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SUMMARY:Soutenance de thèse - Laetitia Bettarel
DESCRIPTION:Lieu : Centre Broca \n\nLaetitia Bettarel\nÉquipe : Imagerie quantitative de la cellule (Sibarita)\nIINS \nTitre\n\nImagerie de super-résolution par localisation de molécules uniques en profondeur dans des modèles 3D multicellulaires à l’aide d’optique adaptative et de façonnage de PSF \nRésumé\n\nL’évaluation de l’organisation et de la dynamique des protéines dans leur contexte cellulaire natif fournit des informations clés sur les mécanismes moléculaires qui gouvernent le fonctionnement cellulaire. La microscopie de super-résolution fut une avancée majeure à cet égard\, permettant d’importantes découvertes en biologie cellulaire\, développementale et en neurobiologie. Parmi ces techniques\, la microscopie de localisation de molécules uniques (SMLM) permet de localiser\, suivre et compter ces biomolécules dans leur environnement cellulaire avec une résolution nanométrique. Cependant\, l’imagerie SMLM conventionnelle est limitée par sa faible profondeur de pénétration\, empêchant ainsi l’étude de nombreux processus biologiques. Réaliser de la SMLM en profondeur au sein d’échantillons multicellulaires complexes pose donc plusieurs défis : obtenir un sectionnement optique efficace tout en conservant une bonne collection de photons\, et corriger les aberrations optiques introduites à la fois par le système et par l’échantillon\, qui brouillent les signaux des molécules uniques et compromettent la précision et la justesse de la localisation de ces dernières. \nPour relever ces défis\, nous avons développé au sein de l’équipe un microscope à feuille de lumière\, appelée soSPIM\, qui permet l’imagerie en profondeur de molécules uniques. En parallèle\, l’optique adaptative (AO) est devenue une solution puissante pour corriger les aberrations induites par le système et/ou l’échantillon et ainsi améliorer la qualité d’image en profondeur. Récemment\, nous avons combiné le soSPIM avec l’AO afin de réaliser de l’imagerie 3D SMLM en profondeur à l’échelle de la cellule entière. Toutefois\, cette implémentation repose encore sur des marqueurs fiduciaires situés à proximité de l’échantillon\, ce qui empêche la correction efficace des aberrations induites par l’échantillon\, qui sont particulièrement significatives dans les systèmes multicellulaires. De plus\, elle utilise des approches de localisation 3D conventionnelles\, non optimales pour une localisation rapide et précise de molécules uniques en profondeur. Dans ce contexte\, mes travaux de thèse se sont concentrés sur le développement de solutions méthodologiques cherchant à étendre l’applicabilité de la plateforme d’imagerie AO-soSPIM à la SMLM en profondeur dans des échantillons 3D complexes. \nDans un premier temps\, j’ai développé un algorithme d’AO entièrement personnalisé en Python\, permettant un contrôle complet de tous les paramètres de la boucle de correction\, y compris dans le choix de métriques définies par l’utilisateur et spécifiquement adaptées à la modalité d’imagerie et au type d’échantillon. À partir de cela\, j’ai établi un cadre systématique pour évaluer des métriques basées sur les images SMLM sans fiduciaires et d’identifier les plus sensibles et robustes en profondeur. \nDans un second temps\, j’ai exploré des méthodes de localisation de molécules uniques basés sur l’apprentissage profond\, exploitant des modèles de PSF issus des données afin d’améliorer à la fois la robustesse de la localisation et la vitesse d’imagerie\, offrant ainsi une alternative prometteuse au fit gaussien conventionnel dans les ensembles de données SMLM 3D denses ou complexes. J’ai également étudié des stratégies de modélisation expérimentale de la PSF pour mieux prendre en compte les aberrations résiduelles et les déformations complexes de la PSF en profondeur. Ces approches\, qui décrivent la PSF au-delà de l’approximation gaussienne\, visent à améliorer la précision et la justesse de localisation dans des conditions aberrantes. Dans l’ensemble\, ces développements méthodologiques établissent un pipeline robuste pour la SMLM 3D corrigée au sein d’échantillons biologiques complexes. Ce travail élargit le champ d’application de la microscopie super-résolutive vers des modèles 3D physiologiquement pertinents tels que les sphéroïdes et les organoïdes. \nPublication\nCabillic\, M.\, Forriere\, H.\, Bettarel\, L. et al.\, In-depth single molecule localization microscopy using adaptive optics and single objective light-sheet microscopy. Nat Commun 16\, 8362 (2025). https://doi.org/10.1038/s41467-025-62198-8. \nJury\n– Rémi GALLAND : Directeur de thèse\n– Laurent COGNET: Examinateur\n– Alexandra FRAGOLA: Rapporteuse\n– Lydia DANGLOT: Rapporteuse\n– Jean-Baptiste SIBARITA: Invité \n\n
URL:https://www.bordeaux-neurocampus.fr/event/soutenance-de-these-laetitia-bettarel/
CATEGORIES:Thèses
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