Nanocapteurs métaboliques pour détecter et surveiller la sIgnature de la fibrillation auriculaire

La fibrillation auriculaire (FA) représente la tachyarythmie soutenue la plus courante, dont l’hétérogénéité multiforme nécessite un suivi étroit et une médecine personnalisée. Le projet MONDRIAN vise à valider les changements métaboliques, en particulier les dysfonctionnements bioénergétiques/mitochondriaux récemment identifiés, en tant que mécanisme diagnostique pertinent pour la thérapie de la FA, et à développer un dispositif de laboratoire sur puce (LoC), couplé à un modèle prédictif d’apprentissage automatique (ML), qui surveille les biomarqueurs métaboliques de la FA et attribue un score de risque amélioré contre la récurrence post-thérapeutique.

Nous utiliserons une banque d’échantillons existante de patients atteints de FA pour effectuer une métabolomique non ciblée et extraire un panel évolutif de métabolites spécifiques au patient avant et après la thérapie. Nous utiliserons ensuite des approches bioinformatiques pour sélectionner un sous-ensemble pertinent de biomarqueurs métaboliques en corrélation avec la récurrence de la fibrillation auriculaire. Nous formerons et sélectionnerons ensuite un algorithme de modélisation moléculaire qui associe cette signature métabolique à des données cliniques et biologiques pour prédire si un patient risque de récidiver dans la FA au bout de six mois. Pour mesurer de manière appropriée la signature métabolique en milieu clinique, nous développerons un LoC de nanodétection multiarray basé sur le principe de la spectroscopie Raman améliorée par la surface. Pour chaque métabolite sélectionné, nous adapterons le nombre et les caractéristiques des réactions chimiques nécessaires à une détermination quantitative du métabolite lors de sa délivrance sur une zone de détection recouverte de nanoparticules d’or. Les multiples nanocapteurs seront intégrés à un système microfluidique et assemblés en LoC pouvant être utilisés avec des biopsies liquides (plasma ou urine).

Le dispositif LoC et l’algorithme ML seront utilisés dans une étude prospective sur 100 patients atteints de fibrillation auriculaire pour mesurer facilement leur score de risque de récurrence et, à l’avenir, soutenir l’adaptation ou la supplémentation de la thérapie. Le projet MONDRIAN sera la première évaluation longitudinale du remodelage métabolique et des biomarqueurs métaboliques de prévention tertiaire chez les patients. Il explorera la puissance de la ML pour esquisser des modèles non évidents dans des données multimodales. Enfin, il fournira de nouveaux dispositifs médicaux et de nouvelles méthodes pour amener la surveillance du métabolisme à la clinique et potentiellement concevoir des thérapies personnalisées.