Cette thèse est consacrée à la modélisation qualitative des réseaux biologiques pour l'innovation thérapeutique. Elle étudie comment utiliser les réseaux Booléens, et comment les améliorer, afin d'identifier des cibles thérapeutiques au moyen d'approches in silico. Elle se compose de deux travaux : i) un algorithme exploitant les attracteurs des réseaux Booléens pour l'identification in silico de cibles dans des modèles Booléens de réseaux biologiques pathologiquement perturbés, et ii) une amélioration des réseaux Booléens dans leur capacité à modéliser la dynamique des réseaux biologiques grâce à l'utilisation des opérateurs de la logique floue et grâce au réglage des arrêtes. L'identification de cibles constitue l'une des étapes de la découverte de nouveaux médicaments et a pour but d'identifier des biomolécules dont la fonction devrait être thérapeutiquement modifiée afin de lutter contre la pathologie considérée. Le premier travail de cette thèse propose un algorithme pour l'identification in silico de cibles par l'exploitation des attracteurs des réseaux Booléens. Il suppose que les attracteurs des systèmes dynamiques, tel que les réseaux Booléens, correspondent aux phénotypes produits par le système biologique modélisé. Sous cette hypothèse, et étant donné un réseau Booléen modélisant une physiopathologie, l'algorithme identifie des combinaisons de cibles capables de supprimer les attracteurs associés aux phénotypes pathologiques. L'algorithme est testé sur un modèle Booléen du cycle cellulaire arborant une inactivation constitutive de la protéine du rétinoblastome, tel que constaté dans de nombreux cancers, tandis que ses applications sont illustrées sur un modèle Booléen de l'anémie de Fanconi. Les résultats montrent que l'algorithme est à même de retourner des combinaisons de cibles capables de supprimer les attracteurs associés aux phénotypes pathologiques, et donc qu'il réussit l'identification in silico de cibles proposée. En revanche, comme tout résultat in silico, il y a un pont à franchir entre théorie et pratique, requérant ainsi une utilisation conjointe d'approches expérimentales. Toutefois, il est escompté que l'algorithme présente un intérêt pour l'identification de cibles, notamment par l'exploitation du faible coût des approches computationnelles, ainsi que de leur pouvoir prédictif, afin d'optimiser l'efficience d'expérimentations coûteuses. La modélisation quantitative en biologie systémique peut s'avérer difficile en raison de la rareté des détails quantitatifs concernant les phénomènes biologiques, particulièrement à l'échelle subcellulaire, l'échelle où les médicaments interagissent avec leurs cibles. Une alternative permettant de contourner cette difficulté est la modélisation qualitative étant donné que celle-ci ne requiert que peu ou pas d'informations quantitatives. Parmi les méthodes de modélisation qualitative, les réseaux Booléens en sont l'une des plus populaires. Cependant, les modèles Booléens autorisent leurs variables à n'être évaluées qu'à vrai ou faux, ce qui peut apparaître trop simpliste lorsque des processus biologiques sont modélisés. En conséquence, le second travail de cette thèse propose une méthode de modélisation dérivée des réseaux Booléens où les opérateurs de la logique floue sont utilisés et où les arrêtes peuvent être réglées. Les opérateurs de la logique floue permettent aux variables d'être continues, et ainsi d'être plus finement évaluées qu'avec des méthodes de modélisation discrètes tel que les réseaux Booléens, tout en demeurant qualitatives. De plus, dans le but de considérer le fait que certaines interactions peuvent être plus lentes et/ou plus faibles que d'autres, l'état des arrêtes est calculé afin de moduler en vitesse et en force le signal qu'elles véhiculent. La méthode proposée est illustrée par son implémentation sur un petit échantillon de la signalisation du récepteur au facteur de croissance épidermique... [etc] / This thesis is devoted to the qualitative modeling of biological networks for therapeutic innovation. It investigates how to use the Boolean network formalism, and how to enhance it, for identifying therapeutic targets through in silico approaches. It is composed of two works: i) an algorithm using Boolean network attractors for in silico target identification in Boolean models of pathologically disturbed biological networks, and ii) an enhancement of the Boolean network formalism in modeling the dynamics of biological networks through the incorporation of fuzzy operators and edge tuning. Target identification, one of the steps of drug discovery, aims at identifying biomolecules whose function should be therapeutically altered in order to cure the considered pathology. The first work of this thesis proposes an algorithm for in silico target identification using Boolean network attractors. It assumes that attractors of dynamical systems, such as Boolean networks, correspond to phenotypes produced by the modeled biological system. Under this assumption, and given a Boolean network modeling a pathophysiology, the algorithm identifies target combinations able to remove attractors associated with