Nous avons proposé dans cette thèse une nouvelle approche de modélisation des réponses cellulaire et tumorale durant la radiothérapie. Cette modélisation est fondée sur les chaînes de Markov. Elle se situe dans le cadre de la théorie de cible qui suppose qu'il existe dans la cellule des régions sensibles appelées cibles, qui doivent toutes être désactivées pour tuer la cellule. Un premier travail est consisté à proposer un modèle à temps discret en tenant compte non seulement des phases de réparations cellulaires entre les fractions de dose mais également de l'hétérogénéité des dommages cellulaires. Nous avons ensuite proposé un modèle stochastique de la durée de vie cellulaire. Cette modélisation fut également étendue à une population de cellules et a permis d'établir de nouvelles expressions des probabilités d'eﰓcacité et de complication thérapeutique. Nos derniers travaux portent sur le développement d'un modèle de type chaîne de Markov à temps continu qui pourrait être appliqué aux réponses des tumeurs traitées par la thérapie photodynamique.

Thesis (doctoral)--Lund University, 1995.

Thesis--Amsterdam. / Summary in English and Dutch. Includes bibliographical references.

Thèse (M.Sc.) -- Université Laval, 1998. / Bibliogr.: f. 74-87. Publié aussi en version électronique.

Lorsque les cellules normales évoluent vers un état néoplasique, elles acquièrent de nombreuses caractéristiques. Par exemple, ces cellules exhibent des voies métaboliques anormales et possèdent la capacité d’échapper à la destruction par les cellules de l’immunité, notamment en exploitant des points de contrôles immunitaires ou « immune checkpoints ». La molécule PD-L1 (Programmed Death-Ligand 1) appartient à la famille de protéines immuno-régulatrices B7 et a tout d’abord été décrite comme impliquée dans l’immuno-échappement tumoral suite à son interaction avec PD-1, récepteur exprimé à la surface des lymphocytes T. Associée à un mauvais pronostic, une expression aberrante de PD-L1 est retrouvée dans les hémopathies malignes ainsi que dans de multiples tumeurs solides. De manière intéressante, il a été montré que PD-L1 possède également des fonctions pro-tumorales intrinsèques. En effet, cette protéine joue un rôle dans la prolifération des cellules cancéreuses et leur résistance aux chimiothérapies, sans interagir avec PD-1. Toutefois, les mécanismes moléculaires modulés par PD-L1 et impliqués dans ces fonctions sont encore inconnus. Des voies métaboliques anormales ont été décrites comme pouvant contribuer à la croissance tumorale et la résistance aux thérapies. Ainsi, les objectifs de ma thèse ont été d’explorer le potentiel rôle de la protéine PD-L1 dans le métabolisme des cellules tumorales. En utilisant la méthode d’édition du génome avec les Zinc Finger Nucleases, nous avons invalidé le gène CD274 codant la protéine PD-L1 dans les cellules cancéreuses de sein MDA-MB-231 et investigué les fonctions métaboliques de cette molécule après surexpression dans ces mêmes cellules. Nous avons observé que PD-L1 induit un shift de la phosphorylation oxydative vers la glycolyse, correspondant à l’effet Warburg. Afin de valider cette reprogrammation métabolique, nous avons analysé le profil métabolique de ces cellules et mis en évidence une élévation des niveaux des intermédiaires de la glycolyse tels que le F-6-P, le F-1,6-P, le GAP, le DHAP, le PEP et le pyruvate dans la lignée surexprimant PD-L1, confirmant nos précédents résultats. D’autre part, et en accord avec nos observations quant à une augmentation de la production de ROS (Reactive Oxygen Species), nos données transcriptomiques suggèrent une répression de la voie de réponse au stress oxydatif NRF2 suite à l’expression de PD-L1 et notamment de ses gènes cibles tels que NQO2, GSTM3 et ABCC2. En