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
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CREATIS, CNRS UMR 5220, Inserm U1044 INSA Lyon Université de Lyon Encadrants : H. Ratiney, D. Friboulet Equipe : RMN & Optique Financement : Allocation.
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Développement de séquences et traitement du signal dédié pour la
spectroscopie 2D quantitative in vivoCREATIS, CNRS UMR 5220, Inserm U1044
INSA LyonUniversité de Lyon
Encadrants : H. Ratiney, D. FribouletEquipe : RMN & Optique
Financement : Allocation de rechercheEcole 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
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
Image pondérée en T2 d’un cerveau de souris acquise à 500 Mhz
Le déplacement chimique
Fréquence de résonance Production d’un moment magnétique induit par le cortège électronique s’opposant à B0𝜐0=
𝛾 𝐵0
2𝜋
𝐵𝑙𝑜𝑐𝑎𝑙
Déplacement chimique en ppm:
𝛿=𝜐𝑙𝑜𝑐𝑎𝑙−𝜐𝑟 é 𝑓
𝜐0106
𝐵0
→
𝐵𝑒
→
0local eB B B ;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;
0localB B;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;
𝜐0 𝜐0 𝜐𝑙𝑜𝑐𝑎𝑙
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
13C
1H
1J
Couplage hétéro-nucléaire
1H 1H
3J
Couplage homo-nucléaire
nJAX en Hz -> n nombre de couplage entre A et X
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
[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.
Contribution des métabolites sur un spectre cérébral PRESS
Spectroscopie 1D
Spectre PRESS d’un raton sain de 14 jours à 400 MHz
• Méthode limitée par sa sensibilité, sa résolution 4
• Problème d’enchevêtrement spectral 5
• Phénomène de J-Modulation
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 2DIdée de J. Jeener
Augmenter la résolution spectrale en ajoutant une dimension supplémentaire dans le spectre 6
Préparation Evolution Mélange Détection
t1 t2Chronogramme type d’une séquence de spectroscopie 2D
S(t1,t2)
Encodage de l’influence du couplage scalaire ( J ) et du déplacement chimique ( δ )
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 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 (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. WÃTHRICH, 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
Simulation
Quantification Acquisition
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
1 2
2
1 2 1 2ˆmin ( , ) ( , )t t
S x t t x t t
expérimental modélisé
Variation des différents paramètres pour M métabolites en présence:jusqu’à 2M+3 paramètres
[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
1 21 2 1 2 0 1 2 0 1 2
1 2 2 2
ˆ ˆ( , ) ( , ) exp ( , ) 2 ( , )Métabolites
cm m
m m inh m
t t tx t t x t t C i t t i t t
T T T
Simulé Modèle paramétriqueSignal modélisé
Développement de séquencesApplication sur un tube de 9 métabolites à 50 mmol dans de l’argarose situation in vivo :
Mise en place d’un pseudo-temps t1 en se basant sur une séquence PRESSSous environnement de programmation Bruker et optimisation des gradients de sélection et de brouillage
Simulation GAMMA(General Approach to Magnetic resonance Mathematical Analysis)
[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.
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
COSY simulé CT-COSY simulé
B0: 200MHzt1: 256 ptst2: 1024 ptsdt1=dt2=0.001 sTemps de calcul:25 ms
B0: 200MHzt1: 256 ptst2: 1024 ptstc: 100 msdt1=dt2=0.001 sTemps de calcul:25 ms
Stratégie de développementSimulationAcquisition
Traitement du signal
Ex: • COSY• CTCOSY• Nouvelles
séquence ?
• GAMMA• C++
Quantification:• Prototypage
MatLab• CreaProject
Synergie =Stratégie
d’acquisition
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:– Réduction du Temps d’acquisition– Réduction du nombre de paramètres à estimer / obtention de la meilleure fonction