Thèse Imagerie Multimodale Combinant l'Irm le Maldi-Msi et le Maldi-Ihc pour Étudier les Maladies du Foie Développement de Stratégies Analytiques et Informatiques. H/F - Doctorat.Gouv.Fr

Établissement : Université de Bordeaux
École doctorale : Sciences de la Vie et de la Santé
Laboratoire de recherche : Institut de Chimie & de Biologie des Membranes & des Nano-objets
Direction de la thèse : Nicolas DESBENOIT ORCID 000000022242941X
Début de la thèse : 2026-10-01
Date limite de candidature : 2026-05-20T23:59:5925 % des patients atteints de stéatose hépatique peuvent développer une stéatohépatite non alcoolique (NASH), pouvant évoluer vers
une cirrhose. Il est important de différencier la NASH de la stéatose bénigne pour la prise en charge clinique des patients atteints de
stéatose hépatique non alcoolique (NAFLD), car la cirrhose est une indication de transplantation hépatique. Dans ce contexte sanitaire
urgent, l'utilisation de l'imagerie multimodale apparaît évidente et appropriée. L'imagerie multimodale est une stratégie puissante pour
combiner des informations provenant de plusieurs modalités. Outre la stratégie analytique, elle implique plusieurs défis et verrous à
lever principalement axés sur le traitement des données d'imagerie multimodales (recalage, segmentation, outils statistique, IA, etc.)
essentiel pour extraire les informations pertinentes pour une problématique biologique donnée. L'imagerie multimodale est un vaste
domaine avec diverses combinaisons de techniques d'imagerie, et nous allons nous focaliser pour la première fois sur la combinaison
entre l'Imagerie par Résonance Magnétique (IRM), l'Imagerie par Spectrométrie de Masse par Désorption/Ionisation Laser Assistée par
Matrice (MALDI-MSI), ainsi que le MALDI-IHC (immunohistochimie), appliquée à l'étude des différentes phases des pathologies du foie.
L'IRM nous informera sur la nature morphologique et quantitative au niveau macroscopique du foie, tandis que les images MALDI-MSI
véhiculeront une quantité substantielle d'informations moléculaires à l'échelle de la cellule, de même que le MALDI-IHC qui fournira des
informations sur les types de cellules impliquées dans les pathologies du foie. La stratégie computationnelle mise en place, permettra
quant à elle d'extraire et de corréler les données multimodales afin d'améliorer notre compréhension des mécanismes impliqués dans
les différentes phases des pathologies liées au foie. Dans ce but, nous allons mettre en place des stratégies analytiques et
computationnelles originales et adaptées pour répondre à cette problématique de santé public. Les objectifs du projet MultImage sont
les suivants : 1) Développer la nouvelle génération d'imagerie multimodale en associant l'IRM, la MALDI-MSI, ainsi que la MALDI-IHC ;
2) Développer une stratégie informatique efficace dédiée au traitement d'ensembles de données d'imagerie multimodales. L'objectif est
d'effectuer l'analyse statistique conjointe des images combinées, en établissant des corrélations spatiales entre elles ; 3) Établir une
corrélation robuste entre la nature morphologique du tissu avec une étude multi-omique en utilisant les trois modalités pour une
meilleure compréhension des stades progressifs de la maladie hépatique.
Pour adresser ces objectifs Le projet est organisé autour de quatre workpackages (WP). Le premier est orienté sur la coordination ainsi
que la gestion du projet (WP0). Le second se focalise sur les développements en IRM (WP1). Le troisième se consacre à la mise en
place de l'imagerie MALDI-MSI et MALDI-IHC (WP2). Et enfin le dernier se focalise sur les aspects d'imagerie multimodale entrevue
dans WP précédents, ainsi sur la stratégie computationnelle (WP3). La finalité de ce projet s'appuie sur une validation médicale en
appliquant cette approche sur des biopsies humaines. Le projet MultImage est porté par un consortium multidisciplinaire associant des
expertises reconnues dans le domaine de la physique de l'IRM, de la chimie analytique avec la MALDI (MALDI-MSI / MALDI-IHC), de la
biologie autour des pathologies du foie, ainsi qu'en mathématiques / bioinformatique. Les ressources et expertises complémentaires
sont donc rassemblées pour assurer la faisabilité et la cohérence du programme scientifique proposé. MultImage abordera les
problématiques de recherche couvertes par les Objectifs Globaux. Plus précisément, l'ODD 3 « Bonne santé et bien-être » qui promeut
une approche globale de la santé.

