CRPS ist eine anhaltende Schmerzerkrankung, die nach Verletzungen auftritt und mit einer variierenden Kombination von Symptomen aus den Bereichen Sensorik, Vasomotorik, Sudomotorik/Ödemen und Motorik verbunden ist. Die Physiologie des Krankheitsbildes ist nicht abschließend geklärt, allerdings wird eine komplexe Interaktion mehrerer Pathomechanismen als Ursache angenommen. Deshalb stellt das CRPS sowohl eine diagnostische als auch eine therapeutische Herausforderung dar. miRNAs sind kurze, einsträngige und nicht-codierende RNAs, die durch Inhibierung der Translation und Degradierung von mRNAs an der posttranskriptionellen Regulation der Genexpression beteiligt sind. Sie werden auch von den Zellen durch Exosomen, Mikrovesikel, Lipoproteine und Apoptose freigesetzt, sodass sie in unterschiedlichen Körperflüssigkeiten nachgewiesen werden können. Bei vielen Erkrankungen kann eine Dysregulation der miRNA-Expression festgestellt werden, weshalb großes Interesse daran besteht, sie als Biomarker oder für therapeutische Ansätze nutzbar zu machen. Die miRNAs miR-183, -21, -29b, -144, - 223 wurden bereits im Zusammenhang mit entzündlichen und neuropathischen Prozessen und der Dysruption von Immunobarrieren beschrieben. In dieser Arbeit wurde untersucht, ob bei der Expression dieser miRNAs im Blut von CRPS-Patienten, Patienten mit einem komplikationslosen posttraumatischen Heilungsverlauf und von Kontrollen ohne ein vorangegangenes Trauma Unterschiede bestehen. Die Messungen erfolgten im Plasma, in Leukozyten und Exosomen, um dadurch auch die Regulation in den einzelnen Blutkomponenten vergleichen zu können. Tatsächlich fanden sich unterschiedliche miRNA-Expressionsprofile bei den verschiedenen Biomaterialien. Außerdem konnte bei einzelnen miRNAs ein Einfluss von Alter und Geschlecht auf die Expression nachgewiesen werden. Diese Beeinflussung war darüber hinaus auch abhängig vom untersuchten Biomaterial und vor allem bei den Exosomen besonders ausgeprägt. In den Exosomen ergab sich eine signifikante Hochregulation von miR-223-5p bei den FK im Vergleich mit den CRPS-Patienten. Bei der Zusammenfassung der Daten von CRPS und FK fand sich außerdem eine negative Korrelation zwischen der miR-223-5p-Expression und dem CSS, sodass ein erhöhtes Expressionsniveau mit einer milderen Krankheitsausbildung verbunden war. Hinsichtlich der traumanaiven Kontrollen war das Expressionsniveau der CRPS-Patienten hingegen unverändert. Diese Ergebnisse weisen darauf hin, dass beim CRPS im Vergleich mit einem regelrechten Heilungsverlauf eine insuffiziente beziehungsweise ausbleibende posttraumatische Anpassung des miRNA-Spektrums vorliegt. Diese posttraumatische Regulation stellt eventuell eine wichtige Voraussetzung für den Ablauf eines komplikationslosen Heilungsprozesses dar. Für miR-223-5p wurde bereits mehrfach eine antiinflammatorische Wirkung durch die Regulation von proinflammatorischen Rezeptoren und die Beeinflussung der Differenzierung von Makrophagen beschrieben. Eine verminderte Expression könnte somit zu einer Disposition für überschießende Entzündungsreaktionen führen und dadurch zur Entwicklung von CRPS beitragen. Diese Ergebnisse weisen auf die Beteiligung zirkulierender und vor allem exosomaler miRNAs bei der Pathophysiologie des CRPS hin. Zur weiterführenden Abklärung der pathophysiologischen Relevanz von miR-223-5p sind jedoch zusätzliche Untersuchungen erforderlich. Dabei bleibt es zu prüfen, ob eine verminderte miR-223-5p-Expression mit verstärkten Entzündungsmarkern und einer verstärkten proinflammatorischen Differenzierung von Makrophagen verbunden ist. Eine Abklärung der Herkunft der Exosomen könnte dabei helfen, zwischen einer lokalen und einer systemischen Reaktion zu unterscheiden. Die Beantwortung dieser Fragen könnte zu einem besseren Verständnis beitragen, warum manche Patienten nach einem Extremitätentrauma ein CRPS entwickeln und keinen normalen Heilungsverlauf erfahren. / CRPS is a lasting pain condition, which appears after an injury and manifests as a varying combination of sensoric, vasomotoric, sudomotoric/edema and motoric symptoms. The physiology of CRPS is not fully understood since there is a complex interaction of several possible underlying pathomechanisms. Therefore, CRPS presents a diagnostic as well as a therapeutic challenge. miRNAs are short, single-stranded, non-coding RNAs, which are involved in the posttranscriptional regulation of gene expression by inhibiting the trans- lation and causing the degradation of mRNA. They can be exported by the cells using exosomes, microvesicels, lipoproteins und apoptosis. Extracellular miRNAs can be found in several in different body fluids. Dysregulation of miRNA-expression has been found in several diseases, causing in an interest to utilize them as biomarkers or for therapeutic applications. The miRNAs miR-183, -21, -29b, -144 and -223 have been described in inflammatory und neuropathic processes as well as disruption of immunobarriers. This work investigated, if there is a difference in the expression of these miRNAs in the blood of CRPS patients, patients with a normal posttraumatic recovery und controls without trauma. miRNAs were measured in plasma, leukocytes and exosomes to additionally compare these blood components ...

