Dans une perspective de médecine régénératrice, les cellules souches nerveuses et progénitrices fœtales humaines constituent indéniablement un des outils les plus adaptés au traitement des lésions du SNC et des maladies neurodégénératives. Jusqu'à présent, leur utilisation en thérapie cellulaire a eu recours à des populations hétérogènes composées à la fois de cellules immatures, de cellules en voie de différenciation et de cellules pleinement différenciées. Or des études récentes ont révélé l'intérêt de disposer de populations enrichies en un type cellulaire donné afin d'améliorer l'efficacité des greffes. Pour homogénéiser les populations et mieux cibler les pathologies, nous avons donc mis en œuvre deux stratégies. La première consiste à surexprimer, dans les cellules en culture, les gènes proneuraux à motif bHLH Ngn1, Ngn2, Ngn3 et Mash1 au travers de vecteurs lentiviraux dits « de différenciation ». Cette surexpression a permis d'orienter la différenciation des cellules majoritairement vers le lignage neuronal et également de spécifier des sous-types neuronaux. La seconde méthode utilise des vecteurs lentiviraux traceurs pour exprimer une protéine rapportrice sous le contrôle de promoteurs spécifiques des différents lignages du SNC en vue de leur sélection par tri cellulaire. Nous avons ainsi utilisé le promoteur Nestine pour les cellules immatures, le promoteur Synapsine pour les cellules neuronales et le promoteur GFAP pour les cellules astrocytaires. Si les promoteurs Synapsine et GFAP ont révélé une spécificité contestable, le promoteur Nestine, quant à lui, a permis de sélectionner une population enrichie à 81% en cellules nestine+. Ce travail s'inscrit dans un projet de plus grande envergure, qui a pour but d'évaluer les bénéfices de greffes de ces populations homogénéisées.
Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00184239 |
Date | 28 June 2007 |
Creators | Serre, Angéline |
Publisher | Université Pierre et Marie Curie - Paris VI |
Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
Language | French |
Detected Language | French |
Type | PhD thesis |
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