La dépression majeure (DM) est la principale cause d'invalidité depuis trois décennies, avec plus de 300 millions de personnes touchées dans le monde. En effet, elle contribue largement à la charge économique mondiale globale des maladies. Malgré son impact sociétal important, les mécanismes biologiques de la dépression restent mal compris. Malheureusement, seuls 30 % environ des patients traités pour la dépression présentent une amélioration complète de leurs symptômes. Étant donné le taux d’échec élevé des essais cliniques d’antidépresseurs, récemment, un examen plus minutieux de leur utilisation a eu lieu, notamment pour investiguer la neurobiologie de la dépression et dans le design de potentiels traitements. Étant donné que la plupart de nos connaissances dans ce domaine proviennent de modèles animaux, ces modèles reproduisent en effet certains aspects de la DM humaine, mais on ne sait pas dans quelle mesure. Ce travail a pour but d'élucider dans quelle mesure ils récapitulent la pathologie moléculaire du trouble humain. Dans cette thèse, nous nous sommes appuyés sur des analyses de réseaux d'expression différentielle et de co-expression pour cataloguer le chevauchement entre la DM humaine et 3 modèles murins de stress, à savoir le stress variable chronique, l'isolement social et le stress par défaite sociale chronique, et avons évalué leur capacité à reproduire les profils transcriptionnels associés à la DM humaine dans deux régions du cerveau, le mPFC et le NAc, largement impliquées dans la dépression. Nos résultats montrent que chaque modèle reproduit efficacement les caractéristiques transcriptionnelles communes mais aussi uniques du syndrome humain. Dans l'ensemble, en identifiant des groupes de gènes fortement co-exprimés, partagés entre l'homme et la souris, nos résultats suggèrent que ces signatures transcriptionnelles sont impliquées de manière similaire dans le contrôle des voies fonctionnelles chez les deux espèces et confèrent un fort soutien à l'utilisation de ces modèles de souris pour l'étude des altérations moléculaires observées dans la DM tout en fournissant des implications importantes pour la recherche future et les applications cliniques. / Major depressive disorder (MDD) is the leading cause of disability for three decades with over 300 million affected worldwide. Indeed, it is a major contributor to the overall global economic burden of disease. Despite its significant societal impact, the biological mechanisms of depression remain poorly understood. Unfortunately, only around 30% of patients treated for depression show complete improvement in their symptoms. Given, the high failure rate of antidepressant clinical trials, there has been increased scrutiny recently regarding their use for deciphering the neurobiology of depression and to design potential treatment interventions. Given the fact that most of our knowledge of the field comes from animal models, indeed, these models reproduce some aspects of human MDD but to what degree remains unknown. This work elucidates the extent to which they recapitulate the molecular pathology of the human disorder. In this thesis, we leveraged differential expression and co-expression network analyses to catalogue the overlap between human MDD and 3 mouse model of stress, namely chronic variable stress, social isolation and chronic social defeat stress, and evaluated their capacity of reproducing the transcriptional profiles associated with human MDD in two brain regions, mPFC and NAc, widely implicated in depression. Our results show that each model efficiently reproduces common but also unique transcriptional features of the human syndrome.Overall, by identifying strongly co-expressed groups of genes shared between humans and mice, our results suggest that these transcriptional signatures are similarly involved in the control of functional pathways in both species and confer strong support for the use of these mouse models for the study of the molecular alterations seen in MDD while providing important implications for future research and clinical applications.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/68545 |
| Date | January 2021 |
| Creators | Fatma, Mena |
| Contributors | Labonté, Benoit |
| Publisher | Université Laval |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Format | 1 ressource en ligne (xiii, 99 pages), application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess, https://corpus.ulaval.ca/jspui/conditions.jsp |
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