The first highlights a strong similarity between the WALDI-MSI and MALDI-MSI lipid analysis techniques, showing similar detection of molecular species with a significant correlation between the intensities and variances of the spectra obtained. The second study represents a major advance in our understanding of glioblastoma. It demonstrates the effectiveness of using SpiderMass ambient mass spectrometry in conjunction with artificial intelligence to obtain accurate histological classifications and useful prognostic assessments for this complex disease. While the third part suggests that SpiderMass technology can be versatilely employed to perform a multiomic analysis of esogastric cancer, including lipids, bacteria and proteins. This approach enables the discovery of biomarkers in these different categories, which could improve both the diagnosis and in-depth therapeutic management of patients with this cancer. The study also shows that the integration of ambient mass spectrometry and artificial intelligence helps to reduce relapse in patients with esogastric cancer, representing a significant advance in the fight against this disease. Finally, this thesis shows the potential of implementing SpiderMass in a hospital, following all the optimizations made throughout. Electronic Thesis or Dissertation Text fr en PDF 19846804 https://pepite-depot.univ-lille.fr/LIBRE/EDBSL/2023/2023ULILS110.pdf https://theses.hal.science/tel-04609461 https://theses.hal.science/tel-04609461 https://theses.hal.science/tel-04609461 https://theses.fr/2023ULILS110/abes https://theses.hal.science/tel-04609461 https://theses.hal.science/tel-04609461 https://theses.hal.science/tel-04609461 Comparing MS imaging of lipids by WALDI and MALDI: two technologies for evaluating a common ground truth in MS imaging Léa Ledoux Yanis Zirem Florence Renaud Ludovic Duponchel Michel Salzet Nina Ogrinc IsabelleFournier The Royal Society of Chemistry en 2023 Text Ledoux Léa Ledoux 1997-10-08 FR 276160819 https://theses.fr/2023ULILS110 2023ULILS110 https://doi.org/10.70675/43e7a3b8zfbacz42c5za0d9zb071f8099698 2023-11-30 Sciences de la vie et de la santé Université de Lille (2022-....) 259265152 Doctorat Docteur es oui oui Fournier Isabelle MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_1 137267029 Borg Jean-Paul MADS_PRESIDENT_DU_JURY 079557155 Piessen Guillaume MADS_MEMBRE_DU_JURY_1 117029459 Sobanski Vincent MADS_MEMBRE_DU_JURY_2 184604125 Renaud Florence MADS_MEMBRE_DU_JURY_3 168351005 Salzet Michel MADS_MEMBRE_DU_JURY_4 069436940 Enjalbal Christine MADS_RAPPORTEUR_1 130877360 Carré Vincent MADS_RAPPORTEUR_2 08161814X École graduée Biologie-Santé (Lille ; 2000-....) MADS_ECOLE_DOCTORALE_1 147705126 Protéomique, Réponse Inflammatoire, Spectrométrie de Masse (PRISM) MADS_PARTENAIRE_DE_RECHERCHE_1 443423 161573533 ddc:570 Fournier Isabelle Borg Jean-Paul Piessen Guillaume Sobanski Vincent Renaud Florence Salzet Michel Enjalbal Christine Carré Vincent École doctorale Biologie-Santé (Lille ; 2000-....) Protéomique, Réponse Inflammatoire, Spectrométrie de Masse (PRISM) PDF 19846804