Les maladies neurodégénératives sont un sujet de santé publique majeur. La maladie de Parkinson (MP), la démence à corps de Lewy (DCL) et l'atrophie multisystématisée (AMS) font partie d'une famille liées à l'accumulation pathologique d'une protéine : l'α-synucléine (α-syn), appelées les synucléinopathies. Il n'existe pas méthode de diagnostic formel pre-mortem de ces pathologies. À ce jour, la confirmation définitive de synucléinopathies n'est possible que sur des études post-mortem. Le mécanisme de survenue reste incompris. L'exploration des systèmes de neurotransmission et des voies métaboliques pourrait permettre d'élucider ces mécanismes. Les travaux effectués au cours de cette thèse se positionnent dans une optique de développement d'un outil de diagnostic précoce et de compréhension des mécanismes physiopathologiques grâce à l'imagerie TEP. Dans une première partie, nous avons caractérisé et validé un modèle murin de synucléinopathies. Nous avons conclu que le [18F]BF227 ne pouvait être employé comme radiotraceur des agrégats d'α-syn. La seconde partie a permis la mise au point d'une technique d'évaluation de l'affinité de molécules pour une cible donnée. Douze ligands froids ont pu être testés in vitro. Actuellement, aucun composé ne semble présenter les critères pour être un radiotraceur idéal. Enfin, la dernière partie a mis en évidence un hypométabolisme glucidique ainsi qu'une surexpression des récepteurs 5-HT1A à un stade précoce de la pathologie. Au final, cette étude a montré l'intérêt et les limites de l'imagerie TEP et des modèles animaux pour le développement d'un nouveau radiotraceur ainsi que pour l'exploration des mécanismes physiopathologiques / Neurodegenerative diseases are a major public health issue. Parkinson's disease (PD), dementia with Lewy bodies (DLB) and multiple system atrophy (MSA) are part of a family related to the pathological accumulation of a protein, α-synuclein (α- syn), and called synucleinopathies. To date, there is no pre-mortem formal diagnosis method for these diseases and the final confirmation only relies on postmortem studies. While the occurrence mechanisms remain unclear, exploration of neurotransmitter systems and metabolic pathways could bring more information on the underlying pathophysiological processes. The aims of this PhD work were (1) to develop the first radioligand targeting α-syn as an early diagnostic tool and (2) to investigate, with PET imaging, how neurotransmitter systems relates to pathophysiological mechanisms in an accelerated mouse model of synucleinopathy. In the first part of this study, we demonstrated the inability of in vivo PET imaging with [18F]BF227 to label α-syn aggregates in a model of synucleinopathy. The second part allowed the development of a competitive radioligand binding assay to determine α-syn binding parameters of non-radioactive candidate molecules. Twelve ligands were tested in vitro. Currently, no compound appears to present ideal α-syn binding properties. The last part of this study highlighted a serotoninergic hypometabolism and the overexpression of 5-HT1A receptors at an early stage of the disease in the synucleinopathy mouse model. Finally, this study demonstrated the advantages and limitations of PET imaging and animal models for the development of radiotracer and for the exploration of pathophysiological mechanisms

La maladie de Parkinson (PD) et la démence à corps de Lewy (DLB) sont les deuxième et troisième maladies neurodégénératives les plus communes et font partie d’une classe de maladies appelées synucléinopathies. Les synucléinopathies sont associées à une pathologie liée à l’α-synucléine (α-syn) laquelle se caractérise par une accumulation de cette protéine dans les neurones, formant ainsi les corps de Lewy. L’α-syn pathologique se retrouve aussi sous forme d’oligomères et de fibrilles, qui sont toxiques pour les neurones et leurs synapses. L’une des premières anomalies observables chez les patients atteints de synucléinopathies est la dysfonction synaptique, souvent combinée à une perte de synapses. Il a été rapporté que les oligomères d’α-syn retrouvés au niveau des synapses précèdent la formation de corps de Lewy dans les neurones et leur transmission semble être associée à la progression des