Modélisation de la réponse immunitaire au virus du Syndrome Dysgénésique et Respiratoire Porcin

par Natacha Go

Thèse de doctorat en Sciences du vivant

Sous la direction de Suzanne Touzeau et de Catherine Belloc.

Le président du jury était Éric Parent.

Le jury était composé de Suzanne Touzeau, Catherine Belloc, Andrea Wilson.

Les rapporteurs étaient Thomas Hagenaars, François Lefèvre.


  • Résumé

    Le SDRPv est responsable de pertes économiques mondiales et son contrôle est un enjeu majeur pour la production porcine. La vaccination, principale mesure de contrôle, ne permet pas d'éradiquer l'infection et confère seulement une protection partielle de l'hôte. Ce manque d'efficacité est principalement due à grande variabilité de virulence des souches du SDRPv, induisant des dynamiques intra-hôte très variables. L'objectif de cette thèse est de mieux comprendre les interactions entre le virus et la réponse immunitaire, dans l'optique d'améliorer le contrôle de cette maladie. Pour cela, une approche de modélisation dynamique et déterministe a été choisie. Nous avons développé un modèle immunitaire original qui consiste en une représentation intégrative de la dynamique intra-hôte. Il décrit les mécanismes immunitaires à l'échelle inter-cellulaire, incluant la réponse innée, l'activation et l'orientation de la réponse adaptative, ainsi que leurs régulations complexes par les principales cytokines. Nos premiers résultats montrent que des durées d'infection similaires mais associées à des dynamiques immunitaires contrastées s'expliquent par la prise en compte des mécanismes immunitaires impactés par la virulence. Cela apporte de nouvelles pistes pour expliquer les incohérences apparentes entre résultats expérimentaux. Nous avons ensuite montré que l'exposition, dont l'effet est souvent négligé, a un impact sur la dynamique intra-hôte qui varie en fonction de la virulence. Finalement, nous avons exploré la dynamique intra-hôte induite par l'infection d'animaux vaccinés, ouvrant des pistes pour améliorer l'efficacité des vaccins. Cette thèse apporte également de nouvelles pistes pour guider les approches futures, aussi bien expérimentales que par modélisation, ainsi que des perspectives prometteuses pour le contrôle du SDRPv à l'échelle du troupeau.

  • Titre traduit

    Modelling the immune response to the Porcine Reproductive and Respiratory Syndrome virus


  • Résumé

    PRRSv is responsible for significant worldwide production losses and its control is a major challenge for the swine industry. Vaccination, the main control measure, does not allow to eradicate the infection and only confers a partial protection to the host. This lack of efficiency is mainly due to the strong variability in PRRSv strain virulence, which induces highly variable within-host dynamics. This thesis aims at better understanding the interactions between the virus and the immune response in order to improve PRRSv control. To tackle this issue, a dynamic and deterministic modelling approach was chosen. We developed an original immunological model consisting in an integrative representation of the within-host dynamics. It describes the immune mechanisms at the between-cell scale, including the innate response, the activation and orientation of the adaptive response and their complex regulations by the major cytokines. Our first results show that similar infection durations associated with contrasted immune dynamics are explained by the consideration of the immune mechanisms affected by the strain virulence. They provide new insights to explain apparent inconsistencies between experimental data. We then showed that the exposure, whose effect is often neglected, has an impact on the within-host dynamics, which varies depending on the virulence level. Finally, the within-host dynamics induced by the infection of a vaccinated pig was explored, providing new insights to improve vaccine efficiency. This thesis also provides new insights to guide further experimental and modelling approaches and promising prospects for PRRSv control at the herd level.


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