Application de la biologie systémique et du profilage multicouche pour une compréhension globale du vieillissement cellulaire

Applying Systems Biology and Multi-layered Profiling Towards a Comprehensive Understanding of Cell Aging

• Auteur / Autrice : Jose Americo Nabuco Leva Ferreira de Freitas
• Direction : Oliver Bischof, Benno Schwikowski
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Aspects moléculaires et cellulaires de la biologie
• Date : Soutenance le 17/09/2020
• Etablissement(s) : Université Paris Cité
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Bio Sorbonne Paris Cité (Paris ; 2014-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut Pasteur (Paris). Unité Organisation nucléaire et oncogenèse
• Partenaire(s) de recherche : Structure de recherche : Institut Pasteur. Département de Biologie cellulaire et infection (2006-….)
• Jury : Président / Présidente : Masashi Narita
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Han Li, Véronique Thomas-Vaslin, Marco A. Mendoza
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : Inna Kuperstein

Mots clés

Mots clés contrôlés

Épigénomique

Biologie systémique

Métabolomique

Méthylome

Mort cellulaire

Vieillissement

Mots clés libres

Transcriptomique

Transcriptomics

Résumé

La sénescence cellulaire (SC) qui correspond à un destin cellulaire est caractérisée par un arrêt stable de son cycle dont les cellules présentent un dysfonctionnement. La SC joue un rôle complexe dans la physiologie et la physio-pathologie. Les cellules sénescentes sont extrêmement impliquées dans la suppression de tumeurs, le développement embryonnaire et la cicatrisation des plaies, mais aussi dans de nombreuses pathologies liées à l’âge, y compris, paradoxalement, dans le développement de tumeurs. Mon travail de thèse représente une analyse exhaustive, en temps différé, des différentes couches de l’épigénome, du transcriptome et du métabolome des cellules qui entrent en SC. Il est divisé en trois sous-projets.Tout d’abord, j’ai étudié la dynamique de la liaison des facteurs de transcription(FT) aux activateurs dans la sénescence induite par oncogène (SIO). Les facteurs de transcription s’organisent en un réseau hiérarchisé, les ”pioneers” façonnant le paysage des activateurs en recrutant des ”settlers” et des ”migrants” pour affiner la régulation de l’expression des gènes. Plus précisément, j’ai découvert que les membres de la famille des AP1 précèdent la majorité des autres FT, amorçant la chromatine afin d’initier et coordonner la réponse transcriptionnelle de la SC.Ensuite, j’ai effectué une analyse approfondie des changements métaboliques associés à la SC, en intégrant les résultats de fibroblastes qui entrent en sénescence réplicative, induite par oncogènes et par dommages à l’ADN, en parallèle d’une caractérisation de la SIO dans les myoblastes primaires. J’ai identifié plusieurs métabolites qui s’accumulent ou diminuent dans les cellules sénescentes. Ceux-ci sont associés à des modifications post-traductionnelles, à la synthèse des protéines, àla biosynthèse et à l’oxydation des lipides, ainsi qu’à la production d’énergie. En particulier, l’alpha-cétoglutarate (aKG) et l’uridine diphosphate N-acétylglucosamine(UDP-GlcNAc) agissent comme des substrats pour les modificateurs de la chroma-tine, ce qui suggère un implication dans la régulation des gènes.Troisièmement, j’ai défini un modèle mathématique décrivant l’évolution tran-scriptionnelle des cellules entrant en SIO. J’ai généré ce modèle en me servant de l’algorithme Sparse Identification of Nonlinear Dynamics (SINDy) dans unenvironnement de calcul haute performance. J’ai validé le modèle avec des données de transcriptomiques provenant des expériences d’inhibition de JUN et RELA. Lorsde l’inhibition de JUN, un membre de la famille des AP1, la simulation du modèle s’est davantage rapprochée de la sénescence cellulaire que de RELA. Ce qui suggère que le rang des FT dans la hiérarchie de la liaison à la chromatine pourrait être déterminée par la prévisibilité de sa réponse transcriptionnelle.Dans son ensemble, mon analyse intégrative permet une meilleure compréhension de la SC et possède le potentiel de révéler des vulnérabilités jusqu’alors inconnues des cellules sénescentes et qui pourraient être utilisées en vue de traiter le cancer et les maladies liées à l’âge, favorisant ainsi une plus longue et meilleure qualité de vie.

Cellular senescence (CS) is a cell fate characterized by a stable cell cyclearrest of dysfunctional cells. CS has an intricate role in physiology and patho-physiology. Senescent cells play a vital role in tumor suppression, embryonicdevelopment, and wound healing, but also in many age-related pathologies,including paradoxically, tumor development. My thesis work represents acomprehensive time-resolved analysis of the epigenome, transcriptome, andmetabolome layers of cells undergoing CS and is divided into three subprojects.First, I investigated the dynamics of transcription factor (TF) binding toenhancers in oncogene-induced senescence (OIS). TFs organize in a hierar-chical network, with pioneers shaping the enhancer landscape by recruitingsettlers and migrants to fine-tune gene expression. Specifically, I discoveredthat the AP1 family members precede the majority of other TFs, primingchromatin to initiate and coordinate the CS transcriptional response.Second, I performed an extensive analysis of the metabolic changes asso-ciated with CS, integrating results from fibroblasts undergoing replicative,oncogene-induced, and DNA damage-induced senescence, in addition to acharacterization of OIS in primary myoblasts. I identified several metabolitesthat accumulate or diminish in senescent cells, and those are associated withpost-translational modifications, protein synthesis, lipid biosynthesis and oxi-dation, and energy production. In particular, alpha-ketoglutarate (aKG) anduridine diphosphate N-acetylglucosamine (UDP-GlcNAc) act as substratesfor chromatin modifiers, suggesting roles in gene regulation.Third, I defined a mathematical model describing the transcriptionalevolution of cells undergoing OIS. I generated this model using the SparseIdentification of Nonlinear Dynamics (SINDy) algorithm in a high-performancecomputing environment. I validated the model with transcriptome dataderived from JUN and RELA depletion experiments. On inhibition of JUN, amember of the AP1 family, the model simulation behaved closer to senescentcells than on RELA, suggesting that TF rank in the chromatin bindinghierarchy may determine the predictability of its transcriptional response.Together, my integrative analysis provides a deeper understanding of CSand has the potential to reveal previously unknown vulnerabilities of senescentcells that may be exploited to treat cancer and age-related diseases, promotinga longer healthspan.