symptômes. Pourtant, les mécanismes moléculaires sous-jacents la dysfonction synaptique causée par l’α-syn restent inconnus. D’autre part, le fonctionnement normal des synapses est fortement régulé par une famille de protéines appelées organisateurs synaptiques. Les organisateurs synaptiques, incluant la protéine neurexine, sont des molécules d’adhésion cellulaire qui régulent la synaptogenèse, la plasticité, la libération des neurotransmetteurs et les fonctions cognitives. De plus, nous avons préliminairement montré que l’α-syn interagit avec l’isoforme β des neurexines (NRXs) (β-NRXs). Mon projet avait donc pour but de caractériser l’interaction α-syn/β-NRX et d’évaluer comment celle-ci contribue à la pathologie liée à l’α-syn. Nous avons émis l’hypothèse que cette interaction affecte la fonction synaptogénique liée aux NRXs et son trafic. Dans un premier temps, pour tester notre hypothèse, l’interaction α-syn/β-NRX a été évaluée grâce à des analyses de liaison à la surface cellulaire. Il a été constaté que les oligomères d’α-syn se lient fortement à NRX1,2β de manière dépendante du domaine riche en histidine (HRD), caractéristique de l’isoforme β, et cela sans perturber sa liaison à ses ligands endogènes postsynaptiques, neuroligine 1 (NLG1) et « leucine rich repeat transmembrane neuronal 2 » (LRRTM2). De plus, à travers des essais d’internalisation, nous avons observé que les oligomères d’α-syn altèrent le trafic de NRX1β en augmentant son internalisation de façon dépendante au HRD et altèrent également la différenciation NRX-dépendante de la synapse en synapse inhibitrice. Par conséquent, nous suggérons que cette internalisation accrue pourrait affecter la fonction synaptogénique associée aux NRXs. Ce travail contribue à une meilleure compréhension sur la façon dont l’α-syn provoque un dysfonctionnement synaptique, fournissant de nouvelles perspectives moléculaires et pharmacologiques sur les synucléinopathies. / Parkinson’s disease (PD) and dementia with Lewy bodies (DLB) are the second and the third most common neurodegenerative disorders and are part of a class of diseases called synucleinopathies. Synucleinopathies are associated with an α-synuclein (α-syn) pathology which shows an accumulation of α-syn in neurons, forming Lewy bodies. This pathological α-syn can form oligomers and fibrils, which are toxic for neurons and their synapses. One of the first changes to occur in patients’ brain with synucleinopathies is synaptic dysfunction often combined with synapse loss. Synaptic α-syn oligomers were revealed to precede the formation of Lewy bodies, and their transmission to other neurons to correlate with the progression of the symptoms. Yet, the molecular mechanisms underlying how α-syn leads to synaptic dysfunction are unknown. Synaptic function is highly regulated by a protein family called synaptic organizers. Synaptic organizers are cell adhesion molecules that regulate synaptogenesis, plasticity, neurotransmitter release, synaptic plasticity and cognitive functions. Of this family, we have found that α-syn interacts with the β-isoforms of the neurexins (NRXs) family members (β-NRXs). My project aimed to characterize α-syn/β-NRX interaction and to evaluate how this interaction contributes to α-syn pathology. We hypothesized that this interaction affects NRX trafficking and its synaptic function. Firstly, to test our hypothesis, the α-syn/β-NRX interaction was characterized by performing cell surface binding assays. I found that α-syn oligomers strongly bind to NRX1,2β in a histidine rich domain (HRD)-dependent manner, without disrupting NRX binding to its postsynaptic binding partners, neuroligin 1 (NLG1) and leucine rich repeat transmembrane neuronal 2 (LRRTM2). Moreover, using internalization assays, we discovered that α-syn oligomers impair NRX trafficking by increasing NRX1β internalization in an HRD-dependent manner and impair NRX-dependent inhibitory presynaptic differentiation. Thereby, we suggest that this increased internalization affects the inhibitory synaptogenic function of NRX-based synaptic organizing complexes. This work contributes to a better understanding of how α-syn causes synaptic dysfunction, providing promising new molecular mechanisms and pharmacological insights into synucleinopathies.

