Soutenance de thèse de Bruno Lawson - 13/12/2018 - Nouvelle approche de suivi non invasif de l'alcoolémie par perspiration à l'aide de multicapteurs MOX
Bruno LAWSON
*MICRO ET NANOELECTRONIQUE *
Soutiendra publiquement ses travaux de thèse intitulés
"Nouvelle approche de suivi non invasif de l'alcoolémie par perspiration à l'aide de multicapteurs MOX "
Dirigés par Khalifa Aguir et Rachid Bouchakour
Soutenance prévue le *jeudi 13 décembre 2018** à 10h00*
Lieu : Faculté des Sciences Avenue Escadrille Normandie Niemen- Case
142 - 13397 Marseille Cedex 20 (France)
*Salle des Actes *
*Composition du Jury *
M. Khalifa AGUIR Professeur, Aix-Marseille Université Directeur de thèse
M. Rachid BOUCHAKOUR Professeur, Aix-Marseille Université Co-directeur de thèse
M. Abdelhamid ERRACHID EL SALHI Professeur, Université de Lyon Rapporteur
M. Jean-Paul VIRICELLE Directeur de recherche, Ecole des Mines de Saint-Etienne Rapporteur
M. Stéphane BURTEY Professeur-Praticien Hospitalier, Aix-Marseille Université Examinateur
Mme Corinne DEJOUS Professeur, Université de Bordeaux Examinatrice
Mme Virginie MARTINI-LAITHIER Maître de Conférences, Aix-Marseille Université Invitée
Mots clés : Multicapteurs SnO2, alcoolémie, éthanol transdermique, perspiration
Résumé :
Nous proposons dans le cadre de ce travail de thèse, une nouvelle approche de la détection non invasive de l’alcoolémie sanguine à l’aide de microcapteurs d’éthanol à base de SnO_2. Cette méthodologie se base sur une détection indirecte de l’alcoolémie sanguine par une mesure des vapeurs d’éthanol émises par la perspiration cutanée suite à une consommation d’alcool. Afin de valider cette approche, il a fallu dans un premier temps démontrer la pertinence et la faisabilité de cette méthodologie de détection par la réalisation d’essais cliniques pilotes en collaboration avec une équipe médicale d’étude pharmacologique du CPCET Marseille. Les différentes mesures du taux d’éthanol réalisées dans les fluides biologiques tels que le sang et l’air expiré ont pu être précisément corrélées avec les mesures de vapeurs d’éthanol réalisées à travers la perspiration à l’aide de trois microcapteurs de gaz commerciaux à base d’oxydes métalliques intégrés à un bracelet. Ces dispositifs ont l’avantage d’être sensibles mais pas sélectifs à la nature du gaz détecté. Partant de ces résultats, à l’état de l’art des techniques de détection de l’éthanol transdermique, notre démarche a été de développer nos propres multicapteurs à base de SnO_2 avec pour objectif de miniaturiser les dispositifs, réduire leur consommation électrique, obtenir des réponses sous éthanol transdermique plus sensibles et plus stables en condition réelles que celles des capteurs commerciaux, et enfin de pouvoir bénéficier de la qualité des réponses pour travailler efficacement sur la sélectivité. Durant ces travaux, des couches sensibles de SnO_2 ont été déposées par pulvérisation cathodique RF magnétron réactive sur un transducteur breveté par notre équipe, intégrant trois capteurs sur une même puce. L’optimisation des paramètres de dépôt et les analyses structurales des couches de SnO_2, nous ont permis de réaliser un multicapteur d’éthanol démontrant des performances sous éthanol ; en termes de sensibilité sous atmosphère humide, de répétabilité et de temps de réponses et de recouvrement ; meilleures que celles des capteurs commerciaux initialement testés. Les émissions gazeuses pouvant être analysées à travers la perspiration contiennent plus d’une centaine de composés organiques volatils différents. Aussi, il est nécessaire d’opérer à une détection sélective de l’éthanol transdermique pour satisfaire notre application. Ce travail de thèse s’est donc également intéressé à l’étude de la sélectivité, à l’aide des réponses du multicapteur d’éthanol à base de SnO_2. En plus de l’éthanol, nous avons alors travaillé sur l’influence de l’acétone et de l’humidité qui sont les deux principaux interférents présents dans la perspiration. Grâce à un traitement des données basé sur un algorithme d’Analyses en Composantes Principales, nous avons pu classifier et discriminer l’éthanol de l’acétone et de l’humidité.