outre, l’analyse in silico de bases de données de cohortes de patients atteints de cancer du sein a révélé une corrélation entre l’expression du gène PD-L1/CD274 et l’expression des gènes de la voie du stress oxydant (GSTM3 ; CYBB) ou des gènes codant les transporteurs de glucose (SLC2A1/GLUT1 ; SLC2A3/GLUT3), ces données supportant nos résultats obtenus in vitro. Par ailleurs, le glucose étant principalement utilisé par les cellules cancéreuses pour favoriser la biosynthèse de diverses biomolécules nécessaires à la prolifération cellulaire, ces résultats pourraient expliquer la tumorigénicité augmentée dans la lignée surexprimant PD-L1 lors des expériences de xénogreffe de cellules de cancer du sein humain chez des souris Nude. Ainsi, les travaux présentés dans cette thèse mettent en évidence de nouvelles fonctions intrinsèques de PD-L1 promouvant le développement tumoral, suggérant l’utilisation d’agents thérapeutiques inhibant ces mécanismes seraient prometteurs pour le traitement du cancer du sein. / Evolving to a neoplastic state, normal cells acquire many characteristics; indeed, tumor cells follow abnormal metabolic pathways and exhibit the ability to avoid immune destruction, partly by exploiting immune checkpoints. Many of these are currently under clinical investigation for new cancer treatments, notably the PD-1/PD-L1 axis.Programmed Death-Ligand 1 (PD-L1) molecule belongs to the B7 immunoregulatory proteins family and was originally described as mediating tumor immuno-escape through interaction with its receptor PD-1 on T cells. Associated with poor cancer outcome, aberrant PD-L1 expression has been observed in hematologic malignancies and in multiple solid tumor types. Actually, this protein has been shown to regulate tumor cell proliferation and resistance to chemotherapy through apoptosis inhibition, without interacting with PD-1. However, cellular mechanisms modulated by PD-L1 and involved in these functions are still unclear. Abnormal metabolic pathways are known for contributing to tumor growth and therapy resistance; therefore, the objective of my PhD thesis was to investigate the impact of PD-L1 in breast cancer cell metabolic reprogramming.Using genome editing, we knocked-out the CD274 gene encoding PD-L1 in breast cancer cell line MDA-MB-231 and investigated metabolic functions after PD-L1 overexpression in the same cells. We observed that PD-L1 induces a shift from oxidative phosphorylation to glycolysis, indicating this molecule promotes the Warburg effect in these tumor cells. To validate PD-L1 metabolic reprogramming, we performed metabolomic profiling that highlighted significantly increased levels of glycolysis intermediated such as F6P, F1,6P, GAP, DHAP, PEP and pyruvate in PD-L1-expressing cells, confirming our latter results. Moreover, in agreement with an increasing mitochondrial reactive oxygen species (ROS) production, transcriptomic study suggested that PD-L1 represses NRF2-mediated oxidative stress response pathway, especially NQO2, GSTM3 and ABCC2 genes. Furthermore, in silico analysis of breast cancer patients databases highlighted a correlation between PD-L1/CD274 gene and oxidative stress gene signature (GSTM3; CYBB) or glucose transporters genes (SLC2A1; SLC2A3) expressions, supporting our results. Besides, glucose is mostly used by cancer cells to favor biosynthesis of diverse biomolecules required for cellular proliferation; the above results could explain our human breast cancer cells xenograft experiments in Nude mice demonstrating that PD-L1 increases tumoreginicity.Thus, the work presented in this thesis evidences novel PD-L1 intrinsic tumor-promoting functions, suggesting that therapeutic agents inhibiting these mechanisms would be promising for breast cancer treatment.