pathological phenotypes. It is tested on a Boolean model of the mammalian cell cycle bearing a constitutive inactivation of the retinoblastoma protein, as seen in cancers, and its applications are illustrated on a Boolean model of Fanconi anemia. The results show that the algorithm returns target combinations able to remove attractors associated with pathological phenotypes and then succeeds in performing the proposed in silico target identification. However, as with any in silico evidence, there is a bridge to cross between theory and practice, thus requiring it to be used in combination with wet lab experiments. Nevertheless, it is expected that the algorithm is of interest for target identification, notably by exploiting the inexpensiveness and predictive power of computational approaches to optimize the efficiency of costly wet lab experiments. Quantitative modeling in systems biology can be difficult due to the scarcity of quantitative details about biological phenomenons, especially at the subcellular scale, the scale where drugs interact with there targets. An alternative to escape this difficulty is qualitative modeling since it requires few to no quantitative information. Among the qualitative modeling approaches, the Boolean network formalism is one of the most popular. However, Boolean models allow variables to be valued at only true or false, which can appear too simplistic when modeling biological processes. Consequently, the second work of this thesis proposes a modeling approach derived from Boolean networks where fuzzy operators are used and where edges are tuned. Fuzzy operators allow variables to be continuous and then to be more finely valued than with discrete modeling approaches, such as Boolean networks, while remaining qualitative. Moreover, to consider that some interactions are slower and/or weaker relative to other ones, edge states are computed in order to modulate in speed and strength the signal they convey. The proposed formalism is illustrated through its implementation on a tiny sample of the epidermal growth factor receptor signaling pathway. The obtained simulations show that continuous results are produced, thus allowing finer analysis, and that modulating the signal conveyed by the edges allows their tuning according to knowledge about the modeled interactions, thus incorporating more knowledge. The proposed modeling approach is expected to bring enhancements in the ability of qualitative models to simulate the dynamics of biological networks while not requiring quantitative information. The main prospect of this thesis is to use the proposed enhancement of Boolean networks to build a version of the algorithm based on continuous dynamical systems...[etc]

Les reins sont les organes cibles de nombreuses molécules toxiques. Les cellules épithéliales du tubule proximal rénal sont particulièrement vulnérables vis-à-vis de xénobiotiques utilisés comme médicaments ou non. Ces agressions peuvent être corrélées à une augmentation du stress oxydatif et induire la mort cellulaire. Elles peuvent également mener à la perte des caractéristiques phénotypiques des cellules épithéliales, initiant leur dédifférenciation en cellules mésenchymateuses et éventuellement en fibroblastes, principaux responsables de la fibrose rénale.<p>Les stratégies de protection – notamment implémentées en clinique lors de l'administration de médicaments néphrotoxiques – reposant sur une approche pharmacologique restent rares.<p>A partir de données de médecines traditionnelles, nous avons sélectionné une série de plantes considérées utiles pour le traitement ou la prévention de troubles associés aux maladies rénales :Angelicae sinensis radix, Eleutherococci radix, Ginseng radix, Schisandrae chinensis fructus et Silybi mariani fructus.<p>A l'aide d'un modèle in vitro reposant sur l'emploi de la lignée cellulaire HK-2, nous avons examiné si ces produits pouvaient apporter une protection efficace vis-à-vis de 3 xénobiotiques néphrotoxiques :les acides aristolochiques, le cisplatine et la ciclosporine. Cinq phénomènes impliqués dans la néphrotoxicité et couramment retrouvés lors du développement de la fibrose rénale ont été investigués :(i) la mortalité cellulaire et l'apoptose ;(ii) la génération de stress oxydatif ;(iii) la modulation des capacités de régénération ;(iv) la production de matrice extracellulaire ;et (v) l'activation de la voie de signalisation de la β-caténine. <p>Parmi les 5 plantes étudiées sur ce modèle, celle présentant l'activité la plus intéressante vis-à-vis de l'un des 3 toxiques a été investiguée plus en détails afin d'identifier le(s) composé(s) responsable(s) de sa bioactivité. Les résultats ont indiqué que l'extrait méthanolique d'Angelica sinensis était le plus efficace pour réduire la néphrotoxicité induite par le cisplatine. Ces principes actifs – l'acide férulique, le Z-ligustilide et le E-ligustilide – ont été testés selon la même méthodologie. <p>L'acide férulique a été le plus efficace pour améliorer la survie cellulaire et diminuer l'apoptose induite par le cisplatine. Il a également permis de réduire la production de matrice extracellulaire, de stimuler