Cette thèse a pour objectif d’identifier et caractériser des biomarqueurs liés aux traitements d’immunothérapie allergénique (ITA). En particulier, le travail s’est porté sur les biomarqueurs prédictifs de l’efficacité du traitement : leur estimation avant la prise médicamenteuse permettrait d’évaluer les bénéfices cliniques à l’issue de l’ITA. À partir d’échantillons de sérum collectés avant ITA et provenant de patients inclus dans une étude clinique contrôlée, randomisée et dirigée contre les pollens de graminées, une méthode d’analyse protéomique différentielle (la 2D-DIGE) a permis d’identifier une protéine comme candidat biomarqueur prédictif de l’efficacité de l’ITA. Dans un premier temps, les variants moléculaires de la protéine identifiée ont été caractérisés. L’analyse en spectrométrie de masse de la protéine a permis d’identifier les modifications post-Traductionnelles associées aux isoformes plus abondants dans le sérum des patients pour lesquels une réponse positive à l’ITA est observée. Une approche protéomique de quantification relative a été mise en œuvre par LC-MS/MS sans marquage, et a permis d’identifier des peptides de la protéine d’intérêt, portant des modifications post-Traductionnelles spécifiques, associés à un bénéfice clinique accru en fin d’ITA. Dans un deuxième temps, l’implication de la fétuine-A dans la physiopathologie de l’allergie a été étudiée. Des modèles cellulaires humains ont mis en évidence le caractère essentiel des acides sialiques portés par la protéine pour l’activation de la voie TLR4, dans les mécanismes de l’immunité innée initiant la réaction allergique. In vivo, les modèles murins d’asthme allergique développés ont en revanche montré la fonction anti-Inflammatoire de la protéine. La fétuine-A a donc un rôle ambivalent, mais est indubitablement liée à la régulation de l’inflammation allergique. La validation des candidats biomarqueurs peptidiques de la protéine dans d’autres cohortes cliniques représente une future étape clé, qui permettrait d’envisager l’usage de ces marqueurs en clinique, pour améliorer la sélection des patients les plus susceptibles de répondre à l’ITA. / This thesis aimed at identifying and characterizing predictive biomarkers associated with allergen-Specific immunotherapy (AIT) efficacy. In particular, we were focused on biomarkers predictive of AIT efficacy: quantifying such markers before treatment would allow estimating the final clinical benefit. For this purpose, serum samples were collected before AIT from patients included in a double-Blind, placebo controlled clinical study against grass pollen allergy. Their analysis by means of differential proteomics (2D-DIGE) pointed out a protein, named fetuin-A, as a candidate biomarker predictive of AIT efficacy. First, the protein fetuin-A isoforms were extensively characterized by mass spectrometry, and specific post-Translational modifications (PTMs) were associated to the isoforms more abundant in sera from patients positively responding to AIT. A second proteomic approach allowed identifying fetuin-A peptides, differentially expressed among groups of patients. Some peptides from the candidate protein, bearing specific post-Translational modifications (PTMs), are associated with an increased clinical benefit at the end of the treatment. In a second part, we studied the involvement of the fetuin-A during the course of allergic inflammation. Human cellular assays highlighted that sialic acids on the protein PTMs are essential to activate the TLR4 pathway, and inducing innate immune mechanisms linked to allergy. In vivo, murine models of allergic asthma showed an opposite anti-Inflammatory function of the protein. Thus, the protein fetuin-A is still ambivalent, but is undoubtedly linked to the regulation of allergic inflammation. Validation of peptides candidate biomarkers in larger clinical cohorts is of utmost interest, since using such biomarkers in clinics would improve patients’ selection and therefore clinical benefit from the treatment.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2015PA114805 |
| Date | 16 January 2015 |
| Creators | Caillot, Noémie |
| Contributors | Paris 11, Chollet-Martin, Sylvie, Lombardi, Vincent |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text, Image, StillImage |
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