25 % des patients atteints de stéatose hépatique peuvent développer une stéatohépatite non alcoolique (NASH), pouvant évoluer vers
une cirrhose. Il est important de différencier la NASH de la stéatose bénigne pour la prise en charge clinique des patients atteints de
stéatose hépatique non alcoolique (NAFLD), car la cirrhose est une indication de transplantation hépatique. Dans ce contexte sanitaire
urgent, l'utilisation de l'imagerie multimodale apparaît évidente et appropriée. L'imagerie multimodale est une stratégie puissante pour
combiner des informations provenant de plusieurs modalités. Outre la stratégie analytique, elle implique plusieurs défis et verrous à
lever principalement axés sur le traitement des données d'imagerie multimodales (recalage, segmentation, outils statistique, IA, etc.)
essentiel pour extraire les informations pertinentes pour une problématique biologique donnée. L'imagerie multimodale est un vaste
domaine avec diverses combinaisons de techniques d'imagerie, et nous allons nous focaliser pour la première fois sur la combinaison
entre l'Imagerie par Résonance Magnétique (IRM), l'Imagerie par Spectrométrie de Masse par Désorption/Ionisation Laser Assistée par
Matrice (MALDI-MSI), ainsi que le MALDI-IHC (immunohistochimie), appliquée à l'étude des différentes phases des pathologies du foie.

L'objectif principal de la thèse est consacré au développement et à l'optimisation de l'approche MALDI-MSI / MALDI-IHC pour
l'investigation multiomique afin d'être corrélé aux types de cellules à travers un seul tissu hépatique.
Les objectifs globaux du projets sont:
i) Développer la prochaine génération d'imagerie multimodale en combinant l'IRM, le MALDI-MSI, ainsi que l'imagerie multiplex des
biomarqueurs cibles par MALDI-IHC.
ii) Développer une stratégie informatique efficace pour le traitement des données d'imagerie multimodale. L'objectif est d'effectuer
l'analyse statistique conjointe des images combinées, en établissant des corrélations spatiales entre elles.
iii) Établir une corrélation solide entre la nature morphologique du tissu et une étude multiomique en utilisant les trois modalités pour
une meilleure compréhension des stades progressifs de la maladie du foie.

