L'enregistrement extracellulaire d'activité électrique est une technique très répandue en neurosciences, mais son application aux îlots pancréatiques et cellules bêta n'est que très récente. La facilité d'utilisation des MEAs (Microelectrode Arrays, Matrices de Microélectrodes) a ouvert de nouvelles perspectives à l'électrophysiologie des cellules bêta, dont des méthodes de criblage en clinique ou des approches biocapteur pour le pancréas artificiel. Cette thèse contribue à la conception et la caractérisation d'un biocapteur hybride composé de cellules pancréatiques cultivées sur un MEA et d'un système électronique de traitement du signal. Le système ainsi réalisé est le fruit de collaborations et projets pluridisciplinaires menés à l'IMS (groupe bioélectronique), en partenariat avec le CBMN (biologie cellulaire et biocapteurs), tous deux au sein de l'Université de Bordeaux. Les projets faisaient également appel au service d'endocrinologie des Hôpitaux Universitaires de Bordeaux, Montpellier, Grenoble et Genève.Les projets en question incluent:- ISLET-CHIP (ANR 2013-PRTS-0017), qui explore une méthode pour évaluer la qualité d'un greffon pancréatique destiné à des patients diabétiques de type I.- BIODIA (EU FEDER), qui caractérise la réponse électrique d'îlots à des stimuli de glucose, hormones et médicaments pour des applications de criblage, différentiation cellulaire, et en boucle-fermée.- DIAGLYC (Bourse régionale 2017 1R30 226), qui étudie l'utilisation du biocapteur hybride comme un capteur pour le pancréas artificiel.La thèse aborde le biocapteur dans ses aspects à la fois électronique et biologique, son intégration dans des expériences appliquées, et ses résultats expérimentaux. Elle s'intéresse également à la modélisation d'une boucle de régulation chez le patient diabétique de type I.D'abord, le système d'analyse électronique est décrit. Issue de l'équipe Elibio, elle réalise acquisition multicanaux et traitement du signal numérique. Elle est construite autour d'un FPGA (Field Programmable Gate Array) qui rend son architecture de calcul polyvalente et évolutive. Elle est capable de mesurer, afficher, et enregistrer des données multicanaux. Le calcul embarqué est optimisé pour de faibles latences de calcul, compatibles avec des applications en boucle fermée. La thèse décrit ses algorithmes de traitement et son architecture.Des résultats expérimentaux utilisant le système et ses algorithmes sont ensuite montrés pour illustrer la réponse des îlots à des stimuli de glucose, médicaments et hormones. L'activité des îlots est quantifiée en analysant leurs APs (Action Potentials, Potentiels d'Action), et plus notoirement leurs SPs (Slow Potentials, Potentiels Lents), une nouvelle signature électrique exclusivement mesurée sur les îlots pancréatiques. Ces mesures, en régimes statique et dynamique, contribuent non seulement à caractériser la réponse du biocapteur, mais aussi à mettre en évidence les algorithmes internes des îlots de Langerhans.Enfin, des approches pour l'intégration du biocapteur dans un pancréas artificiel sont étudiées. Les réponses au glucose et aux hormones sont modélisées et simulées dans un modèle des interactions glucose-insuline dans le corps entier. Ce concept est novateur dans le sens où le capteur en charge de mesurer le besoin d'insuline n'est pas seulement sensible au glucose, mais aussi aux hormones présentes dans le sang.