Thèse soutenue

Régulation réciproque entre les microARN et leurs cibles
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Auteur / Autrice : Sophie Mockly
Direction : Hervé Seitz
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Biologie Santé
Date : Soutenance le 08/12/2021
Etablissement(s) : Montpellier
Ecole(s) doctorale(s) : Sciences Chimiques et Biologiques pour la Santé
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut de génétique humaine (Montpellier)
Jury : Président / Présidente : Severine Chambeyron
Examinateurs / Examinatrices : Hervé Seitz, Severine Chambeyron, Helge Großhans, Alena Shkumatava, Christine Gaspin, Jérôme Cavaillé
Rapporteurs / Rapporteuses : Helge Großhans, Alena Shkumatava

Mots clés

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Mots clés contrôlés

Résumé

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Au cours des 15 dernières années, des centaines de microARN ont été identifiés et proposés comme impliqués dans le contrôle de nombreux processus biologiques, en condition saine ou dans des maladies. Nous avons étudié deux aspects de la biologie des microARN : le rôle biologique d'un microARN perçu comme suppresseur de tumeur, et le contrôle de la stabilité des microARN. Certains microARN ont été définis comme pro-oncogéniques ou suppresseurs de tumeur de par leur rôle dans le contrôle de voies cellulaires critiques dans l'établissement de cancer. Néanmoins, une définition consensuelle d'un microARN suppresseur de tumeur fait toujours défaut. Comme pour les gènes codants, nous proposons que les microARN suppresseurs de tumeur doivent démontrer des signes d'inactivation génétique ou épigénétique dans les cancers et présenter une activité anti-proliférative à des niveaux d'expression endogènes. Dans un premier projet, nous avons testé cette définition avec le microRNA miR-34a, qui a attiré beaucoup d'attention puisqu'il est directement régulé par le facteur de transcription suppresseur de tumeur p53 et est devenu le premier miARN testé en tant que médicament atteignant la phase 1 des essais cliniques en oncologie. Nous avons utilisé des données de séquençage de cancers pour évaluer le niveau d'expression et le statut génétique de miR-34a dans plusieurs types de cancer. Nous avons également réalisé une ablation génétique dans des lignées de cellules cancéreuses afin de mesurer la fonction endogène de ce microRNA sur la prolifération cellulaire et avons examiné en profondeur les études antérieures de surexpression montrant son effet anti-prolifératif pour expliquer les divergences avec nos résultats. En parcourant une grande diversité de types de cancer, il apparaît que miR-34a n'est pas inhibé dans les tumeurs primaires par rapport aux tissus normaux adjacents, et que le locus exprimant ce microARN ne présente pas d'accumulation de mutations dans les cancers. Notre travail montre également que l'activité anti-proliférative établie du miR-34a est basée sur des expériences de surexpression conduisant à des niveaux de microRNA irréalistement élevés. Nos données indiquent finalement que les niveaux endogènes de miR-34a n'ont pas un tel effet et plaident donc contre une fonction tumeur-suppressive pour miR-34a.Les microARN répriment les ARNm, mais réciproquement, les ARNm cibles peuvent également moduler la stabilité des microARN. Dans un second projet, nous avons examiné la régulation endogène des microARN par les ARNm via la dégradation des microARN dirigée par les ARN cibles ou ''target RNA-directed microRNA degradation'' (TDMD). Des cibles artificielles ainsi que des exemples in vivo (des transcrits viraux, l'ARNlnc libra chez le Poisson-zèbre, l'ARNlnc Cyrano chez la Souris) ont permis de démontrer qu'une complémentarité étendue entre un ARN cible et un microARN entraîne la protéolyse du complexe protéique associé au microARN ou ''microRNA-Induced Silencing Complex'' par la voie ubiquitine-protéasome, ce qui expose le microARN à la dégradation. Sur la base des données publiées sur les modèles d'ARN cibles conduisant au TDMD et à l'analyse de la conservation phylogénétique des génomes, nous avons développé un outil informatique permettant l'identification in silico des sites d'ARN qui induisent la dégradation des microARN par TDMD. En le complémentant avec des données de RNA-seq et de small-RNA-seq publiées, notre logiciel permet de faire ressortir les candidats inducteurs de TDMD spécifiques à un type cellulaire. Nos résultats ont permis d'identifier plusieurs candidats convaincants dans les neurones de souris et leur caractérisation moléculaire a été initiée.