Les promesses de la médecine de précision dépendent de nouvelles solutions technologiques pour le diagnostic. Dans l’aire post-génomique, les approches de biologie synthétique pour la médecine apportent de nouvelles façon de sonder, monitorer et interfacer la physiopathologie humaine. Émergeant en tant que champ scientifique mature dont la transition clinique s’accélère, la biologie synthétique peut être utilisée pour appliquer des principes d’ingénierie afin de concevoir et construire des systèmes biologiques comprenant des spécifications cliniques. Une application particulièrement intéressante est de développer des outils diagnostiques polyvalents, programmables et intelligents étroitement interconnectés avec la thérapie. Cette thèse présente de nouveaux concepts et approches d’ingénierie pour concevoir des dispositifs biosynthétiques capable d’interfacer les maladies humaines dans des échantillons cliniques en exploitant du traitement de signal au niveau biomoléculaire, à la lumière d’un besoin croissant en termes de capacités et de robustesse. Cette thèse s’intéresse en premier lieu à l’ingénierie de circuits synthétiques de gènes, reposant sur les portes logiques à integrases, pour intégrer des opérations modulaires et programmables de biodétéction de biomarqueur associées à des algorithmes de décisions au sein de population de bactéries. Elle s’intéresse ensuite à des méthodologies systématiques dites bottom-up, pour programmer des protocellules synthétiques microscopiques, capables d’exécuter des opérations de biodétéction médicale et de biocomputation. Nous décrivons le développement de méthodes simples de fabrications microfluidique associées à des solutions pour implémenter des opérations Booléenne complexes en utilisant de circuits biochimiques synthétiques. Cette contribution s’élargit aussi à la caractérisation de l’espace de conception de protocellules à l’aide d’approches de design assisté par ordinateur, ainsi que à l’analyse de preuves mathématiques et biologiques pour l’utilisation de protocellules comme des dispositifs universels de calcul. L’articulation des principes biologiques fondamentaux avec les implications médicales concernant les dispositifs biosynthétiques développés dans ce travail, a été jusqu’à la validation clinique, et initie de nouveaux modèles pour le développement de diagnostics de nouvelle génération. Ce travail prévoit que la biologie synthétique est en train de préparer le future de la médecine, en supportant et accélérant le développement de diagnostics avec de nouvelles capacités, apportant un progrès biotechnologique direct depuis le laboratoire de biologie clinique jusqu’au patient. / The promise for real precision medicine is contingent on novel technological solutions to diagnosis. In the post-genomic era, synthetic biology approaches to medicine provide new ways to probe, monitor and interface human pathophysiology. Emerging as a mature field increasingly transitioning to the clinics, synthetic biology can be used to apply engineering principles to design and build biological systems with clinical specifications. A particularly tantalizing application is to develop versatile, programmable and intelligent diagnostic devices closely interconnected with therapy. This thesis presents novel engineering concepts and approaches to design synthetic biological devices interfacing human diseases in clinical samples through biomolecular digital signal processing, in light of a need for dramatic improvements in capabilities and robustness. It addresses primarily the engineering of synthetic gene circuits through integrase based digital genetic amplifiers and logic gates, to integrate modular and programmable biosensing of biomarkers and diagnostic decision algorithms into bacteria. It then investigates systematic bottom-up methodologies to program microscale synthetic protocells performing medical biosensing and biocomputing operations. We demonstrate streamlined microfluidic fabrication methods and solutions to implement complex Boolean operation using integrated synthetic biochemical circuits. This contribution also extends to the characterization of protocell design space through novel computer assisted design frameworks, as well as the analysis of mathematical and biological evidence for universal protocellular biocomputing devices. The articulation of biological governing principles and medical implications for the synthetic devices developed in this work was further validated in the clinic, and initiates new models towards next-generation diagnostics. This work envisions that synthetic biology is preparing the future of medicine, supporting and speeding up the development of diagnostics with novel capabilities to bring direct improvement in biotechnologies from the clinical lab to the patient.