Abstract: The default mode network of the brain is a set of functionally connected regions associated with introspection and daydreaming. Recent fMRI studies have discovered that the default mode network is often perturbed in the diseased brain. For example, the default mode network is known to be modulated in dementia, ADHD, depression, and schizophrenia, among others. This has led many into believing that this network could have a role in the physiopathology of nervous system disease, or could be a useful marker of brain function. However, very few studies have yet been done which investigate how surgical lesions such as brain tumours affect the default mode network. Consequently, the goal of this project was to characterise the effect of brain tumours on the default mode network based on their location, histological type, and other parameters. / Le mode de fonctionement par défaut du cerveau est un réseau cérébral associé à la rêverie et à l’introspection. Des études récentes sur ce réseau ont découvert qu’il est perturbé dans plusieurs pathologies cérébrales. Par example, le mode de fonctionnement par défaut est modulé en démence, TDAH, dépression, schizophrénie et plusieurs autres maladies liés au cerveau. Ceci a mené à l’hypothèse que le mode de fonctionnement par défaut pourrait avoir un rôle dans la physiopathologie des maladies du système nerveux, ou pourrait être un marqueur utile du fonctionnement cérébral. Par contre, très peu d’études ont investigué l’effet de lésions chirurgicaux comme les tumeurs cérébrales sur le mode de fonctionnement par défaut. Par conséquent, le but de ce projet était de caractériser l’importance de l’histologie, de la localisation et de plusieurs autres paramètres de l’effet d’une tumeur cérébrale sur le mode de fonctionnement par défaut.

Les encéphalites à anticorps (Ac) anti-récepteur NMDA (NMDAR) sont des pathologies auto-immunes nouvellement décrites ciblant un récepteur majeur du système nerveux central, le NMDAR. Les synapses glutamatergiques assurent la majeure partie de la transmission excitatrice du cerveau et les récepteurs ionotropiques au glutamate de type NMDA ont un rôle clé dans la plasticité synaptique, c'est-à-dire les modifications de la force de transmission synaptique constituant le corrélat cellulaire des processus d'apprentissage et de mémoire. Les études in vitro et in vivo de l'effet des Ac anti-NMDAR tendent à montrer une altération de la dynamique des NDMAR et une internalisation. Les Ac auraient un effet pathogénique pouvant expliquer des symptômes. Au cours de ma thèse, j'ai souhaité approfondir la compréhension de cette pathologie sur le plan clinique et mécanistique. Pour cela j'ai étudié les caractéristiques cliniques et histologiques des patients présentant une tumeur maligne associée, me permettant d'établir des recommandations de prise en charge au vu du taux de mortalité plus élevé chez ces patients et d'une fréquence plus importante de tératomes ovariens immatures que dans la population générale. En parallèle j'ai étudié l'effet des Ac anti-NMDAR sur la transmission et la plasticité synaptique dans un modèle murin d'administration chronique des anticorps. Ces études menées en électrophysiologie sur tranches aigües m'ont permis de mettre en évidence un effet des anticorps du LCR sur la plasticité synaptique significatif mais d'amplitude moindre que les études in vitro l'avaient suggéré. Nous avons également montré l'importance de la durée d'exposition aux anticorps / Anti-NMDAR autoimmune encephalitis is a newly described pathology, characterized by the presence of IgG antibodies (Abs) directed against NMDA receptor (NMDAR). Glutamatergic synapses are the main component of excitatory transmission in the adult brain and the ionotropic glutamate receptor NMDAR has a key role in synaptic plasticity. Synaptic plasticity is defined by the synapses property to modify their transmission strength and seems to be the cellular correlate of learning and memory. In vitro and in vivo studies on anti-NMDAR Abs effects showed an altered dynamic at the membrane followed by an internalization of NMDAR. Thus, Abs seem to have a pathogenic effect, able to explain clinical symptoms. During my thesis, I wanted to deepen the understanding of this pathology on the clinical and mechanistic level. To this end, I studied the clinical and histological features of patients with an associated tumor. Results obtained allow me to establish management recommendations considering the high mortality rate in these patients and a higher frequency of immature ovarian teratomas than in the general population. Simultaneously, I studied the effect of anti-NMDAR Abs on synaptic transmission and plasticity in a murine model allowing chronic Abs infusion. These results obtained by electrophysiology on acute slices allowed me to demonstrate an effect of CSF Abs on synaptic plasticity but of less amplitude that the in vitro studies had suggested. Results also highlighted the importance of the duration to antibodies exposure

