Modélisation et prédiction de la dynamique moléculaire de la maladie de Huntington par la théorie des graphes au travers des modèles et des espèces, et priorisation de cibles thérapeutiques
Huntington's disease, gene network, transcriptomics analysis, computational biology, spectral graph theory, neurodegenerative mechanisms
par Parmentier Frédéric sous la direction de Neri Christian et de Antoun Zeina
Thèse de doctorat en Neurobiologie computationnelle
École doctorale Interdisciplinaire Européenne Frontières du Vivant

Soutenue le Thursday 17 September 2015 à Sorbonne Paris Cité

Sujets
  • Chorée de Huntington
  • Théorie spectrale (mathématiques)
  • Transcriptome
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Mots clés
Maladie de Huntington, Réseaux de gènes, Analyse de transcriptome, Biologie computationnelle, Théorie spectrale des graphes, Mécanismes neurodégénératifs
Resumé
La maladie de Huntington est une maladie neurodégénérative héréditaire qui est devenue un modèle d'étude pour comprendre la physiopathologie des maladies du cerveau associées à la production de protéines mal conformées et à la neurodégénérescence. Bien que plusieurs mécanismes aient été mis en avant pour cette maladie, dont plusieurs seraient aussi impliqués dans des pathologies plus fréquentes comme la maladie d'Alzheimer ou la maladie de Parkinson, nous ne savons toujours pas quels sont les mécanismes ou les profils moléculaires qui déterminent fondamentalement la dynamique des processus de dysfonction et de dégénérescence neuronale dans cette maladie. De même, nous ne savons toujours pas comment le cerveau peut résister aussi longtemps à la production de protéines mal conformées, ce qui suggère en fait que ces protéines ne présentent qu'une toxicité modérée ou que le cerveau dispose d'une capacité de compensation et de résilience considérable. L'hypothèse de mon travail de thèse est que l'intégration de données génomiques et transcriptomiques au travers des modèles qui récapitulent différentes phases biologiques de la maladie de Huntington peut permettre de répondre à ces questions. Dans cette optique, l'utilisation des réseaux de gènes et la mise en application de concepts issus de la théorie des graphes sont particulièrement bien adaptés à l'intégration de données hétérogènes, au travers des modèles et au travers des espèces. Les résultats de mon travail suggèrent que l'altération précoce (avant les symptômes, avant la mort cellulaire) et éventuellement dès le développement cérébral) des grandes voies de développement et de maintenance neuronale, puis la persistance voire l'aggravation de ces effets, sont à la base des processus physiopathologiques qui conduisent à la dysfonction puis à la mort neuronale. Ces résultats permettent aussi de prioriser des gènes et de générer des hypothèses fortes sur les cibles thérapeutiques les plus intéressantes à étudier d'un point de vue expérimental. En conclusion, mes recherches ont un impact à la fois fondamental et translationnel sur l'étude de la maladie de Huntington, permettant de dégager des méthodes d'analyse et des hypothèses qui pourraient avoir valeur thérapeutique pour les maladies neurodégénératives en général.