Recherche de biomarqueurs biologiques de sclérose en plaques par protéomique quantitative

Multiple sclerosis (MS) is an inflammatory disease of the central nervous system

• Auteur / Autrice : Geoffrey Hinsinger
• Direction : Philippe Marin, Éric Thouvenot
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Biologie Santé
• Date : Soutenance le 20/09/2016
• Etablissement(s) : Montpellier
• Ecole(s) doctorale(s) : Sciences Chimiques et Biologiques pour la Santé (Montpellier ; Ecole Doctorale ; 2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de Génomique Fonctionnelle (Montpellier)
• Jury : Président / Présidente : Audrey Gabelle
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Philippe Marin, Éric Thouvenot, Audrey Gabelle, Odile Schiltz, Joëlle Vinh, Christine Carapito
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Odile Schiltz, Joëlle Vinh

Mots clés

Mots clés contrôlés

Spectrométrie de masse

Liquide cérébro-spinal

Sclérose en plaques

Marqueurs biologiques

Mots clés libres

Biomarqueurs

Sclérose en plaques

Liquide céphalo-Rachidien

Spectrométrie de masse

Biomarker

Csf

Multiple Sclerosis

Mass Spectrometry

Résumé

La sclérose en plaques (SEP) est une maladie inflammatoire auto-immune du SNC qui affecte 90 000 personnes en France et génère un coût important pour la société. La forme la plus fréquente (85% des cas) est la SEP récurrente-rémittente (RRMS) caractérisée par des poussées démyélinisantes entrecoupées de périodes de rémission après un syndrome cliniquement isolé (CIS). La conversion en RRMS après un CIS, caractérisée par une nouvelle poussée ou de nouvelles lésions sur les IRM de suivi, survient après un délai variant de quelques mois à plus de 10 ans (20% des cas, « SEP bénigne »). Les traitements disponibles (immunomodulateurs et immunosuppresseurs) ont une efficacité indéniable pour la prévention des poussées et doivent être initiés dès le diagnostic pour une efficacité maximale, surtout chez les patients montrant une conversion rapide en SEP après un CIS. Leur intérêt est en revanche négligeable pour les formes bénignes. Ainsi, il existe un besoin d’identifier des biomarqueurs pronostiques précoces de la SEP pour une prise en charge optimale des patients. Le but de ma thèse est d’identifier des biomarqueurs pronostiques de SEP en utilisant différentes approches de protéomique quantitative,. Dans un premier temps, nous avons utilisé des échantillons cliniques de LCR de patients. Ces travaux m’ont permis d’identifier, en protéomique quantitative utilisant un marquage chimique des peptides (TMT), plusieurs candidats biomarqueurs de SEP. Ceux-ci incluent deux chitinase-3-like protéines, CHI3L1 et CHI3L2 dont le taux mesuré en ELISA, dans le LCR, augmente avec l’évolution de la maladie. Ces travaux ont également démontré que la concentration sanguine de CHI3L1 constituait un biomarqueur de la progression de la maladie. Dans un second temps, nous avons combiné l’analyse du LCR de différents patients SEP et contrôles en protéomique Label-Free avec un modèle préclinique analysant les modifications du sécrétome d’oligodendrocytes murins en culture primaire par approche SILAC. Les biomarqueurs potentiels, 87 protéines correspondant à 226 peptides cibles, ont été ensuite vérifiés en protéomique quantitative ciblée ou parallel reaction monitoring (PRM), à l’aide de peptides marqués servant de référence. Les 11 candidats les plus discriminants issus de cette étape ont ensuite été vérifiés en PRM sur une cohorte plus large d’échantillons de patients. Finalement, 7 candidats ont montré un profil significatif au cours de cette première validation. Ces candidats biomarqueurs permettent notamment de discriminer les différentes formes évolutives de la SEP et de distinguer cette pathologie d’autres maladies inflammatoires et neurologiques. De plus, ces derniers pourraient avoir un intérêt prognostique permettant d’identifier les patients qui vont développer une SEP après la découverte fortuite de lésions typiques de la maladie à l’IRM. Ce travail de thèse a donc caractérisé de nouveaux biomarqueurs de SEP devant être validés sur de larges cohortes multicentriques de patients et ouvre de nouvelles perspectives sur la compréhension des mécanismes physiopathologiques de la SEP.

Discovery, confirmation and verification of candidate biomarkers for multiple sclerosis diagnosis and prognosis in cerebrospinal fluid.Multiple sclerosis (MS) is an inflammatory disease of the central nervous system. Most often the disease initiates by a first demyelinating event called clinically isolated syndrome (CIS), followed by remission periods and relapses occurring at irregular intervals. Clinical symptoms and MRI are used for diagnosis, but clinicians lack tools to predict the rate of disease progression. This study aims at identifying biomarkers that predict the delay of conversion to MS after a CIS. We compared the cerebrospinal fluid (CSF) proteome from MS patients and symptomatic controls and the CSF from CIS patients with rapid conversion to MS (<1 year) and CIS patients with slow conversion to MS (>2 years). For the discovery step, human CSF samples (n=40) depleted of the 20 major plasma proteins were digested using a modified filter-assisted sample preparation (FASP) and analysed by high-resolution mass spectrometry using isobaric mass tag labelling or label-free quantification procedures. Proteins upregulated in CSF from MS patients included two proteins involved in tissue remodeling, namely chitinase-3-like protein-1 (CHI3L1) and chitinase-3-like protein-2 (CHI3L2). Their increased level in CSF of MS patients was confirmed by ELISA in a new cohort comprising CIS and MS patients (n=123) at different disease stages. Moreover, CHI3L1 levels in CSF and serum from CIS patients discriminated patients with rapid conversion to MS (< one year) from those with slower conversion.We also implemented a PRM method (peptide selection, dilution optimization of heavy isotope labeled non-purified peptides, reproducibility evaluation and method validation) to qualify a larger set of candidate biomarkers (226 peptides corresponding to 87 proteins) in a cohort different from the one used for the discovery step (n=60), including CSF from controls and MS patients at different disease stages. Finally, to further verify the 11 candidate biomarkers that passed this qualification step, we monitored 16 peptides in a new PRM assay, using shorter gradient and high-purity heavy isotope labeled peptides. This new PRM analysis was performed on a larger cohort (n=189) that included CSF of patients with other inflammatory and non-inflammatory neurological disorders in addition to control and MS patients. These analyses identified seven robust candidate biomarkers, which might help to discriminate patients suffering from MS or other neurological disorders.