Identification de biomarqueurs et modélisation de la maladie en utilisant des approches multimodales de neuroimagerie dans les maladies polyglutamine

Biomarkers Identification and Disease Modeling using Multimodal Neuroimaging Approaches in Polyglutamine Diseases

• Auteur / Autrice : Isaac Mawusi Adanyeguh
• Direction : Fanny Mochel
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Neurosciences
• Date : Soutenance le 15/09/2017
• Etablissement(s) : Paris 6
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Cerveau, cognition, comportement (Paris ; 1992-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut du cerveau (Paris ; 2009-....)
• Jury : Président / Présidente : Sandrine Betuing
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Itamar Ronen, Emmanuel Brouillet, Alexandra Dürr, Pierre-Gilles Henry, Emmanuel Roze
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Itamar Ronen, Christine Tranchant

Mots clés

Mots clés contrôlés

Spectroscopie de la résonance magnétique nucléaire

Marqueurs biologiques

Chorée de Huntington

Mots clés libres

Maladie de Huntington

Ataxie spinocérébelleuse

Biomarqueurs

Imagerie par résonance magnétique

Spectroscopie par résonance magnétique

Modélisation

Huntington disease

Spinocerebellar ataxia

Biomarkers

Résumé

Les maladies par expansion de polyglutamines sont des maladies neurodégénératives dues à l’expansion du trinucléotide cytosine-adénine-guanine (CAG) dans les gènes correspondants codant pour une expansion d’homopolymère de glutamine dans les protéines mutées. Ce projet concerne les formes les plus courantes qui sont la maladie de Huntington (MH) et les ataxies spinocérébelleuses (SCA) types 1, 2, 3 et 7. Ce sont des maladies autosomiques dominantes, responsables de troubles graves de la motricité partageant des voies physiopathologiques communes, avec un effet notable sur la dysfonction métabolique. La disponibilité des tests génétiques et le fait que la plupart du temps la maladie débute à l’âge adulte offre la possibilité d’une intervention thérapeutique avant l’apparition de symptômes. Toutefois, les échelles cliniques ne sont pas assez sensibles et ne peuvent effectivement être utilisés pour évaluer les personnes au stade présymptomatique de la maladie. Les techniques d’imagerie par résonance magnétique (IRM) et de spectroscopie (SRM) sont des approches non invasives qui permettent de recueillir des informations pertinentes et sensibles. Ainsi, dans ce travail, nous présentons une combinaison de différentes techniques d’IRM et SRM afin d’identifier de robustes biomarqueurs de la MH et des SCA. Nous présentons aussi des approches thérapeutiques prometteuses dans la MH. De la même manière, nous voulons démontrer que des biomarqueurs d’imagerie sont plus sensibles que des échelles cliniques. Pour conclure, nous combinons des données multimodales – volumétrie, SRM, métabolomique et lipidomique – à partir de SCA dans un modèle qui explique mieux la pathologie.

Mutations in different gene loci that lead to the encoding of the unstable and expanded glutamine-encoding cytosine-adenine-guanine (CAG) repeats results in the group of diseases known as the polyglutamine diseases. This project focuses on the most common forms which are Huntington disease (HD) and spinocerebellar ataxia (SCA) types 1, 2, 3 and 7. These are autosomal dominant diseases responsible for severe movement disorders and are thought to share common pathophysiological pathways with a major emphasis on metabolic dysfunction. The availability of genetic testing and their predominantly adult onset opens a window for therapeutic intervention before symptoms onset. However, current clinical scales are not sensitive and cannot effectively be used to evaluate individuals at the presymptomatic stage of the diseases. This prompts the need for biomarkers that are sensitive to macroscopic and microscopic changes that may occur prior to disease onset. Magnetic resonance imaging (MRI) and spectroscopy (MRS) techniques present non-invasive approaches to extract pertinent information that otherwise would not be possible with clinical scales. In this work therefore, we present a combination of different MRI and MRS techniques to identify robust biomarkers in HD and SCA. We also present therapeutic approaches that hold promise in HD. Likewise, we show that imaging biomarkers have higher effect sizes than clinical scales. Finally, we combine multimodal data – volumetry, MRS, metabolomics and lipidomic – from SCA into a model that best explains the pathology.