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Utilisation de cellules souches pluripotentes humaines pour le développement de criblages phénotypiques dans le cadre de la dystrophie myotonique de type 1 et l'amyotrophie spinale infantile / Use of human pluripotent stem cells for the development of phenotypic screening in the context of myotonic dystrophy type 1 and spinal muscular atrophy

Les cellules souches pluripotentes (CSP) humaines sont devenues en quelques années des modèles de choix pour étudier les mécanismes cellulaires et moléculaires qui gouvernent l'apparition de maladies monogéniques, mais également pour le développement de criblages à haut débits afin d'identifier parmi plusieurs milliers de molécules chimiques celles qui ont un potentiel thérapeutique. C'est dans ce contexte de criblage que mes travaux de thèse s'inscrivent, alliant automatisation et miniaturisation de la biologie des CSP dans le cadre de deux maladies monogéniques, l'amyotrophie spinale infantile (SMA) et la dystrophie myotonique de type I (DM1). De manière générale, la mise en place d'une telle stratégie repose sur trois étapes essentielles qui sont l'obtention de CSP porteuses d'une mutation donnée, l'identification d'un modèle d'étude pertinent et la réalisation du criblage à proprement parlé. L'obtention de CSP humaines repose sur deux approches principales. La première consiste en la dérivation de cellules embryonnaires humaine (hES) issues de diagnostiques préimplantatoires et la seconde repose sur la reprogrammation de cellules somatiques par l'induction de pluripotence (iPS). Une partie de mon travail a consisté en la création de cellules iPS modèles de la SMA et leur caractérisation par une approche à haut débit. Par la suite un travail d'optimisation du protocole de génération de motoneurones à partir de CSP humaines a permis d'accélérer et augmenter les rendements de production de ces cellules qui sont principalement affectées dans la SMA. Enfin, l'utilisation de cellules hES porteuses de la mutation causale de la DM1 a permis le criblage de 12000 molécules et a conduit à l'identification d'une famille chimique capable de restaurer plusieurs défauts typiques de cette maladie tels que des défauts d'épissage et de fusion moléculaire. / For only few years, Human pluripotent stem cells (PSC) have become wide spread models in order to study and decipher cellular or molecular mechanims involved in monogenic diseases, but also for the development of large scale screening strategies allowing the identification of new therapeutics among thousands of chemicals. Mythesis research aimed at the development of such strategies, miniaturizing and automating PSC biology within the framework of two monogenic diseases, namely spinal muscular atrophy (SMA) and myotonic dystrophy type 1 (DM1).Basically, PSC based screening programs are generally built around three main steps which are the access to a stem cell model, the identification of a relevant cell type and lastly the screening campaign. There is actually two main ways to generate human PSC. Firstly, human embryonic stem cells (hES) can be derived from the inner cell mass of blastocyte through a pre-implantation diagnosis and secondly, induced pluripotent stem cells (iPS) can be generated after somatic cell reprogramming in vitro. A part of my work has consisted in the generation of hiPS cellular models for SMA by reprogramming fibroplasts that carried SMN1 gene deletion, followed bay the characterization of several dozen of independant clones with high throughput. Then an optimization process of the protocol for the generation of Motoneuron from PSC has been done multiplying experimental conditions. This finally allowed the description of a fast and efficient protocol to generate the most affected cell type in SMA. Finally, DM1 mutated hES were uded for the screening of 12.000 compounds among which a chemical family has been identified to rescue DM1 typical splicing and myogenesis defects.

Identiferoai:union.ndltd.org:theses.fr/2013EVRY0019
Date18 December 2013
CreatorsMaury, Yves
ContributorsEvry-Val d'Essonne, Peschanski, Marc, Martinat, Cécile
Source SetsDépôt national des thèses électroniques françaises
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypeElectronic Thesis or Dissertation, Text, Image, StillImage

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