Le déclin de la fonction pulmonaire et la destruction progressive des tissus des voies aériennes sont les premières causes de morbidité et de mortalité dans la mucoviscidose (CF). Grâce à un suivi régulier et à des traitements symptomatiques, la qualité de vie et l'espérance de vie des patients CF ont considérablement augmenté. Pour le suivi des patients, les cliniciens utilisent principalement des paramètres cliniques et biologiques. L'objectif principal de ce projet de thèse était d'identifier des biomarqueurs de l'atteinte pulmonaire basés sur la méthylation de l'ADN. Par une approche tout-génome (Infinium 450K), nous avons mesuré la méthylation de l'ADN dans les cellules épithéliales nasales de patients CF et d'individus contrôles sains (cohorte MethylCF, 51 patients, 24 contrôles). Nous avons montré que les profils de méthylation différaient entre patients et contrôles mais aussi entre patients à atteinte pulmonaire modérée et sévère. Les changements de méthylation ont principalement eu lieu dans des régions régulatrices (enhancers) et dans des gènes associés à l'adhésion cellulaire et aux réponses inflammatoire et immunitaire. En combinant données épigénomiques et données cliniques, nous avons sélectionné des potentiels biomarqueurs de sévérité de l'atteinte pulmonaire, et des potentiels biomarqueurs de l'évolution de la fonction pulmonaire. Pour valider les biomarqueurs, nous avons constitué une cohorte longitudinale, MethylBiomark, de 50 patients CF suivis pendant 18 mois. A partir d'échantillons d'expectoration recueillis tous les six mois environ, nous avons mesuré la méthylation de l'ADN des potentiels biomarqueurs par pyroséquençage. Deux biomarqueurs corrélaient avec la sévérité de l'atteinte pulmonaire (VEMS et CVF), et un biomarqueur corrélait avec l'évolution de la fonction pulmonaire (variation de VEMS). Le second objectif de cette thèse était d'étudier l'impact des variations de méthylation d'ADN sur l'expression des gènes, en croisant des données épigénomiques et transcriptomiques générées à partir des mêmes échantillons (sang total, cohorte MethylCF). L'analyse transcriptomique a permis d'identifier (i) des gènes différentiellement exprimés entre patients et contrôles, qui étaient associées aux réponses inflammatoire et immunitaire, et (ii) des modules de co-expression (WGCNA) qui corrélaient fortement avec des paramètres cliniques, dont le diabète. / Lung function decline and progressive destruction or airway tissues are the main causes of morbidity and mortality in cystic fibrosis (CF). Quality of life and life expectancy of CF patients greatly increased over the last decades, because of a regular follow-up and symptomatic treatments. For the follow-up of patients, clinicians usually use clinical or biological parameters. The main goal of this thesis was to identify DNA methylation biomarkers of CF lung disease. We measured genome-wide DNA methylation (with Infinium 450K) in nasal epithelial cells from CF patients and healthy controls (MethylCF cohort, 51 patients, 24 controls). We showed that DNA methylation profiles differed between CF patients and controls, but also between patients with mild and severe lung disease. DNA methylation changes mainly occurred in regulatory regions (enhancers) and in genes associated with cell adhesion and inflammatory and immune responses. By combining epigenomic and clinical data, we selected potential biomarkers of lung disease severity, and potential prognostic biomarkers of the evolution of the lung function. To validate these biomarkers, we built a new longitudinal cohort of 50 CF patients followed for 18 months. We measured the DNA methylation level of the biomarkers by pyrosequencing in sputum samples collected every 6 months. Two biomarkers correlated with lung disease severity (measured by FEV1 and FVC) and one biomarker correlated with the evolution of the lung function (FEV1 variation). The second goal of this thesis was to investigate the impact of DNA methylation changes on gene expression, by combining epigenomic and transcriptomic data from the same samples (whole blood, MethylCF cohort). The transcriptomic analysis revealed (i) differentially expressed genes between patients and controls, that were mainly involved in inflammatory and immune responses, and (ii) co-expression gene modules (WGCNA) highly correlated with clinical parameters, and notably CF-related diabetes.

