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Mise au point d'un flacon d'hémoculture intelligent pour le dépistage rapide des infections sanguines

Défi technologique : Technologies pour la santé et l'environnement, dispositifs médicaux (en savoir +)

Département : Département Microtechnologies pour la Biologie et la Santé (LETI)

Laboratoire : Laboratoire Instrum optique et traitement de l'Info pour l'Imagerie In Vitro

Date de début : 01-10-2023

Localisation : Grenoble

Code CEA : SL-DRT-23-0773

Contact : pierre.marcoux@cea.fr

Malgré de nombreuses avancées dans le diagnostic des maladies infectieuses au cours des 20 dernières années, le fardeau socio-économique des infections sanguines reste élevé dans tous les pays du monde. Environ 20 % de la mortalité mondiale (11 millions de décès par an) est liée au sepsis. Ainsi, toute innovation permettant d'accélérer le diagnostic des infections sanguines revêt une importance majeure car cela permettrait de réduire le délai pour adapter le traitement antibiotique probabiliste lorsque celui-ci est inefficace. En effet, dans le cas des infections sanguines, une thérapie antimicrobienne adaptée et précoce est critique pour la survie des patients car chaque heure de traitement inefficace accroît la mortalité. C'est pourquoi il est crucial de recueillir, le plus tôt possible, des données phénotypiques sur le pathogène impliqué. La thèse vise à développer les concepts de flacon d'hémoculture intelligent et d'incubateur portable instrumenté. Grâce à ces deux innovations biomédicales, nous voulons mettre à profit le temps d'acheminement des flacons d'hémoculture (jusqu'à 20 h), pour faire croître les pathogènes et les identifier, et accélérer ainsi considérablement la disponibilité des résultats. Une telle technologie est particulièrement pertinente pour la prise en charge des infections en milieu isolé. Le projet repose sur l'hypothèse qu'un suivi potentiométrique de la fraction électroactive du métabolome peut apporter une identification sans marquage du pathogène, in-situ dans le flacon d'hémoculture, au moins pour les infections monomicrobiennes (85% du total). En d'autres mots, nous postulons que la variabilité de la signature potentiométrique est suffisamment faible, au sein d'une espèce, pour autoriser une identification à l'espèce, grâce à l'apprentissage machine supervisé, et ce en dépit de la variabilité des paramètres extérieurs (patients, température, inoculum, etc.).

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