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CREATIS, CNRS UMR 5220, Inserm U1044 INSA Lyon Université de Lyon

Développement de séquences et traitement du signal dédié pour la spectroscopie 2D quantitative in vivo. CREATIS, CNRS UMR 5220, Inserm U1044 INSA Lyon Université de Lyon Encadrants : H. Ratiney , D. Friboulet Equipe : RMN & Optique Financement : Allocation de recherche.

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  1. Développement de séquences et traitement du signal dédié pour la spectroscopie 2D quantitative in vivo 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

  2. 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

  3. 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 miceusingnuclearmagneticresonancespectroscopy. Metabolomics, 7(2), 237-246 [2] Duarte, I. F., & Gil, A. M. (2012). Metabolic signatures of cancer unveiled by NMR spectroscopy of humanbiofluids. Progress in nuclearmagneticresonancespectroscopy, 62, 51-74. Elsevier B.V

  4. Caractéristiques d’un spectre Résultats de quantification d’un spectreacquis à TE courts (6ms ) à 500 Mhz: en rouge le spectreestimé , en bleu cyan le spectre original, en bleu le spectre de macromolecule estimé, en noir le résidu Image pondérée en T2 d’un cerveau de souris acquise à 500 Mhz Déplacement chimique Couplage scalaire

  5. Le déplacement chimique Fréquence de résonance Production d’un moment magnétique induit par le cortège électronique s’opposant à B0 Déplacement chimique en ppm:

  6. 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 1H 1H 1J 3J 13C nJAX en Hz -> n nombre de couplage entre A et X • Apparition de structures • en multiplet dans les spectres Couplage hétéro-nucléaire Couplage homo-nucléaire Exemple de l’éthanol pur à 95 % CH2 CH3

  7. 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 brainmetabolites. NMR Biomed, 13(3), 129-153.

  8. 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 MetabolicProfilingresearch articles. Journal of ProteomeResearch, 630-639. [5] Gonenc, a, Govind, V., Sheriff, S., & Maudsley, a a. (2010). Comparison of spectral fittingmethods for overlapping J-coupledmetaboliteresonances. Magneticresonance in medicine : official journal of the Society of MagneticResonance in Medicine / Society of MagneticResonance in Medicine, 64(3), 623-8. doi:10.1002/mrm.22540

  9. 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

  10. Spectroscopie 2DIdée de J. Jeener Augmenter la résolution spectrale en ajoutant une dimension supplémentaire dans le spectre6 RF S(t2) 1D Préparation Evolution Mélange Détection 2D S(t1,t2) 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, AmpereSummerSchool, BaskoPolje, Yugoslavia (1971) (unpublished).

  11. Spectroscopie 2DSéquences 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.

  12. Étude bibliographiquePrincipales 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 (COrrelatedSpectroscopY)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 (TOtalCorrelationSpectroscopY)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 CorrelationSpectroscopY)11 • Amélioration de la COSY avec une acquisition de l’écho adaptée dans le temps [8] Principles of NuclearMagneticResonance 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 couplingsbased on cross-peaknulling in CT-COSY. Journal of magneticresonance (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. WÜTHRICH, R. R. E. (1980). Experimental techniques of two-dimensionalcorrelatedspectroscopy. Journal of MagneticResonance, 40(2), 321-334.

  13. 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: Estimatedmetabolie concentrations T2 relaxation times, 22st AnnualScientific Meeting of ESMRMB

  14. Stratégie de développement Quantification Acquisition Simulation

  15. 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 Signal modélisé Simulé Modèle paramétrique Variation des différents paramètres pour M métabolites en présence: jusqu’à 2M+3 paramètres 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 withLCModelusingGAMMA-simulatedbasis sets at 4 {Tesla}. NMR Biomed, 22(7), 762-769 [14] J. Keeler, Understanding NMR Spectroscopy, WileyPress

  16. 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-AcétylAspartate (NAA) • acide γ-amino butyrique (GABA) • Glutamate (Glu) • Glutamine (Gln) • Lactate (Lac) • Myo-Inositol (MIn) • Créatine (Cr)

  17. COSY localisée (L-COSY) π/2 π/2 CorrelatedSpectroscopY t1 t2 Lac t1 t2 π/2 π π/2 Glu z x y Localized-CorrelatedSpectroscopY 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 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 a: Cho, Tau, NAA, GABA, Cr, MIn, Lac, Gln, Glu

  18. CT-COSY localisée (L-CTCOSY) tc π/2 π/2 Constant Time CorrelatedSpectroscopY t2 (tc-t1)/2 t2 (tc+t1)/2 π/2 π π/2 Lac z Glu x y Localized-Constant Time CorrelatedSpectroscopY Tau Mise en place du pseudo-temps t1 et de la constant de temps tcen se basant sur une PRESS 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 b: Cho, Tau, NAA, GABA, Cr, MIn, Lac, Gln, Glu

  19. Simulation GAMMA(General Approach to MagneticresonanceMathematicalAnalysis) • 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 MagneticResonance. An Object-OrientedProgrammingApproach, Journal of MagneticResonance, Series A, Volume 106, Issue 1, January 1994, Pages 75-105, ISSN 1064-1858, 10.1006/jmra.1994.1008.

  20. Stratégie de développement Acquisition Simulation • Ex: • COSY • CTCOSY • Nouvelles séquence ? • GAMMA • C++ Synergie = Stratégie d’acquisition Traitement du signal • Quantification: • Prototypage MatLab • CreaProject

  21. Perspectives Publication à l’étude 3-6 mois 2e année • 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: • 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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