017_Dimitri_MARTEL - Creatis

Report
CREATIS, CNRS UMR 5220, Inserm U1044
INSA Lyon
Université de Lyon
Encadrants : H. Ratiney, D. Friboulet
Equipe : RMN & Optique
Financement : Allocation de recherche
Ecole Doctorale EEA
Plan
• Contexte et Objectif de la thèse
– SRM 1D quantitative : introduction et limitations
– SRM 2D : de la haute résolution à une application in vivo quantitative?
• Axes de développement
– Quantification
– Simulation
– Acquisition
• Perspectives
SRM in vivo : Potentiels et enjeux
• Spectroscopie RMN : permet une quantification et
exploration métabolique non invasive et
longitudinale in vivo
• Information métabolique comme descripteur de
phénomènes physiologiques
– Une variation en concentration de certains métabolites
permet de caractériser biochimiquement une pathologie
ex : stéatose1, cancer2, …
[1] Klein, M. S., Dorn, C., Saugspier, M., Hellerbrand, C., Oefner, P. J., & Gronwald, W. (2010). Discrimination of steatosis and NASH in mice using nuclear magnetic
resonance spectroscopy. Metabolomics, 7(2), 237-246
[2] Duarte, I. F., & Gil, A. M. (2012). Metabolic signatures of cancer unveiled by NMR spectroscopy of human biofluids. Progress in nuclear magnetic resonance
spectroscopy, 62, 51-74. Elsevier B.V
Caractéristiques d’un spectre
• Déplacement chimique
• Couplage scalaire
Image pondérée en T2 d’un cerveau de
souris acquise à 500 Mhz
Résultats de quantification d’un spectre acquis à TE courts (6ms ) à 500 Mhz:
en rouge le spectre estimé , en bleu cyan le spectre original, en bleu le spectre
de macromolecule estimé, en noir le résidu
Le déplacement chimique
Fréquence de résonance
 0
0 =
2
Production d’un moment magnétique induit par le
cortège électronique s’opposant à B0