«Machine Learning» est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se concentre sur des algorithmes capables d'adapter leur paramètres en se basant sur les données observées par l'optimisation d'une fonction objective ou d'une fonction de cout. Cette discipline a soulevé l'intérêt de la communauté de la recherche biomédicale puisqu'elle permet d'améliorer la sensibilité et la spécificité de la détection et du diagnostic de nombreuses pathologies tout en augmentant l'objectivité dans le processus de prise de décision thérapeutique. L'imagerie biomédicale est devenue indispensable en médecine, puisque plusieurs modalités comme l'imagerie par résonance magnétique (IRM), la tomodensitométrie et la tomographie par émission de positron sont de plus en plus utilisées en recherche et en clinique. L'IRM est la technique d'imagerie non-invasive de référence pour l'étude du cerveau humain puisqu'elle permet dans un temps d'acquisition raisonnable d'obtenir à la fois des cartographies structurelles et fonctionnelles avec une résolution spatiale élevée. Cependant, avec l'augmentation du volume et de la complexité des données IRM, il devient de plus en plus long et difficile pour le clinicien d'intégrer toutes les données afin de prendre des décisions précises. Le but de cette thèse est de développer des méthodes de « machine learning » automatisées pour la détection de tissu cérébral anormal, en particulier dans le cas de suivi de glioblastome multiforme (GBM) et de sclérose en plaques (SEP). Les techniques d'IRM conventionnelles (IRMc) actuelles sont très utiles pour détecter les principales caractéristiques des tumeurs cérébrales et les lésions de SEP, telles que leur localisation et leur taille, mais ne sont pas suffisantes pour spécifier le grade ou prédire l'évolution de la maladie. Ainsi, les techniques d'IRM avancées, telles que l'imagerie de perfusion (PWI), de diffusion (DKI) et la spectroscopie par résonance magnétique (SRM), sont nécessaires pour apporter des informations complémentaires sur les variations du flux sanguin, de l'organisation tissulaire et du métabolisme induits par la maladie. Dans une première étude de suivi de patients GBM, seuls les paramètres d'IRM avancés ont été explorés dans un relativement petit sous-groupe de patients. Les paramètres de PWI moyens, mesurés dans les régions d'intérêts (ROI) délimités manuellement, se sont avérés être d'excellents marqueurs, puisqu'ils permettent de prédire l'évolution du GBM en moyenne un mois plus tôt que le clinicien. Dans une seconde étude, réalisée sur un échantillon plus important que la précédente, la SRM a été remplacée par l'IRMc et la quantification de la PWI et du kurtosis de diffusion (DKI) a été réalisée de manière automatique. L'extraction des paramètres d'imagerie a été effectuée sur des segmentations semi-automatiques des tumeurs, réduisant ainsi le temps nécessaire au clinicien pour la délimitation du ROI de la partie de la lésion rehaussée au produit de contraste (CE-ROI). L'application d'un algorithme modifié de «boosting» sur les paramètres extraits des ROIs a montré une grande précision pour le diagnostic du GBM. Dans une troisième, une version modifiée des cartes paramétriques de réponse (PRM) est proposée pour prendre en compte la région d'infiltration de la tumeur, réduisant toujours plus le temps nécessaire pour la délimitation de la tumeur par le clinicien, puisque toutes les images IRM sont recalées sur la première. Deux façons de générer les RPM ont été comparées, l'une basée sur l'IRMc et l'autre basée sur la PWI, ces deux paramètres étant les meilleurs pour la discrimination de l'évolution du GBM, comme le montrent les deux études précédentes. Les résultats de cette étude montrent que l'emploi de PRM basés sur l'IRMc permet d'obtenir des résultats supérieurs à ceux obtenus avec les PRM basés sur la PWI [etc…] / Machine learning is a subdiscipline in the field of artificial intelligence, which focuses on algorithms capable of adapting their parameters based on a set of observed data, by optimizing an objective or cost function. Machine learning has been the subject of large interest in the biomedical community because it can improve sensitivity and/or specificity of detection and diagnosis of any disease, while increasing the objectivity of the decision-making process. With the late increase in volume and complexity of medical data being collected, there is a clear need for applying machine learning algorithms in multi-parametric analysis for new detection and diagnostic modalities. Biomedical imaging is becoming indispensable for healthcare, as multiple modalities, such as Magnetic Resonance Imaging (MRI), Computed Tomography, and Positron Emission Tomography, are being increasingly used in both research and clinical settings. The