Thèse soutenue

Modélisation computationnelle des interactions cellulaires dans la polyarthrite rhumatoïde. Déchiffrer le rôle des cellules résidentes et des cellules immunitaires dans l'articulation atteinte

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Auteur / Autrice : Naouel Zerrouk
Direction : Anna NiarakisFranck Augé
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Biologie Computationnelle
Date : Soutenance le 31/10/2023
Etablissement(s) : université Paris-Saclay
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Structure et dynamique des systèmes vivants (Gif-sur-Yvette, Essonne ; 2015-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de recherche européen pour la polyarthrite rhumatoïde (Evry, Essonne)
référent : Université d'Évry-Val-d'Essonne (1991-....)
graduate school : Université Paris-Saclay. Graduate School Life Sciences and Health (2020-….)
Jury : Président / Présidente : Liesbet Geris
Examinateurs / Examinatrices : Jasmin Fisher, Benjamin Hall, Gaetane Nocturne
Rapporteurs / Rapporteuses : Jasmin Fisher

Résumé

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La polyarthrite rhumatoïde (PR) est une maladie auto-immune dont l'étiologie n'est pas totalement comprise. La maladie se manifeste par des douleurs, des raideurs et des gonflements articulaires, ainsi que par une synovite chronique. L'état pathologique du tissu synovial dans la PR est le résultat d'interactions cellulaires entre les synoviocytes résidents et les cellules immunitaires. Ces interactions cellulaires définissent de nombreux aspects de la maladie et pourraient constituer des cibles thérapeutiques potentielles. Il n'existe aujourd'hui aucun traitement curatif de la PR. Les thérapies proposées ne peuvent qu'atténuer les symptômes et sont souvent associées à plusieurs effets indésirables. Dans ce projet de thèse, je souhaite étudier les interactions cellulaires impliquées dans la maladie, comprendre le mécanisme d'action des traitements actuels de la PR et tester de nouvelles combinaisons de médicaments. Je souhaite également identifier de nouvelles cibles thérapeutiques et proposer d'éventuels repositionnements de médicaments. Dans cette optique, j'ai développé une approche computationnelle et systémique afin d'obtenir une représentation multicellulaire des mécanismes impliqués dans la PR. Pour cela, j'ai construit l'atlas de la PR, un atlas qui récapitule les connaissances actuelles sur les cascades intracellulaires impliquées dans la maladie. L'atlas est basé sur une curation manuelle de la littérature et des bases de données, et enrichi avec des données omiques. Il comprend quatre cartes spécifiques au macrophage, de phénotypes M1 et M2, au fibroblaste et au lymphocyte CD4+ de type Th1. Afin d'obtenir une représentation multicellulaire de l'articulation, j'ai créé la première carte multicellulaire de la PR en intégrant les interactions intercellulaires bidirectionnelles identifiées dans la littérature et les données omiques. Cependant, cette carte reste limitée par sa nature statique lorsqu'il s'agit de faire des prédictions. Pour étudier le comportement émergent de ce système, j'ai utilisé l'outil CaSQ pour convertir les cartes en modèles Booléens. Ces modèles logiques ne nécessitent pas de paramètres cinétiques et peuvent intégrer des informations provenant de la littérature et de données omiques, ce qui en fait une option appropriée pour l'analyse des réseaux à grande échelle. La recherche d'attracteurs est un point clé dans l'analyse des modèles Booléens; cependant, elle nécessite une puissance computationnelle importante. De plus, les attracteurs biologiquement cohérents doivent être identifiés d'une manière spécifique aux cellules et aux maladies étudiées. À cet effet, j'ai développé une framework qui analyse les modèles Booléens en mode synchrone à l'aide d'une nouvelle version de l'outil BMA déployé dans un cluster de calcul haute performance. La framework identifie tous les attracteurs, puis teste leur cohérence par rapport aux données omiques et aux connaissances actuelles. Pour identifier de nouvelles options thérapeutiques dans la PR, je me suis intéressée aux macrophages. J'ai effectué une recherche exhaustive de cibles thérapeutiques dans les modèles des macrophages M1 et M2. J'ai ensuite simulé des knock-outs (KOs) simples et doubles qui m'ont permis d'identifier NFKB, JAK1/JAK2 et ERK1/Notch1 comme cibles potentielles pour supprimer les macrophages pro-inflammatoires. J'ai également identifié GSK3B comme cible potentielle pour activer les macrophages anti-inflammatoires. La prochaine étape consiste à étudier de nouvelles options thérapeutiques dans un contexte multicellulaire en simulant des KO simples et doubles sur le modèle multicellulaire. L'objectif est d'étudier comment la suppression et/ou l'activation de certaines populations cellulaires pourrait réguler l'inflammation et la destruction du cartilage dans la synoviale de la PR. Notre framework, appliquée à la carte multicellulaire de la PR, ouvre la voie pour l'analyse de nombreuses autres cartes d'une manière intégrative et combinatoire.