La démence à corps de Lewy (DCL) et la maladie de Parkinson (MP) sont des maladies neurodégénératives touchant des milliers de Canadiens et leur prévalence croît avec l’âge. La MP et la DCL partagent la même pathophysiologie, mais se distinguent par l’ordre de manifestation des symptômes : la DCL se caractérise d’abord par l’apparition d’un trouble neurocognitif majeur (démence), tandis que la MP se manifeste initialement par un parkinsonisme. De plus, jusqu’à 80% des patients avec la MP développeront une démence (MPD). Il est désormais établi que le trouble comportemental en sommeil paradoxal idiopathique (TCSPi) constitue un puissant prédicteur de la DCL et la MP. En effet, cette parasomnie, marquée par des comportements indésirables durant le sommeil, est considérée comme un stade prodromal des synucléinopathies, telles que la MP, la DCL et l'atrophie multisystémique (AMS). Ainsi, la majorité des patients atteints d’un TCSPi développeront une synucléinopathie. Malgré les avancées scientifiques, les causes du TCSPi, de la MP et de la DCL demeurent inconnues et aucun traitement ne parvient à freiner ou à arrêter la neurodégénérescence. De plus, ces pathologies présentent une grande hétérogénéité dans l’apparition et la progression des divers symptômes. Face à ces défis, la recherche vise à mieux cerner les phases précoces/initiales et les trajectoires évolutives de ces maladies neurodégénératives afin d’intervenir le plus précocement possible dans leur développement. C’est pourquoi le TCSPi suscite un intérêt majeur en tant que fenêtre d'opportunités pour tester l’efficacité des thérapies neuroprotectrices contre les synucléinopathies, permettant d'agir avant que la perte neuronale ne devienne irréversible. Le TCSPi offre ainsi une occasion unique d'améliorer la détection de la démence et le suivi des individus à haut risque de déclin cognitif. D'où l'importance cruciale de pouvoir généraliser les résultats issus de la recherche sur de petites cohortes à l'ensemble de la population. Sur le plan de la cognition, les études longitudinales sur le TCSPi ont montré que les atteintes des fonctions exécutives, de la mémoire verbale et de l'attention sont les plus discriminantes pour différencier les individus qui développeront une démence de ceux qui resteront idiopathiques. De plus, un grand nombre de patients TCSPi souffrent d’un trouble neurocognitif mineur ou trouble cognitif léger (TCL), généralement considéré comme un stade précurseur de la démence. Les recherches actuelles sur les données cognitives chez cette population offrent des perspectives prometteuses, mais reposent sur des approches statistiques classiques qui limitent leur validation et généralisation. Bien qu'elles offrent une précision élevée (80 à 85%) pour détecter les patients à risque de déclin cognitif, une amélioration est nécessaire pour étendre l'utilisation de ces marqueurs à une plus large échelle. Depuis les années 2000, l'accroissement de la puissance de calcul et l'accès à davantage de ressources de mémoire ont suscité un intérêt accru pour les algorithmes d'apprentissage machine (AM). Ces derniers visent à généraliser les résultats à une population plus vaste en entraînant des modèles sur une partie des données et en les testant sur une autre, validant ainsi leur application clinique. Jusqu'à présent, aucune étude n'a évalué les apports de l'AM pour la prédiction de l'évolution des synucléinopathies en se penchant sur le potentiel de généralisation, et donc d'application clinique, à travers l'usage d'outils non invasifs et accessibles ainsi que de techniques de validation de modèles (model validation). De plus, aucune étude n'a exploré l'utilisation de l'AM associée à des méthodes de généralisation sur des données neuropsychologiques longitudinales pour élaborer un modèle prédictif de la progression des déficits cognitifs dans le TCSPi. L’objectif général de cette thèse est d’étudier l’apport de l’AM pour analyser l’évolution du profil cognitif de patients atteints d’un TCSPi. Le premier chapitre de cette thèse présente le cadre théorique qui a guidé l’élaboration des objectifs et hypothèses de recherche. Le deuxième chapitre est à deux volets (articles). Le premier vise à fournir une vue d'ensemble de la littérature des études ayant utilisé l'AM (avec des méthodes de généralisation) pour prédire l'évolution des synucléinopathies vers une démence, ainsi que les lacunes à combler. Le deuxième volet vise à explorer et utiliser pour la première fois l'AM sur des données cliniques et cognitifs pour prédire la progression vers la démence dans le TCSPi, dans un devis longitudinal. Enfin, le dernier chapitre de la thèse présente une discussion et une conclusion générale, comprenant un résumé des deux articles, ainsi que les implications théoriques, les forces, les limites et les orientations futures. / Lewy body dementia (LBD) and Parkinson's disease (PD) are neurodegenerative diseases affecting thousands of Canadians, and their prevalence increases with age. PD and DLB share the same pathophysiology, but differ in the order of symptom manifestation: DLB is characterized first by the onset of a major neurocognitive disorder (dementia), whereas PD initially manifests as parkinsonism. Moreover, up to 80% of PD patients will