Task 1.1. After the sacrifice of the mouse, the liver organ will be harvested and flash frozen. Then, tissue sections (12 m thickness) will
be cut from liver specimens using a Thermo CryoSTAR NX70 cryomicrotome at -20°C, and thaw-mounted onto glass microscope slides
suited for MALDI-MSI, MALDI-IHC, as well as histological staining. As a preliminary step, a validation phase is required to verify the
quality and integrity of the tissue slices to be suited for multi-omics imaging. Mouse liver tissue will be stained using haematoxylin &
eosin (H&E). Image acquisitions (MALDI-MSI and MALDI-IHC) will be conducted in the whole sample. Finally , serial sections will be done
to generate replicates.
Task 1.2. MALDI-MSI conditions will be optimized for analyzing tissue sections prepared in the previous Task. The atmospheric pressure
(AP) MALDI-Orbitrap (TransMIT, ThermoFisher) is one of the most competitive instruments dedicated to MSI. AP means acquisitions will
be performed under real-biological conditions with minimal damage to the sample. This instrument combines a high spatial resolution up
to 5 µm with the specificities of high-resolution MS (high mass resolution (140 000 @ m/z = 200) and accuracy (< 2 ppm with an internal
calibrant) and highly selective MS/MS capability (precursor ion isolation width down to 0.4Da)). To conduct properly this task,
conventional MALDI matrices such as DHB (2,5 dihydroxibenzoic acid), CHCA (-cyano-4-hydroxycinnamic acid), 9AA (9-
aminoacridine), or DAN (1,5-diaminonaphtalene), and their deposition mode will be investigated in order to define which matrices allow
to reach the highest performances on the considered tissues, as well as the highest reproducibility of analysis. Regarding the
investigated omics, lipids are preferentially detected with DHB, DAN, or CHCA, while metabolites are preferentially detected with 9AA.
The tissue section will be homogeneously coated by MALDI matrices using a Home-built pneumatic sprayer. For MS signal calibration
and normalization, internal standards will be used.
Task 1.3. After meticulous optimization of spray conditions (concentration, solvent composition and ratio, quantity of matrix) to reach the
best sensitivity for each omics, MALDI-MSI settings will be optimized. In addition to the pixel size set at 5 m, the mass resolution and
the instrument mode, the laser energy is the most important parameter to be considered. Indeed, the level of destructiveness induced
by the laser should be evaluated to ensure that the section used for MALDI-MSI is suited to perform MALDI-IHC. The structural
characterization of lipids and metabolites related or not to the liver diseases will be done by MS/MS experiments on tissue.
Task 1.4. Use of the same section is advised to establish cellular or subcellular correlations. Therefore, after MALDI-MSI acquisitions,
the tissue section will be rinsed with acetone. Indeed, regarding the specific sample preparation, MALDI-IHC, a technology based on
Tag-Mass, will be used to perform multiplex imaging of target biomarkers by MALDI-MSI. Interestingly MSI offers more multiplexing
capabilities than IF. Recently , based on the same concept, Ambergen developed a new generation of Tag-Mass allowing it to perform up
to 100-plex MALDI-IHC. Some standard probes (5-10) will be meticulously selected, and the sample preparation procedure will be
optimized and adapted to conduct properly the second acquisition. Finally , the peptide mass reporter specific of the antibodies chosen
(CD4, CD8, CD11, CD68, CD163, Ki67, Beta-actin, Fibronectine, HLA, Histone, Vimentin, etc.) will be detected after CHCA MALDI matrix
application and MSI acquisition.
Task 1.5. Based on the conversion of raw MSI data into imzML, basic data processing will be done using Esmraldi for pre-processing
(normalization, peak picking, registration, etc.) and visualization of MALDI-MSI / MALDI-IHC images, and METASP ACE for annotation of
mass spectra. METASP ACE is a web application allowing users to share data with collaborators using the private mode.
Task 1.6. Regarding the medical validation, and based on the robust and efficient methodological developments in MALDI-MSI / MALDI-
IHC, this analytical strategy will be applied to investigate human liver biopsies. Certain tasks will be meticulously re-adapted to analyze
the human biopsy samples. For instance, an embedding such as bovine gelatin will be used to facilitate the handling of these precious
biopsies. Another point, human probes (CD4, CD8, CD11, CD68, CD163, Ki67, Beta-actin, Fibronectine, HLA, Histone, Vimentin, etc.)
will be selected for MALDI-IHC measurements.

Les compétences et l'expérience essentielles sont les suivantes
- Master ou ingénieur en bioanalyse, biochimie, chimie (bio) analytique ou dans un domaine connexe.
- Connaissance avérée de la chimie analytique, en particulier de la spectrométrie de masse appliquée à l'analyse des biomolécules
(théorique et expérimentale).
- Connaissance et expérience avérée de la conception, de la mise en oeuvre et de l'optimisation : i) de méthodes de chimie analytique
pour la caractérisation des médicaments, des lipides et des peptides/protéines, ii) de méthodologies biochimiques pour la préparation
d'échantillons en vue de l'analyse des médicaments, des lipides et des peptides/protéines.
- Expérience avérée de l'interprétation et de l'analyse des données MS et MS/MS.
- La maîtrise de l'anglais est obligatoire.
- Les compétences rédactionnelles et de communication, l'autonomie, l'intégrité, la rigueur, le goût du travail en équipe et l'intérêt pour
les approches pluridisciplinaires sont des qualités essentielles pour postuler à ce projet.
- Capacité à travailler aisément dans un environnement hautement interdisciplinaire avec des collègues d'horizons scientifiques
différents.
- Expertise dans la bio-informatique et les analyses statistiques est un atout précieux.