Modélisation du répertoire des lymphocytes T circulants et son application dans les maladies cardiovasculaires

Modelling the T-cell repertoires of circulating T-cells and its application in cardiovascular diseases

• Auteur / Autrice : Kenz Le Gouge
• Direction : Maria de la Encarnacion Mariotti-Ferrandiz
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Bioinformatique et biologie des systèmes
• Date : Soutenance le 14/12/2023
• Etablissement(s) : Sorbonne université
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Complexité du vivant (Paris)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Immunologie, immunopathologie, immunothérapie (Paris ; 2009-....)
• Jury : Président / Présidente : Yves Allenbach
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Pierre Boudinot
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Ziad Mallat, José Borghans, Anne Eugster

Mots clés

Mots clés contrôlés

Immunologie

Récepteurs cellulaires

Bioinformatique

Lymphocytes T

Maladies cardiovasculaires

Mots clés libres

Immunologie

Cardiologie

Lymphocytes T

Répertoire

Bioinformatique

Modélisation

Immunology

Cardiology

T-cells

Repertoire

Bioinformatics

Modelling

Résumé

Les maladies cardio-vasculaires MCV représentent la première cause de mortalité en Europe, devant les différents cancers, et sont un enjeu actuel majeur de santé publique. Le système immunitaire est impliqué dans l’étiologie de ces maladies. Parmi les nombreux acteurs du système immunitaire, les lymphocytes T jouent un rôle prépondérant dans l’établissement de ces maladies, leur progression ou la réparation des tissus endommagés. Les lymphocytes T exercent leur fonction suite à leur activation déterminée par leur capacité à reconnaitre de manière spécifique des protéines, ou antigènes, soit exogènes, issues par exemple de pathogènes, allergènes, ou endogènes issues par exemple du renouvellement physiologique cellulaire ou de cellules tumorales. Cette reconnaissance est opérée par un récepteur particulier, appelé le TCR pour T-cell receptor. Contrairement à la majorité des gènes, le TCR est généré par un processus de recombinaison somatique aléatoire entre une centaine de gènes appartenant à trois grandes familles : V, pour Variable, D pour Diversité et J pour Jonction. Ce mécanisme, unique aux gènes codant pour les récepteurs spécifiques d’antigènes, a lieu dans le thymus, au cours du développement et de la différenciation des lymphocytes T et conduit à la production de plusieurs milliards de TCR différents chez un individu. Cette diversité forme le répertoire TCR et confère à chaque individu la capacité de reconnaitre tout antigène, exogène ou endogène, et de mettre en œuvre une réponse immunitaire. Ainsi, le répertoire TCR va être façonné tout au long de la vie d’un individu au gré des expositions variables et/ou successives à l’environnement antigénique auquel il se confronte. Dans le cadre de ma thèse, j’avais pour objectif d’évaluer quel pouvait être le lien entre la composition du répertoire TCR et sa dynamique avec le développement et la progression des maladies cardio-vasculaires. D’une part, j’ai évalué la fiabilité des technologies de séquençage permettant l’analyse fine de la composition du répertoire TCR au travers de la quantification des séquences de plusieurs milliers de TCR. Au cours de ces travaux, j’ai développé un outil de contrôle qualité qui m’a permis d’identifier un phénomène de contamination dépendant de la gamme de séquenceur utilisant la technologie d’amplification par exclusion, et de mettre au point un algorithme de détection et de décontamination de nos données. D’autre part, j’ai caractérisé le répertoire TCR dans différentes situations de MCV. Au travers d’une collaboration nationale, j’ai caractérisé le répertoire TCR circulant de cas pédiatriques du syndrome d’inflammation multiple survenus suite à la COVID-19. Cette étude a été fondamentale pour confirmer l’effet superantigène à distance d’une infection au Sars-CoV2, et de démontrer la pertinence des données de séquençage TCR en complément d’observations cliniques pour l’aide au diagnostic. Dans le cadre d’une collaboration internationale, nous avons eu accès à des prélèvements sanguins de patients ayant eu un infarctus du myocarde. L’objectif de mes travaux était d’identifier, à partir des TCR du sang de ces patients, un ensemble de TCR capables de prédire la réparation cardiaque chez ces patients. Ces travaux ont permis de démontrer la faisabilité d’une méthode d’identification d’une signature de TCR distinguant les bons des mauvais réparateurs. Enfin, dans une seconde cohorte de patients atteints d’infarctus, j’ai exploré la pertinence de l’analyse en réseau des TCR pour l’analyse de données de séquençage à faible couverture. Ces travaux ont permis de montrer que les signatures associées au pronostic de réparation cardiaques n’étaient pas liées à des TCR connus pour des spécificités cardiaques. Ensemble, ces résultats ont permis de mieux délimiter les possibilités que peuvent apporter le séquençage massif de TCR dans le contexte des maladies cardiovasculaires.

Cardiovascular diseases (CVD) are the leading cause of mortality in Europe, surpassing various cancers, and are a major current public health concern. The immune system is involved in the aetiology of these diseases. Among the many components of the immune system, T lymphocytes play a predominant role in the development, progression, or tissue repair of CVD. T lymphocytes carry out their function following their activation, which is determined by their ability to specifically recognise proteins or antigens, whether they are exogenous, such as those from pathogens or allergens, or endogenous, such as those from physiological cell renewal or tumour cells. This recognition is mediated by a specific receptor called the TCR, which stands for T-cell receptor. Unlike most genes, the TCR is generated through a random somatic recombination process involving around a hundred genes belonging to three major families: V for Variable, D for Diversity, and J for Junction. This unique mechanism, particular to genes encoding antigen-specific receptors, takes place in the thymus during the development and differentiation of T lymphocytes and results in the production of several billion different TCRs in an individual. This diversity forms the TCR repertoire and provides each individual with the ability to recognize any antigen, whether exogenous or endogenous, and initiate an immune response. Therefore, the TCR repertoire is shaped throughout an individual's life depending on variable and successive exposures to the antigenic environment they encounter. In the context of my thesis, my goal was to assess the connection between the composition of the TCR repertoire and its dynamics with the development and progression of cardiovascular diseases. First, I evaluated the reliability of sequencing technologies that allow for a detailed analysis of the TCR repertoire's composition through the quantification of sequences from thousands of TCRs. During this work, I developed a quality control tool that enabled me to identify a contamination phenomenon related to the sequencing platform utilizing the exclusion amplification technology and devised an algorithm for data detection and decontamination. Furthermore, I characterized the TCR repertoire in different cardiovascular disease (MCV) situations. Through a national collaboration, I characterized the circulating TCR repertoire in paediatric cases of multisystem inflammatory syndrome following COVID-19. This study was fundamental in confirming the remote superantigen effect of a Sars-CoV2 infection and demonstrating the relevance of TCR sequencing data in addition to clinical observations for diagnostic assistance. In an international collaboration, we had access to blood samples from patients who had experienced a myocardial infarction. The aim of my work was to identify, from the TCRs in these patients' blood, a set of TCRs capable of predicting cardiac repair in these patients. These efforts demonstrated the feasibility of a method to identify a TCR signature distinguishing good from poor repairers. Finally, in a second cohort of myocardial infarction patients, I explored the relevance of network analysis of TCRs for low-coverage sequencing data. These studies showed that the signatures associated with cardiac repair prognosis were not linked to TCRs known for cardiac specificity. Collectively, these results have helped to better define the possibilities that massive TCR sequencing can offer in the context of cardiovascular diseases.