Nouveaux outils protéomiques pour la surveillance des arthropodes vecteurs : caractérisation des espèces et des déterminants de transmission

Abstract

Vector control programmes are a strategic priority in the fight against malaria and other vector-borne diseases. However, the entomological tools for characterizing the arthropod vectors are limited and difficult to establish in the field. The aim of this thesis was to develop new proteomic tools for monitoring arthropod vectors through the use of matrix-assisted laser desorption ionization-time of flight (MALDI-TOF) mass spectrometry. Thus, the use of MALDI-TOF mass spectrometry was validated for the species identification of sand flies from French Guiana and anopheles from Guinea and Mali. For the laboratory-reared Anopheles stephensi specimens, we have shown that artificial neural networks coupled with MALDI-TOF mass spectrometry specifically recognized spectral patterns related to the biology of Anopheles such as age, blood feeding and Plasmodium berghei infection. Future studies will need to validate the new approaches on a larger scale with field-collected specimens. An online application, developed at Sorbonne University for MALDI-TOF mass spectrometry identification in microbiology, will facilitate the access of the tool for vector surveillance by making available mass spectra libraries of arthropods. Finally, computational biology tools offer interesting prospects for improving the performance of MALDI-TOF, providing new applications for vector control.Les programmes de contrôle vectoriel sont une priorité stratégique dans le contrôle du paludisme et des autres maladies à transmission vectorielle. Toutefois, les outils entomologiques de caractérisation des arthropodes vecteurs sont limités et difficiles à mettre en œuvre sur le terrain. Ainsi, l’objectif de cette thèse était la mise au point de nouveaux outils protéomiques de surveillance des arthropodes vecteurs grâce à la spectrométrie de masse MALDI-TOF (désorption et ionisation assistée par une matrice avec détection en temps de vol). Les travaux ont validé l’outil MALDI-TOF pour identifier les espèces de phlébotomes de Guyane et d’anophèles de Guinée et du Mali. Pour les spécimens d’Anopheles stephensi d’élevage, les réseaux de neurones artificiels couplés au MALDI-TOF reconnaissaient des motifs spectraux liés à la biologie des anophèles : l’âge, les antécédents de repas sanguin et l’infection par Plasmodium berghei. Les études futures devront valider les nouvelles approches à plus grande échelle à partir de spécimens collectés sur le terrain. Une application en ligne, développée à Sorbonne Université pour l’identification MALDI-TOF en microbiologie, facilitera l’utilisation pour la surveillance vectorielle en partageant des banques de spectres d’arthropodes. Enfin, les approches bio-informatiques pourront améliorer les performances et fournir de nouvelles applications