les capacités de régénération de cellules saines et d'inhiber partiellement la voie de signalisation de la β-caténine. Il n'a toutefois pas été capable de limiter la génération de stress oxydatif induite par le traitement au cisplatine. <p>L'acide férulique semble être un candidat prometteur pour protéger les tubules rénaux vis-à-vis du cisplatine et pourrait contribuer à limiter l'initiation et le développement de la fibrose rénale. <p>/<p>The kidneys are targets of numerous toxic compounds. Proximal tubular epithelia cells are particularly vulnerable to xenobiotics used as drugs or not. These injuries can be associated with an increased oxidative stress and can trigger cell death. They can also lead to the loss of phenotypic characteristics of epithelial cells and initiate their dedifferentiation in mesenchymal cells, eventually evolving in fibroblasts, major actors responsible for renal fibrosis. <p>Protective strategies – including those implemented in clinical practice during the administration of nephrotoxic drugs – relying on a pharmacological approach remain seldom.<p>By means of data issuing from traditional medicines, we selected a series of herbs potentially useful for the treatment or prevention of troubles associated with kidney diseases: Angelicae sinensis radix, Eleutherococci radix, Ginseng radix, Schisandrae chinensis fructus and Silybi mariani fructus.<p>Using an in vitro model based on HK-2 cell line, we examined if these herbal products could bring an effective protection towards 3 nephrotoxic drugs: aristolochic acids, cisplatin and ciclosporin. Five phenomena involved in nephrotoxicity and regularly occurring during the progression of renal fibrosis were investigated: (i) cell death and apoptosis; (ii) oxidative stress generation; (iii) modulation of regeneration capacities; (iv) extracellular matrix production; and (v) β-catenin pathway activation.<p>Among the 5 herbs that were studied, the one presenting the most interesting effects towards one of the 3 toxicants has been investigated in details in order to identify the compound(s) responsible for its bioactivity. Results indicated that the crude methanolic extract of Angelica sinensis was the most potent for reducing cisplatin-induced nephrotoxicity. Its active principles – ferulic acid, Z-ligustilide and E-ligustilide – were tested according to the same methods.<p>Ferulic acid was the most potent compound for improving cell survival and for alleviating cisplatine-induced apoptosis. It also allowed to restrain the extracellular matrix production, enhanced the regeneration capacities of healthy cells and partially inhibited the activation of the β-catenin pathway. It was however ineffective in preventing the generation of oxidative stress induced during cisplatin treatment. <p>Ferulic acid appears as a promising candidate for protecting renal tubules against cisplatin's nephrotoxicity and could contribute to limit the onset and progression of renal fibrosis. / Doctorat en Sciences biomédicales et pharmaceutiques / info:eu-repo/semantics/nonPublished

Dans le monde entier, les infections virales causent des problèmes de santé majeurs et récurrents, engendrant de sérieux problèmes socio-économiques. Notamment, les virus de la famille Flaviviridae qui représentent un fardeau considérable sur la santé mondiale et font partie des domaines prioritaires de la virologie médicale selon le rapport 2016 du ‘Global Virus Network’. Bien que le traitement actuel contre le virus de l’hépatite C (VHC) ait un taux de guérison dépassant 98%, d’autres comme le virus de la dengue (DENV) et le virus zika (ZIKV) n’ont pas encore de traitement spécifique autorisé. En prenant avantage de la grande expertise de notre laboratoire dans l’étude du VHC, nous avons utilisé des données d’une étude de biologie des systèmes visant à identifier l’interactome des différentes protéines virales. Les techniques utilisées ont combiné l’immunoprécipitation des protéines virales suivie de l’identification des protéines interacteurs humaines par spectrométrie de masse. Des études de génomique fonctionnelle par ARN interférent (ARNi) ont permis d’étudier l’effet de la diminution de l’expression des protéines identifiées sur la réplication du VHC. Cette étude a conduit à la découverte de l’interactant spécifique 17-bêta-hydroxystéroïde déshydrogénase de type 12 (HSD17B12 ou DHB12) de la protéine virale Core comme facteur cellulaire requis à la réplication du VHC. HSD17B12 est une enzyme cellulaire dont l’activité catalytique est requise pour l’élongation des acides gras à très longue chaîne (VLCFA) lors de la deuxième des quatre réactions du cycle d’élongation. Dans cette étude, nous avons déterminé que les cycles de réplication du VHC, ZIKV et DENV dépendent de l’expression et de l’activité métabolique du facteur cellulaire HSD17B12. Ainsi, nous avons étudié les effets de l’inhibition de l’expression génique par ARNi et de façon pharmacologique sur la réplication de plusieurs flavivirus dans une approche antivirale à large spectre. Nous avons démontré que le silençage de HSD17B12 diminue significativement la réplication virale, l’expression des