Diversité de la 2'-O-ribose méthylation des ARN ribosomiques dans les cancers : développement d'outils et méthodes d'analyses

Diversity of 2'-O-ribose methylation of ribosomal RNAs in cancer : development of tools and analysis methods

• Auteur / Autrice : Hermes Paraqindes
• Direction : Virginie Marcel
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Bioinformatique - cancerologie
• Date : Soutenance le 16/12/2022
• Etablissement(s) : Lyon 1
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale de Biologie Moléculaire Intégrative et Cellulaire (Lyon ; 1999-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de Recherche en Cancérologie de Lyon
• Jury : Président / Présidente : Céline Brochier-Armanet
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Virginie Marcel, Olivier Namy, Christine Gaspin, Alexandre David
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Olivier Namy, Christine Gaspin

Mots clés

Mots clés contrôlés

Ribosomes

ARN ribosomiques

Cancer

Bioinformatique

Mots clés libres

Ribosome

ARN ribosomique

2’-O-ribose méthylation

RiboMethSeq

Bioinformatique

Hétérogénéité

Cancer

Ribosome

Ribosomal RNA

2'-O-ribose methylation

RiboMethSeq

Bioinformatics

Heterogeneity

Cancer

Résumé

Le ribosome est une macromolécule cellulaire composé de 80 protéines ribosomiques (RP) et de 4 Acide Ribonucléique ribosomique (ARNr). Le ribosome joue un rôle essentiel dans la cellule : il traduit les ARN messagers (ARNm) en protéines. Pendant longtemps, le ribosome a été vu comme une macromolécule non-spécialisée, homogène et jouant un rôle passif dans la synthèse des protéines. Cependant, des études récentes indiquent que les ribosomes montrent une hétérogénéité de composition en fonction des conditions physio-pathologiques avec des activités traductionnelles distinctes. Ainsi, les ribosomes semblent être des acteurs directs de la régulation traductionnelle. L’hétérogénéité de composition du ribosome a été observé pour les deux éléments qui le constitue : les RP et les ARNr. L’activité catalytique des ribosomes est essentiellement portée par les ARNr qui portent des modifications chimiques, incluant environ 110 méthylations de ribose (2’Ome) et 95 pseudouridilations. L’équipe « Ribosome, Traduction et Cancer » a démontré pour la première fois dans des lignées cellulaires que la 2’Ome des ARNr est altérée à certains sites seulement au cours de l’initiation tumorale mammaire et que cette altération site-spécifique affecte directement la traduction de certains ARNm codant pour des oncogènes. Par ailleurs, dans les tumeurs mammaires, l'expression de la fibrillarine (FBL), la méthyltransférase catalysant la 2’Ome des ARNr, est altérée et représente un marqueur indépendant de mauvais pronostic. Ces données suggèrent que la 2'Ome des ARNr est altérée dans les cancers et induit une dérégulation de la traduction favorisant la tumorigenèse et la progression de la maladie. Cependant, ces observations reposent sur des preuves indirectes ou provenant principalement de modèles cellulaires. Aujourd'hui, il reste à établir que la 2'Ome des ARNr varie dans les cancers et à caractériser leur association avec des caractéristiques biologiques et cliniques particulières afin de comprendre leur rôle en cancérologie.Nous avons utilisé la technologie innovante de RiboMethSeq afin d’analyser le taux de 2’Ome de l’ensemble des sites méthylés de l’ARNr en un seul séquençage dans deux cancers modèles : les cancers du sein et les gliomes. Grâce aux améliorations méthodologiques et bioinformatiques que nous avons apporté au RiboMethSeq, nous montrons pour la première fois que chez l’Homme et plus particulièrement dans les cancers, il existe une variabilité du niveau de 2’Ome au sein d’une tumeur (variabilité intra-tumorale : toutes les molécules d’ARNr ne sont pas méthylées) mais aussi entre les tumeurs (variabilité inter-patient). La variabilité de la 2’Ome n’est pas aléatoire, mais se fait sur un nombre restreint de sites avec seulement 40 % des sites qui présentent une forte variabilité inter-patients. Par ailleurs, nous avons identifié des sites dont le niveau de méthylation est significativement différent entre les caractéristiques biologiques et cliniques des cancers, comme le sous-type ou le grade tumoral. Parmi ces sites, certains sont communs à tous les types de cancer analysés (gliomes et sein) et d’autres sont spécifiques à un type de cancer. Dans l’ensemble, nos résultats démontrent pour la première fois que la 2’Ome des ARNr varie dans les cancers. De plus, la 2’Ome des ARNr est une couche supplémentaire reflétant l’hétérogénéité des cancers. Ces résultats ouvrent la voie à l’utilisation du ribosome comme bimarqueur, utile pour le diagnostic et la classification moléculaire des cancers, ainsi que comme potentiel cible thérapeutique. Les outils méthodologiques et bioinformatiques dédiés au RiboMethSeq développés sous forme de pipeline nextflow et package R seront diffusés au sein de la communauté scientifique et faciliterons l’analyse de la 2’Ome des ARNr.