Le développement de nouveaux médicaments ou traitements contre le cancer requiert des années de travail préclinique avant de se rendre aux essais cliniques et ultimement le marché. Malheureusement, la grande majorité des composés ne réussiront pas cette transition et ne démontreront pas de bénéfices en essais cliniques. Dans le but de réduire l’attrition au long du processus de développement des médicaments, la modélisation mathématique est de plus en plus utilisée dans la recherche préclinique pour investiguer et optimiser les traitements pour améliorer les probabilités de succès de thérapies potentielles. Les modèles mécanistiques visent à incorporer les mécanismes d’action d’un médicament ainsi que les interactions physiologiques et cellulaires pour approfondir notre compréhension des systèmes et des effets thérapeutiques. La dissertation suivante traite de l’implémentation the modèles mécanistique hétérogènes dans des contextes précliniques pour la recherche contre le cancer. Le second chapitre discute du cancer des cellules granulosa ovarienne and du développement d’un modèle mathématique pour investiguer le potentiel d’une thérapie combinatoire qui inclut une chimiothérapie et une immunothérapie produisant une protéine en lien avec le facteur de nécrose tumorale (TRAIL) à l’aide d’un virus oncolytique (VO). Le modèle considère les cellules tumorales à travers les stades de la mitose, l’infection de ces cellules par le VO et la pression du système immunitaire inné sur la population de cellules tumorales. Le modèle incorpore aussi des modèles pharmacocinétique/pharmacodynamie (PK/PD) pour TRAIL et le médicament chimio thérapeutique, composé activateur de procaspase-1 (PAC-1). Cela inclue un modèle PK mécanistique décrivant la liaison de TRAIL à son récepteur ainsi qu’un modèle pharmacocinétique à deux compartiments pour PAC-1 dans le but d’intégrer les deux concentrations dans une fonction d’effets combinés affectant la population de cellules cancéreuses. À travers les simulations, nous avons déterminé les doses minimales requises et le schéma posologique optimal pour PAC-1 pour minimiser la croissance tumorale. Nous avons aussi établi un scénario permettant d’éradiquer la tumeur à l’aide d’un VO possédant un taux d’infection plus grand qu’initialement testé. 4 Dans le chapitre 3, nous présentons différentes approches pour inclure la variabilité inter-individuelle dans des modèles mécanistiques et discutons de leur bénéfices et désavantages. Nous décrivons comment les modèles PK de population (PopPK) informent sur la moyenne des paramètres d’une cohorte, la variation provenant des covariables et comment cette variabilité dans les paramètres permet d’étudier différentes dynamiques à travers une population. Dans une cohorte, la variabilité peut être généré par des algorithmes en assurant que les patients virtuels générés possèdent des paramètres et des résultats réalistiques. Nous discutons aussi des cohortes in silico pouvant prédire un intervalle de résultats and de scénarios potentiels d’un traitement. Ces essais cliniques virtuels sont très utiles en pharmacologie quantitative de systèmes (QSP). Enfin, nous présentons une application d’un modèle PopPK utilisant 300 patients virtuels dans un modèle QSP pour la différentiation des cellules souches mammaires affectées par des doses d’estrogène. Nous investiguons l’effet de cette thérapie hormonale sur la différentiation cellulaire pour son application potentiel pour traiter le cancer du sein triple négatif (TNBC) puisque la prolactine a été proposée dans des modèles expérimentaux pour forcer la différentiation cellulaire des cellules cancéreuses. Notre modèle et les résultats obtenus servent de preuve de concept pour continuer la recherche des méthode pharmacologiques pour induire la différentiation des cellules souches permettant de réduire la sévérité et la plasticité des cellules cancéreuses. / Developing novel cancer drugs or therapies requires years of preclinical work before translation to clinical trials and ultimately the market. Unfortunately, an overwhelming majority of compounds will fail to make this transition and will show no benefit in trials. To reduce attrition along the drug development pipeline, mathematical modelling is increasingly used in preclinical work to investigate and optimize treatment scenarios, in the hope of improving the success rate of potential therapies. Mechanistic models aim to incorporate the mechanisms of actions of drugs and physiological/cellular interactions to provide a deeper understanding of the system and rationally investigate therapeutic effectiveness. This thesis focuses on the implementation of heterogeneous, mechanistic mathematical models in preclinical contexts in cancer drug development. The first chapter of this thesis provides an overview of mathematical oncology and the drug discovery pipeline by presenting different tumour growth models and the integration of therapeutic effect through pharmacokinetic/pharmacodynamic (PK/PD) models. The second chapter of this thesis discusses granulosa cell tumour (GCT) of the ovary and the development of a mathematical model to investigate the potential of a combination therapy using a chemotherapy and an immunotherapy that produces tumour necrosis factor-related apoptosis-inducing ligand (TRAIL) through an oncolytic virus (OV). The model considers tumour cells throughout the phases of the cell cycle, the infection of these cancer cells by the OV, and the innate-immune pressure from the body. It also incorporates detailed PK/PD models for TRAIL and the chemotherapeutic drug, procaspase activating compound-1 (PAC-1). This includes a mechanistic receptor binding PK model for TRAIL as well as a two-compartment PK model for PAC-1 to properly integrate the concentrations of both compounds in the combination effect function applied to the cancer cell populations. Through simulations and hypothesis testing, we determined the minimal doses and ideal dosing regimens for PAC-1 that best controlled tumour growth. We also established how to successfully eradicate the tumour under the assumption of a much higher infection rate of the OV. 6 In the third chapter, we present different approaches to include inter-individual variability into mechanistic mathematical models, each with their own benefits and challenges. We describe how population PKs (PopPK) inform on cohort averages and variability due to covariates, and how to use this heterogeneity to recover the dynamics of drug treatment in patient populations. Variability in cohorts can also be generated through algorithms ensuring that virtual patients have realistic parameters and outcomes. We also touch upon in silico trials that help to predict a range of outcomes and treatment scenarios. These in silico clinical trials are highly valuable in quantitative system pharmacology (QSP) due to their predictive nature. Lastly, we present an application of PopPK using 300 generated patients in a QSP model for mammary stem cell differentiation under treatment with estrogen (estradiol). We investigate the effect of hormone therapy on mammary cell differentiation due to its potential application in triple negative breast cancer (TNBC), as prolactin has been proposed in experimental models to induce differentiation in TNBC stem cells. Our model and results serve as proof of concept for the continued investigation into pharmacological means of inducing stem cell differentiation to reduce cancer plasticity and severity.