Thèse soutenue

Modélisation en langage Kappa de la dynamique des cellules étoilées hépatiques durant le développement et la réversion de la fibrose

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Auteur / Autrice : Matthieu Bouguéon
Direction : Nathalie ThéretAnne Siegel
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Génétique, génomique, bioinformatique
Date : Soutenance le 21/12/2023
Etablissement(s) : Université de Rennes (2023-....)
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences de la Vie et de la Santé (Rennes ; 2022-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de recherche en santé environnement et travail -- Rennes - Institut de recherche en informatique et systèmes aléatoires (Rennes)
Jury : Président / Présidente : Cédric Lhoussaine
Examinateurs / Examinatrices : Jérôme Feret, Sophie Lotersztajn
Rapporteurs / Rapporteuses : Cédric Lhoussaine, Anna Niarakis, Fabien Crauste

Résumé

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La fibrose hépatique est une réponse de cicatrisation excessive induite par des lésions chroniques. Elle se caractérise par une accumulation de matrice extracellulaire (MEC), principalement constituées de collagène 1 (COL1), qui augmente la rigidité des tissus et entraîne un grave dysfonctionnement du foie. L'activation des cellules étoilées du foie (CEF), induite par le facteur de croissance TGFB1, est le principal processus à l'origine de la fibrose hépatique. Afin d'étudier la dynamique des CEF durant le développement et la réversion de la fibrose, nous avons développé un modèle multi-échelle intégrant les différents états des CEF ainsi que leur production de COL1, sous influence du TGFB1. Ce modèle est implémenté avec le langage Kappa, qui est un langage de réécriture de graphes à sites. En plus d'être le premier modèle multi-échelle de Kappa, ce modèle nous a permis de capturer la plasticité des cellules étoilées durant le développement et la réversion la fibrose. Les prédictions du modèle montrent que l'état d'inactivation des CEF joue un rôle essentiel dans le développement de la fibrose. Le modèle a été validé par de nouvelles expériences chez la souris et les prédictions ont été validées avec des données de RNAseq chez des patients fibrotiques.