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Infidélité de transcription et carcinogénèse. Analyse bioinformatique et preuves de concept biologiques / Transcription infidelity and carcinogenesis. Bioinformatical analysis and biological proofs of principle

L’un des enjeux de la lutte contre le cancer réside dans la compréhension de l’hétérogénéité de la maladie. Le but de notre travail a été d’explorer l’hétérogénéité des cellules cancéreuses du point de vue de la séquence d’ARN messager. Les ESTs (ou Expressed Sequence Tags) d’origine humaine ont été alignées aux séquences de référence ARNm. Les alignements ont été exploités de manière à mesurer les variations de séquence des ESTs issues de tissus tumoraux ou non tumoraux à chaque position de chaque transcrit. L’analyse statistique mise en place a consisté à identifier les positions pour lesquelles les variations de séquence, i.e. substitutions, insertions et délétions, sont différentes entre les ESTs d’origine tumorale et les ESTs d’origine non tumorale. L’étude bioinformatique s’est d’abord concentrée sur 17 transcrits abondamment exprimés avant d’être étendue à l’ensemble du transcriptome. Elle a ensuite été réalisée sur les ESTs murines. Les résultats montrent que l’hétérogénéité des transcrits cancéreux est plus grande que celle des tissus sains. Ainsi, l’infidélité de transcription est augmentée au cours de la carcinogénèse. Ce résultat bioinformatique a été validé par différentes approches biologiques. Tout d’abord, le clonage puis le séquençage d’un ARN provenant d’une tumeur pulmonaire humaine et présentant une délétion prédite de manière bioinformatique ont été réalisés, et ce, en l’absence de mutation somatique. Ensuite, l’identification par spectrométrie de masse d’un variant protéique issu de la traduction d’un ARN dont le codon stop est substitué en triplet codant a été possible. Enfin, l’intérêt de rechercher dans le sérum de patients cancéreux la présence d’anticorps dirigés contre des protéines issues de la traduction d’ARNm infidèles a été démontré. Ainsi, l’infidélité de transcription est un phénomène augmenté dans le cancer et responsable d’une partie de l’hétérogénéité des cellules cancéreuses. L’intérêt de cette découverte réside dans les perspectives nouvelles qu’elle offre en termes de compréhension des mécanismes de carcinogénèse et en termes de diagnostic de la maladie / One of the aim of the fight against cancer is to understand the heterogeneity of cancer cells. The goal of our work has been to explore cancer cell mRNA heterogeneity. ESTs (Expressed Sequence Tags) extracted from normal and cancer tissues have been aligned to mRNA reference sequences. This allowed identification of non-random sequence variations that occurred at statistically significant increased rates in cancer compared to normal libraries. This analysis first focused on 17 abundant transcripts and was next extended to whole human genome, as well as to that of Mus musculus. The results show an increase of transcription infidelity events in cancer tissues. Three types of events occur, i.e. base substitutions, deletions and insertions. Bioinformatics results have been validated through different biological methods. First, the cloning and sequencing of mRNA from lung cancer human with a deletion occurring at bioinformatically predicted position in absence of somatic mutation has been achieved. Then, mass spectrometry analysis confirmed the existence of protein variants resulting from translation of mRNA bypassing stop codon. Finally, we showed that transcription infidelity peptides contain specific epitopes of immunoglobulins ; detection of changes in immunoglobulins in patients with cancers opens a novel path toward early stage cancer diagnosis. This increased transcription infidelity in cancer contributes to the heterogeneity of cancer cells. This finding opens novel perspectives and strategies toward understanding carcinogenesis and diagnostic of the disease

Identiferoai:union.ndltd.org:theses.fr/2009INPL037N
Date09 July 2009
CreatorsBrulliard, Marie
ContributorsVandoeuvre-les-Nancy, INPL, Bihain, Bernard, Méjean, Luc
Source SetsDépôt national des thèses électroniques françaises
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypeElectronic Thesis or Dissertation, Text

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