Thèse soutenue

Physique de l'adhésion membranaire : rôle de la présentation du ligand

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Auteur / Autrice : Ahmed Sharaf Abdelrahman
Direction : Kheya Sengupta
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Biophysique
Date : Soutenance le 28/03/2023
Etablissement(s) : Aix-Marseille
Ecole(s) doctorale(s) : École Doctorale Physique et Sciences de la Matière (Marseille)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre Interdisciplinaire de Nanoscience de Marseille (CINAM)
Jury : Président / Présidente : Laurent Limozin
Examinateurs / Examinatrices : Kheya Sengupta, Bertrand Fourcade, André Schroeder, Véronique Rigot, Laura Casanellas-Vilageliu
Rapporteur / Rapporteuse : Bertrand Fourcade, André Schroeder

Résumé

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L'adhésion membranaire est un outil que la cellule utilise pour interagir avec le milieu environnant.Les cellules adhèrent soit à d'autres cellules voisines dans l'adhésion cellule-cellule, soit à la matrice extracellulaire dans l'adhésion cellule-matrice.Dans ce travail, nous étudions différents aspects de l'adhésion cellulaire via des expériences sur des cellules vivantes ou des membranes modèles, afin de comprendre l'impact de la présentation des ligands, en particulier leur concentration, leur mobilité et leur distribution.Le premier objectif de ce travail est de fournir une compréhension physique de la dynamique de croissance des premiers stades de l'adhésion membranaire médiée par la cadhérine.Nous basons nos travaux sur des publications antérieures qui d'une part ont montré que la morphologie de la croissance des agrégats de cadhérine est régulée par de fins changements de fluctuations, et d'autre part, ont fourni un modèle pour extraire les paramètres moléculaires de la dynamique de croissance.Nous avons construit un système d'adhérence minimal composé de vésicules unilamellaires géantes décorées de cadhérine (GUV) et de bicouches lipidiques supportées (SLB) où la dynamique de croissance de la zone d'adhérence entre le GUV et le SLB pourrait être imagée à l'aide de la microscopie à contraste d'interférence de réflexion (RICM).La mobilité et la concentration de la cadhérine sur le SLB (désormais appelé ligand) pourraient être variées.Nous montrons que, comme prévu, l'état d'équilibre et la dynamique de l'adhérence sont fortement fonction de la concentration et de la mobilité des ligands, en ce sens qu'une mobilité plus rapide et une concentration plus élevée des ligands aident la dynamique de la croissance de l'adhérence à être plus rapide et la zone d'adhérence à l'équilibre qui en résulte être plus grand.Le deuxième objectif était de comprendre l'adhésion médiée par la cadhérine dans les cellules vivantes à la lumière de l'adhésion membranaire modèle discutée ci-dessus.Pour cela, nous avons utilisé des cellules PDAC qui pouvaient être modifiées pour exprimer un ou plusieurs types de cadhérines.Cependant, il s'est avéré qu'il est difficile d'amener ces cellules à adhérer spécifiquement via leur cadhérine à une surface fonctionnalisée, même si elles expriment des quantités détectables de cadhérine et adhèrent les unes aux autres.Le troisième objectif était d'étudier le rôle de la distribution des ligands sur le substrat dans l'adhésion des cellules vivantes pour lesquelles nous utilisons la structuration des protéines qui a récemment trouvé de nombreuses applications dans l'adhésion cellulaire.Pour cela, nous avons utilisé des cellules immunitaires à savoir des lymphocytes T adhérant via leurs récepteurs de cellules T (TCR).L'utilisation de la lithographie par faisceau d'électrons et de la fonctionnalisation de surface pour fabriquer des nano-modèles s'est avérée utile pour étudier les propriétés de la membrane cellulaire et du cytosquelette de cellules adhérentes.La régularité du motif fonctionnalisé permet une localisation précise du composant de motif, ce qui a permis d'utiliser un classificateur d'image basé sur un algorithme d'apprentissage en profondeur pour classer différentes caractéristiques souscellulaires dans la membrane des cellules T et le réseau d'actine qui co-localisent avec le composant de motif.Les fonctionnalités qui sont invisibles à l'œil humain même après l'application des pipelines de traitement d'image traditionnels deviennent accessibles.La capacité du classificateur d'image à classer les régions de la membrane et du cytosquelette localement impactées par les points fonctionnalisés par le motif avec une précision supérieure à la classification aléatoire, peut être considérée comme une indication que la membrane et le cytosquelette sont localement impactés par chaque motif de points.