Previous studies have shown that human platelets and megakaryocytes carry microRNAs suggesting their role in platelet function and megakaryocyte development, respectively. However, there is limited information on microRNAs' role in zebrafish thrombopoiesis. Zebrafish thrombocytes could be used as a model to study their role in megakaryocyte maturation and platelet function because thrombocytes have both megakaryocyte features and platelet properties. In our laboratory, I identified 15 microRNAs in thrombocytes using single-cell RNA sequencing. Knockdown of three microRNAs, mir-7148, let-7b, and mir-223, by the piggyback method in zebrafish led to an increase in the percentage of thrombocytes. Functional thrombocyte analysis using plate tilt assay showed no modulatory effect of the three microRNAs on thrombocyte aggregation/agglutination. I then verified these findings in zebrafish larvae after the knockdown of the above microRNAs followed by an arterial laser thrombosis assay. I concluded mir-7148, let-7b, and mir-223 are repressors for thrombocyte production. Furthermore, I explored let-7b downstream genes in thrombocytes detected by RNA-seq analysis and chose 14 targets based on their role in cell differentiation (rorca, tgif1, rfx1a, deaf1, zbtb18, mafba, cebpa, spi1a, spi1b, fhl3b, ikzf1, irf5, irf8, and lbx1b) that are transcriptional regulators. The qRT-PCR analysis of expression levels the above genes following let-7b knockdown showed significant changes in the expression of 13 targets. I then studied the effect of the 14 targets on thrombocytes production and identified 5 genes (irf5, tgif1, irf8, cebpa, and rorca) that showed thrombocytosis and one gene ikzf1 that showed thrombocytopenia. Furthermore, I tested whether mir-223 regulates any of the above 13 transcription factors after mir-223 knockdown using qRT-PCR. Six of the 13 genes showed similar gene expression as observed with let-7b knockdown and 7 genes showed opposing results. Thus, our results suggested a possible regulatory network in common with both let-7b and mir-223. I also identified that tgif1, cebpa, ikzf1, irf5, irf8, and ikzf1 play a role in thrombopoiesis. Since the ikzf1 gene showed a opposite expression profiles following let-7b and mir-223 knockdowns (decreased and increased expression, respectively) and knockdown of ikzf1 resulted in thrombocytopenia I confirmed a definitive role for ikzf1 using an ikzf1 mutant obtained from the Zebrafish International Resource Center (ZIRC). The arterial laser thrombosis assay of ikzf1 mutant progeny confirmed our piggyback hybrid knockdown results. Taken together, these studies shed light on understanding the role and the regulatory effects of zebrafish microRNA on thrombopoiesis and identified novel downstream target transcription factors for let-7b and mir-223.

Les microARN (miARN) sont de petits ARN non-codants qui répriment la traduction de leurs gènes cibles par hybridation à leur ARN messager (ARNm). L'identification de cibles biologiquement actives de miARN est cruciale afin de mieux comprendre leurs rôles. Ce problème est cependant difficile parce que leurs sites ne sont définis que par sept nucléotides. Dans cette thèse je montre qu'il est possible de modéliser certains aspects des miARN afin d'identifier leurs cibles biologiquement actives à travers deux modélisations d'un aspect des miARN. La première modélisation s'intéresse aux aspects de la régulation des miARN par l'identification de boucles de régulation entre des miARN et des facteurs de transcription (FT). Cette modélisation a permis, notamment, d'identifier plus de 700 boucles de régulation miARN/FT, conservées entre l'humain et la souris. Les résultats de cette modélisation ont permis, en particulier, d'identifier deux boucles d'auto-régulation entre LMO2 et les miARN miR-223 et miR-363. Des expériences de transplantation de cellules souches hématopoïétiques et de progéniteurs hématopoïétiques ont ensuite permis d'assigner à ces deux miARN un rôle dans la détermination du destin cellulaire hématopoïétique. La deuxième modélisation s'intéresse directement aux interactions des miARN avec les ARNm afin de déterminer les cibles des miARN. Ces travaux ont permis la mise au point d'une méthode simple de prédiction de cibles de miARN dont les performances sont meilleures que les outils courant. Cette modélisation a aussi permis de mettre en lumière certaines conséquences insoupçonnées de l'effet des miARN, telle que la spécificité des cibles de miARN au contexte cellulaire et l'effet de saturation de certains ARNm par les miARN. Cette méthode peut également être utilisée pour identifier des ARNm dont la surexpression fait augmenter un autre ARNm par l'entremise de miARN partagés et dont les effets sur les ARNm non ciblés seraient minimaux. / microRNAs (miRNAs) are small non coding RNAs that repress the translation of their target genes by pairing to their messenger RNA (mRNA). The identification of miRNAs' biologically active targets is a difficult problem