go on to develop dementia (PDD). It is established that idiopathic REM sleep behavior disorder (iRBD) is a powerful predictor of DLB and PD. Indeed, this parasomnia, marked by undesirable behaviors during sleep, is considered a prodromal stage of synucleinopathies, such as PD, DLB and multisystem atrophy (MSA). Therefore, the majority of patients with iRBD will develop synucleinopathy. Despite scientific advancements, the causes of iRBD, PD, and DLB remain unknown and no treatment has been able to slow or halt neurodegeneration. Furthermore, these pathologies display great heterogeneity in the onset and progression of various symptoms. Faced with these challenges, research aims to better understand the early/initial stages and the progressive trajectories of these neurodegenerative diseases in order to intervene as early as possible in their development. This is why iRBD garners major interest as a window of opportunities to test the effectiveness of neuroprotective therapies against synucleinopathies, enabling action to be taken before neuronal loss becomes irreversible. iRBD thus provides a unique opportunity to improve dementia detection and monitoring of individuals at high risk of cognitive decline. Hence the crucial importance of being able to generalize results of research on small cohorts to the entire population. In terms of cognition, longitudinal studies on iRBD have shown that impairments in executive functions, verbal memory, and attention are the most discriminating in differencing between individuals who will develop dementia from those who will remain idiopathic. In addition, many iRBD patients suffer from a mild neurocognitive disorder or mild cognitive impairment (MCI), generally considered as a precursor stage of dementia. Current research on cognitive data in this population offers promising prospects, but relies on traditional statistical approaches that limit their validation and generalizability. While they provide high accuracy (80 to 85%) for detecting patients at risk of cognitive decline, improvement is needed to extend the use of these markers to a larger scale. Since the 2000s, increased computational power and access to more memory resources have sparked growing interest in machine learning (ML) algorithms. These aim to generalize results to a broader population by training models on a subset of data and testing them on another, thus validating their clinical application. To date, no study has assessed the contributions of ML for predicting the progression of synucleinopathies, focusing on the potential for generalization, and hence clinical application, through the use of non-invasive, accessible tools and model validation techniques. Moreover, no study has explored the use of ML in conjunction with generalization methods on longitudinal neuropsychological data to develop a predictive model of cognitive deficit progression in iRBD. The general objective of this thesis is to study the contribution of ML in analyzing the evolution of the cognitive profile of patients with iRBD. The first chapter of this thesis presents the theoretical framework that guided the formulation of the research objectives and hypotheses. The second chapter is in two parts (articles). The first aims to provide an overview of the literature of studies that have used ML (with generalization methods) to predict the progression of synucleinopathies to dementia, as well as the gaps that need to be filled. The second part aims to explore and use for the first time ML on clinical and cognitive data to predict progression to dementia in iRBD, in a longitudinal design. Finally, the last chapter of the thesis presents a discussion and a general conclusion, including a summary of the two articles, as well as theoretical implications, strengths, limitations, and future directions.

L'α-synucléine est reconnue comme une protéine clé dans la physiopathologie de la maladie de Parkinson ainsi que d'autres troubles neurodégénératifs appelés synucléinopathies. Dans ces maladies, la surexpression de l’α-synucléine entraîne la formation d'agrégats toxiques dans les neurones dopaminergiques (DA). Dans cette thèse, nous avons exploré l’effet de la régulation de microARN (miARN) sur l’expression de l’α-synucléine. Pour se faire, des études ont été menées avec la lignée cellulaire humaine SH-SY5Y qui peut être différenciée pour créer un modèle de neurones DA et ensuite traitée avec une neurotoxine pour induire des caractéristiques cellulaires de la maladie de Parkinson. Des observations importantes ont été supportées dans des modèles cellulaires plus avancés, notamment les neurones induits par reprogrammation directe de fibroblastes humains (iNs) et les neurones DA primaires de souris purifiés. Le premier objectif était de mieux comprendre comment la surexpression aberrante de l'α synucléine dans les synucléinopathies pourrait être due à une dérégulation de la maturation des miARN qui ciblent son ARN messager. Tout d’abord, nous avons sélectionné les miARN les plus susceptibles d'avoir un effet régulateur sur l’expression de l’α-synucléine à partir de recherche de la littérature et d’analyse de bases de données spécialisées. Nous avons observé que l’augmentation de l'expression de l'α-synucléine associée à