L'identification de biomarqueurs et de nouvelles cibles thérapeutiques constitue un enjeu majeur de la recherche biomédicale visant au développement de la médecine personnalisée. L'objectif de cette thèse est d'étudier, à l'aide de puces à ADN, les modulations transcriptionnelles associées à la pathogénèse et à la réponse thérapeutique dans le cas de deux pathologies: l'infection par le Virus de l'Hépatite C (VHC) et la Polyarthrite Rhumatoïde (PR).Des biomarqueurs prédictifs de la réponse au traitement standard interféron ont été identifiés grâce à un modèle cellulaire ex vivo. Par ailleurs, l'analyse de données d'expression de deux modèles d'infection par le VHC (réplicon et infectieux) a permis de mettre en évidence les modulations transcriptionnelles résultant de l'activité antivirale de la chloroquine, une alternative potentielle anti-VHC. Dans le cas de la PR, nous avons identifié des biomarqueurs dont l'expression est corrélée au succès thérapeutique de l'anti-TNF Enbrel. / The identification of biomarkers and new therapeutic targets is a major challenge of biomedical research for the development of personalized medicine. The objective of this thesis is to study, using DNA microarrays, transcriptional modulations associated with the pathogenesis and therapeutic response in the case of two diseases: infection with Hepatitis C Virus (HCV) and Rheumatoid Arthritis (RA).Predictive biomarkers of response to standard interferon treatment were identified using an ex vivo cell model. Furthermore, analysis of expression data of two models of infection with HCV (replicon and infectious) has highlighted the transcriptional modulations resulting from the antiviral activity of chloroquine, a potential anti-HCV alternative. In the case of RA, we have identified biomarkers whose expression correlates with the therapeutic success of Enbrel anti-TNF drug.

Il est plus que nécessaire aujourd'hui d'apporter de nouvelles avancées dans le domaine des traitements anti-cancéreux. Il est également bien établi que dans la famille des produits bioactifs d'origine naturelle, les composés azotés sont largement représentés et ce dans la plupart des classes thérapeutiques. Aussi, ces travaux se sont concentrés sur l'obtention de composés azotés bioactifs d'origine naturelle en ciblant des produits cytotoxiques. Ce travail est divisé en trois parties. Tout d'abord, nous avons choisi d'étudier les souches bactériennes associées aux lichens. En effet, le réseau symbiotique complexe que représente le lichen est d'un grand intérêt pour l'identification de nouvelles souches bactériennes avec des potentiels de production de composés d'intérêt et notamment d'un point de vue biotechnologique. Dans un premier temps, un travail d'optimisation des conditions de culture d'une souche d'Actinobactérie, Nocardia sp, isolée à partir d'un lichen, Collema auriforme, a été réalisé dans le but de favoriser la production de composés cytotoxiques. Dans un second temps, l'étude bactériochimique de cette souche a permis l'isolement de 13 composés azotés, dont deux dicétopipérazines bromées qui sont nouvellement décrites ainsi que des dérivés puriques et pyrimidiques. Enfin, un travail de ciblage des composés actifs, par réseaux moléculaires et analyses multivariées de données de spectrométrie de masse, a mis en évidence des molécules potentiellement responsables de l'activité. La seconde partie de ce travail apporte des éléments de réponse sur la nature de la relation bactérie-lichen en observant les effets de certains composés lichéniques sur la croissance et le métabolisme bactériens ainsi qu'en étudiant le potentiel de biotransformation de trois bactéries associées aux lichens (une Firmicutes, une beta-protéobactérie et une Actinobactérie). Les souches sélectionnées ont toutes montré des capacités de biotransformation des composés lichéniques testés (notamment acide usnique et méthyl-beta-orcinolcarboxylate). Enfin, la troisième partie de ce travail décrit une nouvelle méthode d'obtention de composés azotés bioactifs d'origine naturelle par la voie synthétique. Ainsi, une nouvelle méthode de synthèse de la bgugaine, la coniine et la tylophorine a été étudiée et a permis d'obtenir la N-Boc-2-heptylpyrrolidine, démontrant la possibilité de synthétiser des alcaloïdes de type pyrrolidine et d'envisager la synthèse des cibles sélectionnées. / New advances in anti-cancer therapeutic are today more than necessary. It is also well establish that amongst bioactive natural compounds, nitrogen compounds are widely represented and that, in all therapeutic classes. Thus, these works are focused on obtaining bioactive nitrogen compounds from natural sources targeting cytotoxic products. This work is divided in three parts. First of