because their binding sites are defined by only seven nucleotides. In this thesis, I show that it is possible to model specific aspects of miRNAs to identify their biologically active targets through two modeling of each one aspect of miRNAs. The first modeling considers the miRNAs regulations through the identification of regulatory loops between miRNAs and transcription factors (TFs). Through this modeling, we identified over 700 miRNA/TF regulatory loops conserved between human and mouse. With the results of this modeling, we were able to identify, in particular, two regulatory loops between LMO2 and the miRNAs miR-223 and miR-363. Using hematopoietic stem cells and progenitor cells transplantation experiment we showed that miR-223 and miR-363 are involved in hematopoietic cell fate determination. The second modeling focuses directly on the interaction between miARN and messenger RNA (mRNA) to determine the miRNA targets. With this work, we developed a simple method for predicting miRNA targets that outperforms the current state of the art tool. This modeling also highlighted some unsuspected consequences of miRNA effects such as the cell context specificity and the saturation of mRNA targets by miRNA. This method can also be used to identify mRNAs whose overexpression increases the expression level of another mRNA through their shared miRNA and whose global effects on other genes are minimal.

Les microARN (miARN) sont de petits ARN non-codants qui répriment la traduction de leurs gènes cibles par hybridation à leur ARN messager (ARNm). L'identification de cibles biologiquement actives de miARN est cruciale afin de mieux comprendre leurs rôles. Ce problème est cependant difficile parce que leurs sites ne sont définis que par sept nucléotides. Dans cette thèse je montre qu'il est possible de modéliser certains aspects des miARN afin d'identifier leurs cibles biologiquement actives à travers deux modélisations d'un aspect des miARN. La première modélisation s'intéresse aux aspects de la régulation des miARN par l'identification de boucles de régulation entre des miARN et des facteurs de transcription (FT). Cette modélisation a permis, notamment, d'identifier plus de 700 boucles de régulation miARN/FT, conservées entre l'humain et la souris. Les résultats de cette modélisation ont permis, en particulier, d'identifier deux boucles d'auto-régulation entre LMO2 et les miARN miR-223 et miR-363. Des expériences de transplantation de cellules souches hématopoïétiques et de progéniteurs hématopoïétiques ont ensuite permis d'assigner à ces deux miARN un rôle dans la détermination du destin cellulaire hématopoïétique. La deuxième modélisation s'intéresse directement aux interactions des miARN avec les ARNm afin de déterminer les cibles des miARN. Ces travaux ont permis la mise au point d'une méthode simple de prédiction de cibles de miARN dont les performances sont meilleures que les outils courant. Cette modélisation a aussi permis de mettre en lumière certaines conséquences insoupçonnées de l'effet des miARN, telle que la spécificité des cibles de miARN au contexte cellulaire et l'effet de saturation de certains ARNm par les miARN. Cette méthode peut également être utilisée pour identifier des ARNm dont la surexpression fait augmenter un autre ARNm par l'entremise de miARN partagés et dont les effets sur les ARNm non ciblés seraient minimaux. / microRNAs (miRNAs) are small non coding RNAs that repress the translation of their target genes by pairing to their messenger RNA (mRNA). The identification of miRNAs' biologically active targets is a difficult problem because their binding sites are defined by only seven nucleotides. In this thesis, I show that it is possible to model specific aspects of miRNAs to identify their biologically active targets through two modeling of each one aspect of miRNAs. The first modeling considers the miRNAs regulations through the identification of regulatory loops between miRNAs and transcription factors (TFs). Through this modeling, we identified over 700 miRNA/TF regulatory loops conserved between human and mouse. With the results of this modeling, we were able to identify, in particular, two regulatory loops between LMO2 and the miRNAs miR-223 and miR-363. Using hematopoietic stem cells and progenitor cells transplantation experiment we showed that miR-223 and miR-363 are involved in hematopoietic cell fate determination. The second modeling focuses directly on the interaction between miARN and messenger RNA (mRNA) to determine the miRNA targets. With this work, we developed a simple method for predicting miRNA targets that outperforms the current state of the art tool. This modeling also highlighted some unsuspected consequences of miRNA effects such as the cell context specificity and the saturation of mRNA targets by miRNA. This method can also be used to identify mRNAs whose overexpression increases the expression level of another mRNA through their shared miRNA and whose global effects on other genes are minimal.