protéines virales et la production de particules infectieuses de cellules Huh7.5 infectées par la souche JFH1 du VHC. L'analyse de la localisation cellulaire de HSD17B12 dans des ii cellules infectées suggère une colocalisation avec l'ARN double brin (ARNdb) aux sites de réplication virale, ainsi qu’avec la protéine Core (et les gouttelettes lipidiques) aux des sites d’assemblage du virus. Nous avons également observé que le silençage de HSD17B12 réduit considérablement le nombre et la taille des gouttelettes lipidiques. En accord avec ces données, la diminution de l’expression de HSD17B12 par ARNi réduit significativement l’acide oléique et les espèces lipidiques telles que triglycérides et phosphatidyl-éthanolamine dans l'extrait cellulaire total. Ces travaux suggèrent une contribution de la capacité métabolique de HSD17B12 lors de la réplication du VHC. De même, nous avons démontré que le silençage de HSD17B12 réduit significativement les particules infectieuses de cellules infectées par DENV et ZIKV. Ces études supportent le rôle de HSD17B12 dans l’efficacité des processus de la réplication de l'ARN viral et de l’assemblage de particules virales. De plus, l'inhibiteur spécifique de HSD17B12, INH-12, réduit la réplication du VHC à des concentrations pour lesquelles aucune cytotoxicité notable n'est observée. Le traitement avec 20 μM d'INH-12 réduit jusqu'à 1,000 fois les particules infectieuses produite par des cellules Huh-7.5 infectées par DENV et ZIKV lors de plusieurs cycles de réplication, et bloque complètement l'expression des protéines virales. En conclusion, ces travaux ont conduit à une meilleure compréhension du rôle de HSD17B12 lors de la synthèse de VLCFA et de lipides requise à la réplication du VHC, permettant d’explorer l’inhibition de HSD17B12 et de l’élongation d’acides gras à très longue chaîne comme nouvelle approche thérapeutique pour le traitement à large spectre des infections par les virus de la famille Flaviviridae. / Infections with viruses are major recurrent socio-economical and health problems worldwide. These include infections by viruses of the Flaviviridae family, which present a substantial global health burden and are among the priority areas of medical virology according to the Global Virus Network 2016 report. While the current treatment regimens for hepatitis C virus (HCV) infection have cure rates of more than 98%, other important members of Flaviviridae like dengue virus (DENV) and zika virus (ZIKV) have no specific licensed treatments. By taking advantage of the most-studied HCV, which our lab has developed a vast expertise in the last 20 years, we used proteomics data of an HCV interactome study, combining viral protein immunoprecipitation (IP) coupled to tandem mass spectrometry identification (IP-MS/MS) and functional genomics RNAi screening. The study uncovered the 17-beta-hydroxysteroid dehydrogenase type 12 (HSD17B12, also named DHB12), as a specific host interactor of core that promotes HCV replication. HSD17B12 catalytic activity is involved in the synthesis of very-long-chain fatty acids (VLCFA) upon the second step of the elongation cycle. In this study, taking HCV as a virus model, we elucidated the dependency of HCV, dengue virus (DENV) and zika virus (ZIKV) replication on expression and metabolic capacity of the host factor HSD17B12. We investigated the effects of the inhibition of gene expression by RNAi and of its pharmacological enzymatic inhibition on flavivirus replication in a broad-spectrum antiviral approach. We showed that silencing expression of HSD17B12 decreases viral replication, viral proteins and iv infectious particle production of the JFH1 strain of HCV in Huh7.5 cells. The cellular localization analysis of HSD17B12 showed a co-staining with double-stranded RNA (dsRNA) at viral replication sites and with core protein (and lipid droplets) at virus assembly sites. Furthermore, HSD17B12 gene silencing drastically reduced the number and size of lipid droplets. In association, the reduced expression of HSD17B12 by RNAi decreases oleic acid levels and lipids such as triglycerides (TG) and phosphatidylethanolamine (PE) in whole-cell extract. The data suggested the requirement of the metabolic capacity of HSD17B12 for HCV replication. Similarly, we provide evidence that HSD17B12 silencing significantly reduces DENV and ZIKV infectious particles. The studies support a role of HSD17B12 for effective viral RNA replication and particle assembly processes. Moreover, the specific HSD17B12 inhibitor, INH-12, reduces HCV replication at concentrations for which no appreciable cytotoxicity is observed. The treatment of DENV- and ZIKV-infected Huh- 7.5 cells with 20 μM of INH-12 dramatically reduces production of infectious particles by up to 3-log10 in infection assays, and completely block viral protein expression. In conclusion, these studies extends our understanding of the role of HSD17B12 in VLCFA synthesis required for the replication of HCV, allowing to explore the inhibition of HSD17B12 and elongation of VLCFA as a novel therapeutic approach for the treatment of a broad-spectrum of viruses of the Flaviviridae family.