Déplacement chimique en ppm:
0
B local  B 0
0
=
B local  B 0  B e
0

 − é
106
0
Le couplage scalaire
Interaction magnétique entre les noyaux : l’état de spin d’un noyaux peut
affecter son voisin.
 Couplage spin-spin ou scalaire
Ce couplage est "transporté" par les électrons de liaison
1H
1J
nJ
AX
1H
1H
3J
13C
en Hz
-> n nombre de couplage
entre A et X
Couplage hétéro-nucléaire
Couplage homo-nucléaire
 Apparition de structures
en multiplet dans les spectres
Exemple de l’éthanol pur à 95 %
CH2
CH3
Spectroscopie 1D in-vivo
 Le signal de spectroscopie provient d’un seul volume de l’échantillon
 Aire d’une résonance donne accès à la concentration
 = Quantification : déterminer les contributions de chaque molécules
dans le signal de spectroscopie
 Une vingtaine de métabolites détectables à haut champs
 Une dizaine quantifiable (dans le cerveau) 3
Contribution des métabolites sur un spectre cérébral PRESS
[3] Govindaraju, V., Young, K., & Maudsley, A. A. (2000). Proton NMR chemical shifts and coupling constants for brain metabolites. NMR Biomed, 13(3), 129-153.
Spectroscopie 1D
• Méthode limitée par sa
sensibilité, sa résolution 4
• Problème d’enchevêtrement
spectral 5
• Phénomène de J-Modulation
Spectre PRESS d’un raton sain de 14 jours à 400 MHz
Comment s’affranchir de ces contraintes ?
 Haut-champs : B0 ++, S/B ++, dispersion spectrale ++
 2D
[4] Van, Q. N., Issaq, H. J., Jiang, Q., Li, Q., Muschik, G. M., Waybright, T. J., Lou, H., et al. (2008). Comparison of 1D and 2D NMR Spectroscopy for Metabolic Profiling
research articles. Journal of Proteome Research, 630-639.
[5] Gonenc, a, Govind, V., Sheriff, S., & Maudsley, a a. (2010). Comparison of spectral fitting methods for overlapping J-coupled metabolite resonances. Magnetic
resonance in medicine : official journal of the Society of Magnetic Resonance in Medicine / Society of Magnetic Resonance in Medicine, 64(3), 623-8. doi:10.1002/mrm.22540
Objectif de la thèse
Quantifier de manière fiable un maximum de
métabolites/ composants biochimique
 S’affranchir des contraintes de SRM 1D in vivo
 Méthode SRM 2D in vivo quantitative
Spectroscopie 2D
Idée de J. Jeener
Augmenter la résolution spectrale en ajoutant une dimension
supplémentaire dans le spectre 6
RF
S(t2)
Préparation
Evolution
Mélange
1D
Détection
S(t1,t2)
2D
t1
t2
Chronogramme type d’une séquence de spectroscopie 2D
Encodage de l’influence du couplage scalaire ( J )
et du déplacement chimique ( δ )
selon deux dimensions temporelles.
[6]: J. Jeener, Ampere Summer School, Basko Polje, Yugoslavia (1971) (unpublished).
Spectroscopie 2D
Séquences 2D
Après transformée de Fourier 2D en (t1,t2)
on obtient la répartition en fréquence d’un signal de corrélation7
FFT2
FID 2D (t1, t2)
Spectre 2D (f1,f2)
[ 7] Akoka, S. (n.d.). UNE INTRODUCTION A LA RESONANCE MAGNETIQUE NUCLEAIRE Chapitre 9 : Spectroscopie RMN quantitative.
Étude bibliographique
Principales Séquences de corrélation Homo-nucléaires
• Une multitude de séquences (~20) de SRM 2D haute résolution
• Quelles sont celles qui s’accordent avec notre problématique ?
(quantification in vivo)
– COSY (COrrelated SpectroscopY) 8
•
–
première expérience de spectroscopie de corrélation (Ernst)
CT-COSY (Constant Time COSY) 9
•
COSY ayant une durée tc avec une refocalisation. Permet d’avoir des pic de corrélation croisés d’une intensité
doublée et de cibler le couplage scalaire des systèmes de spin avec tc
– TOCSY (TOtal Correlation SpectroscopY) 10
•
–
permet de lever les ambiguïtés d’attribution des taches de corrélation d’une COSY quand on a des déplacements
chimiques proches
SECSY (Spin Echo Correlation SpectroscopY) 11
•
Amélioration de la COSY avec une acquisition de l’écho adaptée dans le temps
[8] Principles of Nuclear Magnetic Resonance in One and Two Dimension, R. R.Ernst, G. Bodenhausen, A. Wokaun, Oxford Science Publication
[9]: Wu, Z., & Bax, a. (2001). Measurement of homonuclear proton couplings based on cross-peak nulling in CT-COSY. Journal of magnetic resonance (San Diego, Calif. :
1997), 151(2), 242-52.
[10]: Massou, S., Nicolas, C., Letisse, F., & Portais, J.-C. (2007). Application of 2D-TOCSY NMR to the measurement of specific(13C-enrichments in complex mixtures of
13C-labeled metabolites. Metabolic engineering, 9(3), 252-7.
[11]: K.NAGAYAMA, ANIL KUMAR, K. WÜ
THRICH, R. R. E. (1980). Experimental techniques of two-dimensional correlated spectroscopy. Journal of Magnetic
Resonance, 40(2), 321-334.
Développement pour des applications
in vivo
Contraintes In Vivo:
• Temps de relaxation ( T2≈200ms, T1≈1500ms )11
• Milieu ayant un champ magnétique inhomogène
• Nécessité de localiser
• Champ moyen (200-300 MHz)
• Nécessité temps d’acquisition court (protocole IRM+SRM<1h  SRM <30 min)
[12] Localized proton MRS at 7T in the rat brain: Estimated metabolie concentrations T2 relaxation times, 22st Annual Scientific Meeting of ESMRMB
Stratégie de développement
Quantification
Acquisition
Simulation
Quantification
 Signal SRM2D = combinaison linéaire de signaux 2D de métabolites 13
 Signaux connus par simulation  connaissance à priori fort
 Fonction modèle du signal de corrélation 14
 exemple
M étabolites
xˆ ( t1 , t 2 ) 

m 1
Signal modélisé

t
t
t 
ˆx m ( t1 , t 2 )  C m  exp   c  1  2   i 0 ( t1 , t 2 )  2 i   0 ( t1 , t 2 ) 
 T 2 m T 2 inh T 2 m 
Simulé
Variation des différents
paramètres pour M
métabolites en présence:
jusqu’à 2M+3 paramètres
Modèle paramétrique
m in S 

t1
  x ( t1 , t 2 )  xˆ ( t1 , t 2 ) 
2
t2
expérimental
modélisé
[13] Jensen, J. E., Licata, S. C., Ongür, D., Friedman, S. D., Prescot, A. P., Henry, M. E., & Renshaw, P. F. (2009). Quantification of {J}-resolved proton spectra in
two-dimensions with LCModel using GAMMA-simulated basis sets at 4 {Tesla}. NMR Biomed, 22(7), 762-769
[14] J. Keeler, Understanding NMR Spectroscopy, Wiley Press
Développement de séquences
Application sur un tube de 9 métabolites à 50 mmol dans de l’argarose ⇌ situation in vivo :









