Thèse soutenue

Onco-fertilité : Impact des facteurs influençant la réserve ovarienne après chimiothérapie

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Auteur / Autrice : Charlotte Sonigo
Direction : Nadine BinartMichaël Grynberg
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Aspects moléculaires et cellulaires de la biologie
Date : Soutenance le 27/06/2018
Etablissement(s) : Université Paris-Saclay (ComUE)
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Signalisations et réseaux intégratifs en biologie (Le Kremlin-Bicêtre, Val-de-Marne ; 2015-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Physiologie et physiopathologie endocriniennes (Le Kremlin-Bicêtre, Val-de-Marne ; 2006-....)
établissement opérateur d'inscription : Université Paris-Sud (1970-2019)
Jury : Président / Présidente : Jacques Young
Examinateurs / Examinatrices : Nadine Binart, Michaël Grynberg, Jacques Young, Anne-Laure Todeschini, Stéphane Fabre, Sophie Christin-Maitre
Rapporteurs / Rapporteuses : Anne-Laure Todeschini, Stéphane Fabre

Résumé

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La chimiothérapie induit une baisse de la fertilité en exerçant une toxicité directe sur les ovaires entrainant une diminution du stock ovocytaire. Couramment utilisé dans le traitement du cancer du sein, le cyclophosphamide (Cy) est une des drogues reconnue comme la plus gonadotoxique. Récemment, il a été proposé que le Cy provoquait une déplétion folliculaire par une entrée en croissance massive des follicules au repos. L’Hormone Anti-Müllérienne (AMH) étant un des facteurs régulant la sortie des follicules primordiaux de la réserve ovarienne, nous avons émis l’hypothèse que cette hormone pourrait limiter la gonadotoxicité du Cy. Nous avons montré qu’un traitement par AMH recombinante chez des souris pubères traitées par Cy, permettait effectivement de limiter la déplétion folliculaire. Sur le plan fondamental, nous avons mis en évidence que l’autophagie pouvait être un des mécanismes impliqués dans l’inhibition du recrutement folliculaire exercée par l’AMH. Enfin, la méthode de référence consistant à évaluer la réserve ovarienne chez la souris étant particulièrement longue et fastidieuse, nous avons développé une technique de comptage folliculaire automatisé en utilisant des méthodes d’intelligence artificielle, et plus particulièrement une approche de « deep learning».