all, we chose to study bacterial strains associated with lichen. Indeed, lichens are a complex symbiotic network of great interest for the discovery of new bacterial strains. Especially for strains with a great biotechnological potential particularly in the production of compounds of interest. At first, culture conditions of an Actinobacteria, Nocardia sp, isolated from a lichen, Collema auriforme, were optimised in order to produce cytotoxic compounds. Secondly, the study of the secondary metabolites patterns of this strain allows the isolation of 13 nitrogen compounds, including 2 brominated diketopiperazines which are newly described, along with purine and pyrimidine derivatives. Finally, a targeting work of bioactive compounds was realised by establishing molecular networking and multivariate analysis of mass spectrometry data, highlighting molecules potentially responsible for activity. The second part of this work bring some answers about the nature of the relationship between bacteria and lichen, by observing effect of some lichen compounds on bacterial growth and metabolism as well as studying the biotransformation potential of three lichen-associated bacteria (a Firmicutes, an beta-proteobacteria and an Actinobacteria). All selected strains showed ability for the biotransformation of tested lichen compounds (usnic acid and methyl-beta-orcinolcarboxylate). Finally, the third part of this work describes a new method for obtaining bioactive nitrogen compounds by a synthetic way. Thus, a novel synthesis method of bgugaine, coniine and tylophorine was studied and led to N-Boc-2-heptylpyrrolidine, showing the possibility to synthesize pyrrolidine alkaloids and to consider the synthesis of selected targets.

Le microbiote bactérien cuticulaire des fourmis (Hymenoptera : Formicidae) est connu pour avoir un rôle défensif chez ces insectes sociaux, notamment chez les fourmis attines (Formicidae : Attini) grâce l’utilisation de molécules antimicrobiennes produites par des actinobactéries cuticulaires. Dans le cadre de cette thèse, nous avons étudié le microbiote bactérien des fourmis de Guyane en utilisant différentes approches en chimie des produits naturels et en écologie moléculaire. Le premier chapitre décrit l’isolement, l’identification, la culture et l’évaluation biologique de 43 actinobactéries cuticulaires de fourmis de Guyane. Les tests d’antagonismes des souches isolées et l’activité antibiotique des extraits de culture contre des micro-organismes pathogènes humains sont présentés ainsi que l’identification d’un dipeptide cyclique (Cyclo(LPro-LPhe)) antimicrobien qui a été isolé à partir d’une souche proche de Streptomyces thioluteus. Par ailleurs, la mise en œuvre de réseaux moléculaires appliqués à une analyse par UPLC/MS/MS de cocultures d’actinobactéries a permis d’explorer la diversité des métabolites produits dans ces conditions. Le deuxième chapitre présente une étude méthodologique pour comparer quatre méthodes d’extraction d’ADN, en termes de richesse et de composition du microbiote bactérien cuticulaire, par séquençage haut débit à partir des espèces Atta cephalotes et Pseudomyrmex penetrator. Les résultats du métabarcoding ADN mettent en lumière deux méthodes d’extraction et révèlent des différences inter- et intraspécifiques dans la composition des communautés bactériennes cuticulaires. Enfin, le chapitre trois décrit la composition du microbiote bactérien cuticulaire des espèces Camponotus femoratus et Crematogaster levior dans les jardins de fourmis. Les résultats soulignent l’acquisition d’une partie du microbiote dans l’environnement. En parallèle l’analyse métabolomique des cuticules montre à contrario une plus grande spécificité liée à l’espèce de fourmi. Les recherches futures axées sur les stratégies d’analyses statistiques combinant le métabarcoding et la métabolomique sont discutées. / The bacterial microbiota of ants (Hymenoptera: Formicidae) is known to have a defensive role in social insects, particularly for leaf-cutting ants (Formicidae: Attini) due to the use of antimicrobial molecules produced by cuticular actinobacteria. In this thesis, we studied the bacterial microbiota of ants in French Guyana using different approaches based on natural products chemistry and molecular ecology. The first chapter describes the isolation, identification, culture and biological evaluations of 43 cuticular actinobacteria. Antagonism bioassays of isolated strains and antibiotic activities of the culture extracts against human pathogens are presented as well as the identification of an antimicrobial cyclic dipeptide (Cyclo (LPro-LPhe)) isolated from a strain close to Streptomyces thioluteus. Moreover, the implementation of molecular networks applied to