Choline (Cho)
Taurine (Tau)
N-Acétyl Aspartate (NAA)
acide γ-amino butyrique (GABA)
Glutamate (Glu)
Glutamine (Gln)
Lactate (Lac)
Myo-Inositol (MIn)
Créatine (Cr)
COSY localisée (L-COSY)
π/2
π/2
t1
π/2
Correlated
SpectroscopY
t2
π
t1
π/2
Lac
t2
Glu
z
x
y
Localized-Correlated SpectroscopY
Tau
Mise en place d’un pseudo-temps t1 en se basant sur une
séquence PRESS
Sous environnement de programmation Bruker et optimisation
des gradients de sélection et de brouillage
a: Cho, Tau, NAA, GABA, Cr, MIn, Lac, Gln, Glu
Spectre LCOSY de 9 métabolites a
B0 = 200Mhz
NA =1 TR= 2500 ms
t1: 256 pts
t2: 1024 pts
Résolution spectrale: 10 ppm
Durée d’acquisition: 10min
CT-COSY localisée (L-CTCOSY)
π/2
tc
π/2
t2
π/2 (tc+t1)/2
π
(tc-t1)/2 π/2
Constant Time
Correlated
SpectroscopY
t2
Lac
z
Glu
x
y
Localized-Constant Time Correlated SpectroscopY
Mise en place du pseudo-temps t1 et de
la constant de temps tc en se basant sur
une PRESS
b: Cho, Tau, NAA, GABA, Cr, MIn, Lac, Gln, Glu
Tau
Spectre L-CTCOSY de 9 métabolites b
B0 = 200Mhz
NA =1, TR= 2500 ms, tc = 80 ms
t1: 256 pts
t2: 1024 pts
Résolution spectrale: 10 ppm
Durée d’acquisition: 10min
Simulation GAMMA
(General Approach to Magnetic resonance Mathematical Analysis)
 Basé sur le formalisme des opérateur-produits
 Librairie C++
 Permet de simuler des systèmes de spin plus complexes de manière numérique 15
 Application sur les séquences COSY/CT-COSY pour les métabolites (sans prise en
compte du phénomène de relaxation) :
Cho, GABA, Lac, Tau, MIn, Glu, Gln, NAA
B0: 200MHz
t1: 256 pts
t2: 1024 pts
dt1=dt2=0.001 s
Temps de calcul:
25 ms
B0: 200MHz
t1: 256 pts
t2: 1024 pts
tc: 100 ms
dt1=dt2=0.001 s
Temps de calcul:
25 ms
COSY simulé
CT-COSY simulé
[15] S.A. Smith, T.O. Levante, B.H. Meier, R.R. Ernst, Computer Simulations in Magnetic Resonance. An Object-Oriented Programming Approach, Journal of Magnetic
Resonance, Series A, Volume 106, Issue 1, January 1994, Pages 75-105, ISSN 1064-1858, 10.1006/jmra.1994.1008.
Stratégie de développement
Acquisition
Ex:
• COSY
• CTCOSY
• Nouvelles
séquence ?
Simulation
Synergie =
Stratégie
d’acquisition
Traitement du signal
Quantification:
• Prototypage
MatLab
• CreaProject
•
•
GAMMA
C++
2e année
3-6 mois
Perspectives
•
•
•
Quantifier les signaux acquis par L-COSY et L-CTCOSY
Apport du point de vue quantitatif de la nouvelle séquence 2D
par rapport à celle existante au labo ?
(théorie (simulation)/expérimentation)
Réduction du temps de calcul
•
Optimisation/développement de nouvelle séquence:
Publication
à l’ étude
– Réduction du Temps d’acquisition
– Réduction du nombre de paramètres à estimer / obtention de la meilleure fonction
modèle
•
Application in vivo (200-300 MHz)
– Caractérisation 2D des macromolécules/ lipides

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