l’ajout de neurotoxine est accompagnée d’une diminution concomitante de l'expression de plusieurs miARN sélectionnés. Sur la base de ces résultats, l'impact de ces miARN sur l'expression de l'α-synucléine a été évalué dans plusieurs types de cellules humaines, notamment les HEK 293T, les SH-SY5Y différenciées et les iNs. À cette fin, nous avons utilisé des cibles de miARN exogènes pour réprimer l'activité régulatrice des miARN et avons mesuré leur effet sur l'expression de l'α synucléine. Ainsi, nous avons démontré que la répression de miR-7, miR-93, miR-140, miR 153 et miR 214 mène systématiquement à la surexpression de l’α-synucléine dans les différents types de cellules. De plus, nous avons démontré que certains miARN sont régulés de manière post-transcriptionnelle en mesurant les niveaux des formes immatures et matures des miARN dans différents contextes cellulaires. Le deuxième objectif était d’identifier des protéines potentiellement aptes à réguler la maturation post-transcriptionnelle de miARN. Des études de purification par affinité et de spectrométrie de masse ont permis d'identifier les protéines qui s’associent avec la tige-boucle des formes immatures des miARN et régulent potentiellement leur maturation. Quelques protéines candidates ont été sélectionnées sur la base d’analyse informatique pour examiner l’effet de leur surexpression dans différents essais cellulaires. À ce jour, nous avons identifié quatre protéines (MIF, PCBP2, Prohibitin-2, and Tfr1) qui, en plus de répondre à certains critères de bases (lient l’ARN, sont présentes dans le cerveau et impliquées dans des maladies associées au système nerveux), ont un effet sur l’activité et l’expression de miR-153 ainsi que sur l’expression de l’α-synucléine. Ces travaux ont permis d’établir de solides bases dans notre compréhension de la régulation de l'α-synucléine par les miARN et d’ouvrir la voie à des études plus élaborées qui permettront d’établir les mécanismes de régulation des niveaux de miARN qui ciblent l’α-synucléine. À plus long terme, cet axe de recherche pourrait fournir des pistes pour le développement d'outils diagnostiques et thérapeutiques pour les synucléinopathies. / Alpha-synuclein is a key protein in the pathophysiology of Parkinson's disease and other neurodegenerative disorders called synucleinopathies. In these diseases, overexpression of α-synuclein leads to the formation of toxic aggregates in dopaminergic (DA) neurons. In this thesis, we explored the effect of microRNA (miRNA) regulation on α-synuclein expression. To do so, studies were conducted with the human SH-SY5Y cell line, which can be differentiated to create a model of DA neurons and then treated with a neurotoxin to induce cellular features of Parkinson's disease. Important observations were supported in more advanced cell models, including neurons induced by direct reprogramming of human fibroblasts (iNs) and purified primary mouse DA neurons. The first objective was to better understand how aberrant overexpression of α-synuclein in synucleinopathies results in the deregulation of the maturation of miRNAs that target its messenger RNA. First, we selected the miRNAs most likely to have a regulatory effect on α-synuclein expression based on literature searches and specialized database analyses. We observed that the increase in α-synuclein expression associated with neurotoxin addition is accompanied by a concomitant decrease in the expression level of several selected miRNAs. Based on these results, the impact of these miRNAs on αsynuclein expression was evaluated in several human cell types, including HEK 293T, differentiated SHSY5Y, and iNs. To this end, we used exogenous miRNA targets to repress miRNA regulatory activity and measured their effect on α-synuclein expression. Thus, we demonstrated that repression of miR-7, miR-93, miR-140, miR-153, and miR-214 consistently leads to overexpression of α-synuclein in different cell types. In addition, we demonstrated that some miRNAs are regulated in a posttranscriptional manner by measuring the levels of immature and mature forms of miRNAs in different cellular contexts. The second objective was to identify proteins potentially able to regulate the post-transcriptional maturation of miRNAs. Affinity purification and mass spectrometry studies were used to identify proteins that associate with the stem-loop of immature forms of miRNAs and potentially regulate their maturation. A few candidate proteins were selected based on computational analysis to examine the effect of their overexpression in different cell-based assays. To date, we have identified four proteins (MIF, PCBP2, Prohibitin-2, and Tfr1) that, in addition, to fitting basic criteria (known to bind RNA, are present in the brain and associated with nervous system-related diseases) affect miR-153 activity and expression as well as α-synuclein expression. This work has established a solid foundation in our understanding of the regulation of α-synuclein by miRNAs and has paved the way for more elaborate studies that will establish the mechanisms of regulation of miRNA levels that target α-synuclein. In the longer term, this line of research could provide avenues for the development of diagnostic and therapeutic tools for synucleinopathies.