UPLC/MS/MS analysis of actinobacterial cocultures allowed us to explore the diversity of metabolites produced under these conditions. The second chapter presents a methodological study to evaluate the capacity of four DNA extraction methods, in terms of richness and composition of the cuticular bacterial microbiota, in high-throughput sequencing from Atta cephalotes and Pseudomyrmex penetrator. The results of metabarcoding highlight two methods of extraction and reveal inter- and intraspecific differences in the composition of cuticular bacterial communities. Finally, chapter three describes the composition of the cuticular bacterial microbiota of Camponotus femoratus and Crematogaster levior in ant garden and the results reveal the acquisition in the environment of a part of the microbiota. In parallel, metabolomic analyses of ant’s cuticle show, on the contrary, a greater specificity related to the ant species. Future researches focusing on statistical analysis strategies combining metabarcoding and metabolomics data are discussed.

De nombreux travaux récents ont démontré l'importance de la stochasticité dans l'expression des gènes à différentes échelles. On passera tout d'abord en revue les principaux résultats expérimentaux pour motiver l'étude de modèles mathématiques prenant en compte des effets aléatoires. On étudiera ensuite deux modèles particuliers où les effets aléatoires induisent des comportements intéressants, en lien avec des résultats expérimentaux: une dynamique intermittente dans un modèle d'auto-régulation de l'expression d'un gène; et l'émergence d'hétérogénéité à partir d'une population homogène de protéines par modification post-traductionnelle.\\ Dans le Chapitre I, nous avons étudié le modèle standard d'expression des gènes à trois variables: ADN, ARN messager et protéine. L'ADN peut être dans deux états, respectivement ''ON'' et ''OFF''. La transcription (production d'ARN messagers) peut avoir lieu uniquement dans l'état ''ON''. La traduction (production de protéines) est proportionnelle à la quantité d'ARN messager. Enfin la quantité de protéines peut réguler de manière non-linéaire les taux de production précédent. Nous avons utilisé des théorèmes de convergence de processus stochastique pour mettre en évidence différents régimes de ce modèle. Nous avons ainsi prouvé rigoureusement le phénomène de production intermittente d'ARN messagers et/ou de protéines. Les modèles limites obtenues sont alors des modèles hybrides, déterministes par morceaux avec sauts Markoviens. Nous avons étudié le comportement en temps long de ces modèles et prouvé la convergence vers des solutions stationnaires. Enfin, nous avons étudié en détail un modèle réduit, calculé explicitement la solution stationnaire, et étudié le diagramme de bifurcation des densités stationnaires. Ceci a permis 1) de mettre en évidence l'influence de la stochasticité en comparant aux modèles déterministes; 2) de donner en retour un moyen théorique d'estimer la fonction de régulation par un problème inverse. \\ Dans le Chapitre II, nous avons étudié une version probabiliste du modèle d'agrégation-fragmentation. Cette version permet une définition de la nucléation en accord avec les modèles biologistes pour les maladies à Prion. Pour étudier la nucléation, nous avons utilisé une version stochastique du modèle de Becker-Döring. Dans ce modèle, l'agrégation est réversible et se fait uniquement par attachement/détachement d'un monomère. Le temps de nucléation est définit comme le premier temps où un noyau (c'est-à-dire un agrégat de taille fixé, cette taille est un paramètre du modèle) est formé. Nous avons alors caractérisé la loi du temps de nucléation dans ce modèle. La distribution de probabilité du temps de nucléation peut prendre différente forme selon les valeurs de paramètres: exponentielle, bimodale, ou de type Weibull. Concernant le temps moyen de nucléation, nous avons mis en évidence deux phénomènes importants. D'une part, le temps moyen de nucléation est une fonction non-monotone du paramètre cinétique d'agrégation. D'autre part, selon la valeur des autres paramètres, le temps moyen de nucléation peut dépendre fortement ou très faiblement de la quantité initiale de monomère . Ces caractérisations sont importantes pour 1) expliquer des dépendances très faible en les conditions initiales, observées expérimentalement; 2) déduire la valeur de certains paramètres d'observations expérimentales. Cette étude peut donc être appliqué à des données biologiques. Enfin, concernant un modèle de polymérisation-fragmentation, nous avons montré un théorème limite d'un modèle purement discret vers un modèle hybride, qui peut-être plus utile pour des simulations numériques, ainsi que pour une étude théorique.

