Les maladies cardiovasculaires représentent un important problème de santé publique à travers le monde. Parmi ces pathologies, l’infarctus du myocarde (IM) a fait l’objet de nombreux essais visant à diminuer sa sévérité. Néanmoins peu ont remporté leur pari. Cet échec peut avoir plusieurs composantes parmi lesquelles la méconnaissance de la complexité des mécanismes moléculaires impliqués. Notre compréhension de l’IM a cependant été nettement améliorée grâce à des méthodes utilisées pendant les dernières décennies et qui consistaient à étudier séparément un nombre limité d’acteurs moléculaires impliqués dans un mécanisme simple et linéaire. Cependant, l’échec des essais cliniques basés sur ces approches réductionnistes ont montré leurs limites. L’émergence de la biologie des systèmes, ces dernières années, a stimulé les recherches visant à mieux intégrer et comprendre la nature complexe et stochastique des réseaux moléculaires et leur dynamique dans la progression des pathologies. L’objectif général de cette thèse a consisté en le développement et l’amélioration de méthode d’analyses et de combinaison des données spatio-temporelles issus d’expériences réalisées sur un modèle d’infarctus du myocarde chez la souris. L’objectif scientifique visait à caractériser les principaux signaux dynamiques au cours de la séquence d’ischémie-reperfusion. A cet effet, nous avons tout d’abord développé une chaîne de méthode utilisant la clarification d’organe et la microscopie de fluorescence permettant de quantifier, en 3 dimensions, la zone du myocarde soumise au choc oxydant lors de la reperfusion. Dans une seconde partie, nous avons développé une nouvelle chaîne analytique pour caractériser la dynamique d’expression des transcrits. Appliquée aux animaux contrôles (soumis à la chirurgie et l’anesthésie), nous mettrons, grâce à cette chaîne de méthode, le rôle majeur de la voie de l’interleukine 6 dans le développement de la réponse immunitaire et nous concluons ainsi sur la nécessité de réaliser une analyse dynamique du modèle expérimental pour caractériser sa réponse à l’échelle moléculaire et éviter toute surinterprétation de la réponse à l’IM / Cardiovascular diseases represent a major health burden worldwide. According to the World Health Organization, 17 million people are dying each year by heart diseases which account to 31% of total deaths globally. Among these diseases is myocardial infarction (MI). Several efforts have been made to decrease the associated mortality rates but unfortunately, only few has succeeded to date. This failure is contributed to several factors, among them is the misunderstanding of the mechanism responsible for the progression of the disease.Our understanding of the MI pathology has been greatly improved by the approaches that have been widely used in the previous decades, relying mainly on studying molecules/pathways separately. However, this knowledge was not enough to make a difference clinically. Therefore, deciphering the interconnections between molecules has become an urge for better understanding of the diseases’ progression. In this regard, the work in this doctoral thesis involves different aspects of the MI pathology. The general aim of this work is to improve the dynamic analytical approach using systems biology tools, where new mechanistic information is decoded. Firstly, in a 3D heart model, we propose a chain of methods using clarified mouse heart and fluorescence microscopy to molecularly characterize the area at risk in the myocardium of IR and cardioprotected mice based on its redox state. In addition, we aim to develop a new analytical approach using dynamical large-scale transcriptomic data for characterizing the dynamic transcripts expression. Applying this approach on a control mouse model (mice subjected to anesthesia and surgical interventions), we show that Il-6 is a major mediator of the activated inflammatory reaction. In conclusion, this analytical approach highlights the necessity of the sapatio-temporal analysis to characterize the molecular events occurring in response to MI
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2019LYSE1158 |
| Date | 17 September 2019 |
| Creators | Badawi, Sally |
| Contributors | Lyon, Université Libanaise, école doctorale des sciences et technologies, Bidaux, Gabriel, Kurdi, Mazen |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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