non-invasive standard for brain imaging is MRI, as it can provide structural and functional brain maps with high resolution, all within acceptable scanning times. However, with the increase of MRI data volume and complexity, it is becoming more time consuming and difficult for clinicians to integrate all data and make accurate decisions. The aim of this thesis is to develop machine learning methods for automated preprocessing and diagnosis of abnormal brain tissues, in particular for the followup of glioblastoma multiforme (GBM) and multiple sclerosis (MS). Current conventional MRI (cMRI) techniques are very useful in detecting the main features of brain tumours and MS lesions, such as size and location, but are insufficient in specifying the grade or evolution of the disease. Therefore, the acquisition of advanced MRI, such as perfusion weighted imaging (PWI), diffusion kurtosis imaging (DKI), and magnetic resonance spectroscopic imaging (MRSI), is necessary to provide complementary information such as blood flow, tissue organisation, and metabolism, induced by pathological changes. In the GBM experiments our aim is to discriminate and predict the evolution of patients treated with standard radiochemotherapy and immunotherapy based on conventional and advanced MRI data. In the MS experiments our aim is to discriminate between healthy subjects and MS patients, as well as between different MS forms, based only on clinical and MRSI data. As a first experiment in GBM follow-up, only advanced MRI parameters were explored on a relatively small subset of patients. Average PWI parameters computed on manually delineated regions of interest (ROI) were found to be perfect biomarkers for predicting GBM evolution one month prior to the clinicians. In a second experiment in GBM follow-up of a larger subset of patients, MRSI was replaced by cMRI, while PWI and DKI parameter quantification was automated. Feature extraction was done on semi-manual tumour delineations, thereby reducing the time put by the clinician for manual delineating the contrast enhancing (CE) ROI. Learning a modified boosting algorithm on features extracted from semi-manual ROIs was shown to provide very high accuracy results for GBM diagnosis. In a third experiment in GBM follow-up of an extended subset of patients, a modified version of parametric response maps (PRM) was proposed to take into account the most likely infiltration area of the tumour, reducing even further the time a clinician would have to put for manual delineating the tumour, because all subsequent MRI scans were registered to the first one. Two types of computing PRM were compared, one based on cMRI and one based on PWI, as features extracted with these two modalities were the best in discriminating the GBM evolution, according to results from the previous two experiments. Results obtained within this last GBM analysis showed that using PRM based on cMRI is clearly superior to using PRM based on PWI [etc…]

Le rôle des lymphocytes T CD4+ dans la progression des tumeurs et dans l'immunité anti-tumorale est de plus en plus reconnu chez l'homme et chez la souris. Les mécanismes effecteurs de l’immunité T CD4+ contre le cancer ont été étudiés principalement dans des systèmes de tumeurs transplantées. Dans ces modèles, de nombreuses cellules tumorales meurent au moment de l'implantation, ce qui conduit à la libération de l'antigène tumoral (Ag) dans un contexte inflammatoire. Ceci contraste avec la croissance lente et non-destructrice des tumeurs humaines aux stades précoces. Nous avons montré que la présentation de l’Ag retreint par le CMH-II DBY, libéré par des cellules tumorales mortes injectées en sous-cutané, peut persister durant plusieurs semaines dans le ganglion drainant. L’activation précoce d’une réponse immune dirigée contre l’Ag lors de l’injection de lignées tumorales peut gêner l’étude des relations entre les tumeurs et le système immunitaire. Par conséquent, nous avons généré une lignée tumorale dans laquelle l’expression de DBY peut être induite in vivo à distance de l’implantation. Nous avons également utilisé un modèle de tumeurs pulmonaires endogènes se développant dans des souris transgéniques KrasG12D, p53flox et exprimant DBY de manière spécifique. Notre objectif était d'étudier dans ces deux modèles l'histoire naturelle de la réponse des lymphocytes T CD4+ spécifiques de la tumeur. Dans le système de tumeur transplantée «Ag inductible », nous avons montré que DBY est présenté de manière efficace à des cellules naïves T CD4+ spécifiques dans les ganglions drainant la tumeur. Les réponses prolifératives et effectrices sont similaires dans les systèmes où DBY est exprimé de façon inductible in vivo ou constitutive. Le récepteur de co-stimulation ICOS, ainsi que les récepteurs co-inhibiteurs PD-1 et BTLA sont régulés positivement sur les lymphocytes T CD4+ spécifiques en réponse à l’Ag. La production de