The ribosome is a cellular macromolecule composed of 80 ribosomal proteins (RP) and 4 ribosomal Ribonucleic Acid (rRNA). The ribosome plays an essential role in the cell: it translates messenger RNA (mRNA) into proteins. For a long time, the ribosome was seen as a non-specialized, homogeneous macromolecule playing a passive role in protein synthesis. However, recent studies indicate that ribosomes show compositional heterogeneity according to physio-pathological conditions with distinct translational activities. Thus, ribosomes seem to be direct actors of translational regulation. The heterogeneity of ribosome composition has been observed for the two elements that constitute it: RPs and rRNAs. The catalytic activity of ribosomes is essentially carried by rRNAs that undergo chemical modifications, including about 110 ribose methylations (2'Ome) and 95 pseudouridilations. The ''Ribosome, Translation and Cancer'' team has demonstrated for the first time in cell lines that the 2'Ome of rRNAs is altered at certain sites only during breast tumor initiation and that this site-specific alteration directly affects the translation of certain mRNAs coding for oncogenes. Furthermore, in breast tumors, the expression of fibrillarin (FBL), the methyltransferase catalyzing 2'Ome of rRNAs, is altered and represents an independent marker of poor prognosis. These data suggest that 2'Ome rRNA is altered in cancers and induces a deregulation of translation that promotes tumorigenesis and disease progression. However, these observations are based on indirect evidence or mainly from cellular models. Today, it remains to establish that 2'Ome rRNAs vary in cancers and to characterize their association with specific biological and clinical features in order to understand their role in cancer.We used the innovative RiboMethSeq technology to analyze the 2'Ome level of all rRNA methylated sites in a single sequencing run in two model cancers: breast cancers and gliomas. Thanks to the methodological and bioinformatics improvements that we have made to RiboMethSeq, we show for the first time that in humans and more particularly in cancers, there is variability in the level of 2'Ome within a tumor (intra-tumor variability: not all rRNA molecules are methylated) but also between tumors (inter-patient variability). 2'Ome variability is not random, but occurs at a small number of sites with only 40% of sites showing high inter-patient variability. Furthermore, we identified sites that show significantly different methylation levels between biological and clinical characteristics of the cancers, such as tumor subtype or grade. Among these sites, some are common to all analyzed cancer types (glioma and breast) and others are specific to one cancer type. Overall, our results demonstrate for the first time that 2'Ome of rRNAs varies across cancers. Furthermore, the 2'Ome of rRNAs is an additional layer reflecting the heterogeneity of cancers. These results pave the way for the use of the ribosome as a bimarker, useful for the diagnosis and molecular classification of cancers, as well as a potential therapeutic target. The methodological and bioinformatics tools dedicated to RiboMethSeq developed in the form of nextflow pipeline and R package will be disseminated within the scientific community and will facilitate the analysis of the 2'Ome of rRNA.