i-Vivo

Reduce your Non-Clinical Testing with i-Vivo

i-Vivo est une plateforme de services dédiés aux biologistes pour simplifier la planification statistique de leurs essais en expérimentation animale.

 

Les législations européenne et nationale sur l’expérimentation animale (Directive 2010/63/UE et décret n° 2013 -118) imposent de réduire (règle des 3R) et de justifier le nombre d’animaux utilisés.

 

La conception des protocoles doit respecter d'une part un ensemble de bonnes pratiques [1] et d'autre part l'utilisation de méthodes et outils statistiques adaptés aux objectifs de l'étude.

 

Tous ces éléments ont été intégrés dans la plateforme i-Vivo dans le but de faciliter et accélérer la planification de vos expériences.

 

Avec i-Vivo vous bénéficiez également des dernières méthodes statistiques comme celles permettant de prendre intégralement en compte des réponses temporelles (cinétiques) ou spectrales pour plus précision dans vos résultats.

[1] M. F. W. Festing and D. G. Altman, “Guidelines for the design and statistical analysis of experiments using laboratory animals,” ILAR Journal, vol. 43, no. 4, pp. 244–258, 2002.

Why i-Vivo :

  • planification rapide de vos expériences adaptées à vos besoins

  • accès à un expert en planification d’expériences in-vivo pour vous conseiller dès le début de l’étude

  • accès à de nouvelles méthodes plus précises directement applicables à des réponses multidimensionnelles de type cinétiques et spectres

  • excellent rapport qualité/prix

Why i-Vivo ?

  • planification rapide de vos expériences adaptées à vos besoins

  • accès à un expert en planification d’expériences in-vivo pour vous conseiller dès le début de l’étude

  • accès à de nouvelles méthodes plus précises directement applicables à des réponses multidimensionnelles de type cinétiques et spectres

  • excellent rapport qualité/prix

En Résumé ...

i-Vivo vous permet de :
 

  1. déterminer la taille d'échantillons dans les études comparatives

  2. déterminer les plans d'expériences de criblage de facteurs

  3. déterminer les plans d'expériences d'analyse d'effets additifs et synergiques

  4. déterminer les plans d'optimisation de réponses

  5. analyser les données expérimentales

  6. valider les résultats par un expert biostatisticien

  7. demander des conseils à un spécialiste

Nos Références:

T. Bastogne, “Quality-by-design of nano-pharmaceuticals - A state of the art,” Nanomedicine: Nanotechnology, Biology, and Medicine., June 2017.

J.-B. Tylcz, K. El Alaoui-Lasmaili, E.-H. Djermoune, N. Thomas, B. Faivre, and T. Bastogne, “Data- driven modeling and characterization of anti-angiogenic molecule effects on tumoral vascular density,” Biomedical Signal Processing and Control, vol. 20, pp. 52–60, July 2015.

J.-B. Tylcz, T. Bastogne, H. Benachour, D. Bechet, E. Bullinger, H. Garnier, and M. Barberi-Heyob, “A Model-based Pharmacokinetics Characterization Method of Engineered Nanoparticles for Pilot Studies,” IEEE Transactions on NanoBioscience, pp. Volume:PP , Issue: 99, Apr. 2015.

M. Pernot, N. P. E. Barry, T. Bastogne, C. Frochot, M. Barberi-Heyob, and B. Therrien, “Rational design of an arene ruthenium chlorin conjugate for in vivo anticancer activity,” Inorganica Chimica Acta, vol. 414, pp. 134–140, Apr. 2014.

M. Pernot, T. Bastogne, N. P. E. Barry, B. Therrien, G. Koellensperger, S. Hann, V. Reshetov, and M. Barberi-Heyob, “System biology approach for in vivo photodynamic therapy optimization of ruthenium-porphyrin compounds,” Journal of Photochemistry and Photobiology B: Biology, vol. 117, pp. 80–89, Dec. 2012.

H. Benachour, T. Bastogne, M. Toussaint, Y. Chemli, A. Sève, C. Frochot, F. Lux, O. Tillement, R. Van- deresse, and M. Barberi-Heyob, “Real-time monitoring of photocytotoxicity in nanoparticles-based photodynamic therapy: a model-based approach,” PLoS ONE, vol. 7, p. e48617, Nov. 2012.

H. Benachour, A. Sève, T. Bastogne, C. Frochot, R. Vanderesse, J. Jasniewski, I. Miladi, C. Billotey, O. Tillement, F. Lux, and M. Barberi-Heyob, “Multifunctional peptide-conjugated hybrid silica nanoparticles for photodynamic therapy and MRI,” Theranostics, vol. 2, pp. 889–904, Sept. 2012.

J. Mriouah, C. Boura, M. Thomassin, T. Bastogne, D. Dumas, B. Faivre, and M. Barberi-Heyob, “Tumor vascular responses to antivascular and antiangiogenic strategies: looking for suitable models,” Trends in Biotechnology, vol. 30, pp. 649–658, Sept. 2012.

V. Morosini, T. Bastogne, C. Frochot, R. Schneider, A. François, F. Guillemin, and M. Barberi-Heyob, “Quantum Dot-folic acid conjugates as potential photosensitizers in photodynamic therapy of cancer,” Photochemical and Photobiological Sciences, vol. 10, pp. 842–851, May 2011.

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D. Bechet, L. Tirand, B. Faivre, F. Plénat, C. Bonnet, T. Bastogne, C. Frochot, F. Guillemin, and M. Barberi Heyob, “Neuropilin-1 targeting photosensitization-induced early stages of thrombosis via tissue factor release,” Pharmaceutical Research / Pharmaceutical Research (Dordrecht), vol. 27, no. 3, pp. 468–479, 2010.

L. Tirand, T. Bastogne, D. Bechet, M. Linder, N. Thomas, C. Frochot, F. Guillemin, and M. Barberi- Heyob, “Response surface methodology: an extensive potential to optimize photodynamic therapy conditions in vivo,” International Journal of Radiation Oncology, Biology, Physics, vol. 75, no. 1, pp. 244–252, 2009.

J. Gravier, R. Schneider, C. Frochot, T. Bastogne, F. Schmitt, J. Didelon, F. Guillemin, and M. Barberi-Heyob, “Improvement of m-THPC-like photosensitizer selectivity with folate-based targeted delivery. Synthesis and in vivo selective delivery study,” Journal of Medicinal Chemistry, vol. 51, pp. 3867–3877, June 2008.