cytokines en réponse à une restimulation in vitro révèle un profil effecteur mixte TH1 /TH17. Notamment, un petit pourcentage de lymphocytes T co-expriment les marqueurs de cytotoxicité LAMP-1 et granzyme B. Ainsi, lorsqu’un Ag apparaît à distance de l'implantation de la tumeur, il n’est pas ignoré et n’induit pas de tolérance immune. D'autres mécanismes doivent être considérés pour expliquer l'absence de rejet de tumeur efficace malgré l’activation et la migration des cellules effectrices T CD4+ dans les tumeurs. Les travaux réalisés sur le modèle de tumeurs pulmonaires endogènes sont en cours. A ce stade, nous avons observé que, comme dans les tumeurs transplantées, l’Ag est présenté aux LT CD4+ naïfs qui prolifèrent dans le ganglion drainant et ne se différencient pas en cellules T régulatrices, même aux stades très avancés de la maladie. La capacité des tumeurs à induire une réponse T effectrice semble liée à leur stade de développement. Durant la phase tumorale précoce, les LT spécifiques de DBY produisent de l’IFN-γ et du granzyme B. En revanche, des LT spécifiques produisant de l'IL-17 sont retrouvés dans les poumons de souris ayant des tumeurs invasives de stade terminal. Bien que l'IL-17 puisse favoriser la progression des tumeurs, y compris dans les modèles induits par l’oncogène KrasG12D, de nouvelles données suggèrent que les cellules effectrices TH17 possèdent un haut degré de plasticité et peuvent présenter une activité anti-tumorale. Notre modèle pourrait être utile pour tester de nouvelles stratégies de ciblage de l’IL-17 dans l'immunothérapie du cancer. / The role of CD4+ T cells in both tumor progression and immunity is being increasingly acknowledged in humans and mice. CD4+ T cell immunity against cancer has been mostly studied using murine transplanted tumor systems. In these models, many tumor cells die at the time of surgical implantation, leading to the release of tumor antigen (Ag) in an inflammatory context. This contrasts with the slow and non-destructive growth of early stage human tumors. Here, we show that the presentation of a MHC class II-restricted model (male, DBY) Ag released by dying fibroblastic tumor cells may last more than 3 weeks in the tumor draining lymph node (dLN). This artificial, early and long lasting priming precludes the study of the interactions between the immune system and tumors at the steady state. We therefore generated a cell line that could be induced to efficiently express DBY as a neoAg after implantation. We also took advantage of a previously described mouse model of genetically engineered, KrasG12D p53flox lung adenocarcinoma to generate a “spontaneous” tumor model expressing DBY. Our aim was to study in these two models the natural history of the tumor-specific CD4+ T cell response. In the transplanted tumor system, we show that the Ag reaches the dLNs and is efficiently presented to naïve specific CD4+ T cells. The proliferative and effector responses were similar in the inducible and constitutively expressed Ag tumor systems. The ICOS co-stimulatory receptor, and the PD-1 and BTLA co-inhibitory receptors were upregulated on the Ag specific CD4+ T cells in the dLN. We did not observe de novo induction of tumor-specific regulatory T cells. Finally, the pattern of secreted lymphokines in the dLN, spleen and tumor after in vitro Ag restimulation was similar, with a mixed TH1/TH17 response. Notably, a small percentage of DBY-specific effector T cells also displayed a cytolytic phenotype marked by the co-expression of granzyme B and LAMP-1. Thus, when the neo-Ag appears at distance of tumor implantation, the tumor was not ignored and did not induce tolerance of naïve CD4+ T cells. Other mechanisms have to be thought to explain the absence of tumor rejection despite efficient priming and migration of effector CD4+ T cells into tumors. Similarly to the strong proliferative response mentioned above, the DBY tumor Ag was efficiently presented in LNs draining “spontaneous” lung tumors, and induced activation and proliferation of adoptively transferred naive T cells. After priming they did not convert into Tregs, even in end-stage disease. This work is still ongoing, but preliminary results show that activated DBY-specific T cells from the dLN and the lungs produced IFN-γ and granzyme B during early stages of the disease. In contrast, IL-17 secreting cells were found exclusively in the lungs from mice with late-stages invasive tumors. Although IL-17 may enhance tumor progression, including in models driven by the Kras oncogen, emerging data strongly suggest that TH17 effector cells demonstrate a high grade of plasticity and can display anti tumor activity. Little is known about the antigen specificity of IL-17 production in lung cancer patients, and our model could be useful to test new strategies targeting either positively or negatively tumor Ag-specific TH17 cells in cancer immunotherapy.

