Génétique, Obésité, Hypothalamus, Cil primaire, Génomique, Leptine, Intelligence artificielle

Les neurones hypothalamiques exprimant le récepteur aux mélanocortines de type 4 (MC4R) sont des acteurs clés de la régulation de la balance énergétique à long terme. Ils intègrent les différents signaux neuro-hormonaux dépendants de la concentration de leptine circulante pour contrôler l'appétit et la dépense énergétique au long cours. Bien que le locus MC4R soit fortement associé à l'obésité commune dans les GWAS (Genome Wide Association Studies), la majorité des polymorphismes associés à l'obésité dans ces études se situent dans des régions non-codantes, dont le lien avec la prédisposition à l'obésité est encore inconnu. Notre équipe a récemment démontré que MC4R est localisé à la membrane du cil primaire dans les neurones hypothalamiques. De plus, des travaux récents ont montré que la localisation ciliaire de MC4R est nécessaire pour le maintien de l'homéostasie énergétique. Or il existe d'autres voies de signalisation connues pour passer par des récepteurs ciliaires, comme la voie Hedgehog. Dans ces voies ciliaires, on sait que la localisation au cil primaire du récepteur varie en fonction de l'activation de la voie de signalisation, et que l'activation du récepteur déclenche in fine des modifications transcriptionnelles dans la cellule. Par analogie, cette thèse repose sur l'hypothèse que la régulation de l'homéostasie énergétique par les neurones MC4R passe par un contrôle dynamique de la localisation du récepteur au cil primaire, et que l'activation ou non du récepteur au cil déclenche des mécanismes transcriptionnels dans le neurone. La seconde hypothèse est que certains variants génétiques associés à l'obésité dans les GWAS et exprimés dans les neurones pourraient en réalité perturber l'expression de gènes impliqués dans ce programme transcriptionnel en aval de MC4R. Dans la première partie de ce travail nous rapportons l'élaboration d'un algorithme basé sur l'intelligence artificielle pour quantifier la localisation de MC4R au cil primaire sur des images du noyau paraventriculaire chez la souris, dans différentes conditions physiologiques et pharmacologiques. Cette approche permet de comparer des dizaines d'images contenant des milliers de cils primaires dans ces différentes conditions, de façon entièrement autonome et objective. Grâce à cette méthode, nous montrons que la localisation de MC4R au cil est dynamique, et dépend de la concentration circulante de leptine. Nous démontrons que la localisation de MC4R au cil primaire est dépendante d'un de ses ligands, l'agoniste inverse AgRP, et que l'échelle de temps de cette dynamique est de plusieurs jours à semaines. La deuxième partie est consacrée à la mise au point d'une technique expérimentale pour étudier le transcriptome et les régions régulatrices actives dans les neurones MC4R chez la souris. Nous démontrons l'efficacité du protocole pour isoler les noyaux des neurones MC4R par cytométrie en flux, étudier leur transcriptome par RNA-seq, et identifier les régions régulatrices actives dans ces neurones par ATAC-seq. Cela nous permet d'établir le paysage transcriptionnel et épigénétique des neurones MC4R dans l'hypothalamus, et de prouver l'importance de ces neurones dans la prédisposition à l'obésité commune en s'appuyant sur les résultats de GWAS chez l'homme. Enfin, nous caractérisons l'hétérogénéité des neurones MC4R dans l'hypothalamus en construisant leur cartographie génomique par séquençage sur noyau unique. Dans la dernière partie, nous étudions les changements transcriptionnels et épigénétiques dans les neurones MC4R dans différentes conditions d'activation du système leptine-mélanocortine. En comparant les variations transcriptionnelles chez des souris soumises à une restriction calorique prolongée, à un régime gras, à un déficit en leptine ou à une infusion intra-cérébrale d'AgRP, nous tentons de mettre en évidence les cibles en aval de la signalisation de MC4R, et d'identifier de nouveaux gènes candidats impliqués dans l'homéostasie énergétique.