Determination of cell signalling behaviour is crucial for understanding the physiological response to a specific stimulus or drug treatment. Current approaches for large-scale data analysis do not effectively incorporate critical topological information provided by the signalling network. We herein describe a novel model- and data-driven hybrid approach, or signal transduction score flow algorithm, which allows quantitative visualization of cyclic cell signalling pathways that lead to ultimate cell responses such as survival, migration or death. This score flow algorithm translates signalling pathways as a directed graph and maps experimental data, including negative and positive feedbacks, onto gene nodes as scores, which then computationally traverse the signalling pathway until a pre-defined biological target response is attained. Initially, experimental data-driven enrichment scores of the genes were computed in a pathway, then a heuristic approach was applied using the gene score partition as a solution for protein node stoichiometry during dynamic scoring of the pathway of interest. Incorporation of a score partition during the signal flow and cyclic feedback loops in the signalling pathway significantly improves the usefulness of this model, as compared to other approaches. Evaluation of the score flow algorithm using both transcriptome and ChIP-seq data-generated signalling pathways showed good correlation with expected cellular behaviour on both KEGG and manually generated pathways. Implementation of the algorithm as a Cytoscape plug-in allows interactive visualization and analysis of KEGG pathways as well as user-generated and curated Cytoscape pathways. Moreover, the algorithm accurately predicts gene-level and global impacts of single or multiple in silico gene knockouts. / Dieser Beitrag ist mit Zustimmung des Rechteinhabers aufgrund einer (DFG-geförderten) Allianz- bzw. Nationallizenz frei zugänglich.

Determination of cell signalling behaviour is crucial for understanding the physiological response to a specific stimulus or drug treatment. Current approaches for large-scale data analysis do not effectively incorporate critical topological information provided by the signalling network. We herein describe a novel model- and data-driven hybrid approach, or signal transduction score flow algorithm, which allows quantitative visualization of cyclic cell signalling pathways that lead to ultimate cell responses such as survival, migration or death. This score flow algorithm translates signalling pathways as a directed graph and maps experimental data, including negative and positive feedbacks, onto gene nodes as scores, which then computationally traverse the signalling pathway until a pre-defined biological target response is attained. Initially, experimental data-driven enrichment scores of the genes were computed in a pathway, then a heuristic approach was applied using the gene score partition as a solution for protein node stoichiometry during dynamic scoring of the pathway of interest. Incorporation of a score partition during the signal flow and cyclic feedback loops in the signalling pathway significantly improves the usefulness of this model, as compared to other approaches. Evaluation of the score flow algorithm using both transcriptome and ChIP-seq data-generated signalling pathways showed good correlation with expected cellular behaviour on both KEGG and manually generated pathways. Implementation of the algorithm as a Cytoscape plug-in allows interactive visualization and analysis of KEGG pathways as well as user-generated and curated Cytoscape pathways. Moreover, the algorithm accurately predicts gene-level and global impacts of single or multiple in silico gene knockouts. / Dieser Beitrag ist mit Zustimmung des Rechteinhabers aufgrund einer (DFG-geförderten) Allianz- bzw. Nationallizenz frei zugänglich.