La protéine Promyelocytic Leukemia (PML) est impliquée dans de nombreux processus cellulaires, et identifiée comme un suppresseur de tumeur. Cette protéine est le composant structural des Corps Nucléaires PML (CNs-PML) dont l'intégrité, compromise dans certaines leucémies, dépend strictement de sa SUMOylation. Ce projet de thèse visait à identifier de nouveaux régulateurs des CNs-PML, et par extension de la voie SUMO, en utilisant comme 'read-out' l'anatomie des CNs-PML, laquelle est extrêmement sensible au niveau de SUMOylation cellulaire globale. Ces travaux sont basés sur un criblage siARNs à grande échelle qui a conduit à l'identification de deux candidats SKP1et RBX1, tous deux faisant partie intégrante d'un complexe d'ubiquitine E3 ligase appelé " SKP1-CUL1-F-Box containing complex " (SCF). Nous avons pu démontrer l'implication de SKP1 et RBX1 dans la stabilité de la protéine PML avec des expériences de gain et perte de fonction. Nous avons également identifié FBXO9 comme la protéine F-Box capable de reconnaitre spécifiquement PML, causant son ubiquitination par le complexe SCFFBXO9, suivie de sa dégradation par le protéasome. En revanche, le site d'interaction de FBXO9 sur PML -tout comme la kinase impliquée dans ce processus de reconnaissance- restent encore à identifier. PML étant dégradé dans de nombreux cancers, il apparait essentiel d'avoir une meilleure compréhension des mécanismes post-traductionnels menant à sa dégradation. Ces travaux devraient à long terme permettre de révéler de nouveaux régulateurs des CNs-PML, et potentiellement permettre le développement de nouvelles stratégies thérapeutiques, visant à moduler les CNs-PML dans la cellule tumorale. / ProMyelocytic Leukemia (PML) protein is implicated in a number of key cellular processes, and was identified as a tumor suppressor. This protein is one of the main structural components forming the PML Nuclear Bodies (PML-NBs) whose integrity -compromised in some leukemias- is strictly dependent on PML SUMOylation. The goal of this thesis project was to identify new regulators of PML Nuclear Bodies, and by extension of the SUMO pathway, using PML-NBs, which are extremely sensitive to global cellular SUMOylation level, as a read out. This work is based on a high throughput siRNA screen, which led to the identification of two proteins, SKP1a and RBX1, which are both part of an Ubiquitin E3 ligase complex called SKP-Cullin-F-Box containing complex (SCF). We were able to show the involvement of SKP1 and RBX1 in PML protein stability through gain and loss of function experiments. We also identified FBXO9 as the F-Box capable of specifically recognizing PML, causing its ubiquitination by SCFFBXO9 complex and subsequent degradation by the proteasome. However, FBXO9 site of interaction on PML and the identity of the kinase implicated in this recognition processes are yet to be discovered. PML being degraded in numerous cancers, it is essential to acquire a better understanding of post-translational mechanism leading to the degradation of this tumour suppressor. In the long term, this work should, allow the discovery of new PML Nuclear Body regulators and potentially allow the development of new strategies aiming to modulate PML Nuclear Bodies in tumoral cells.