In vivo peptide biomarker screening for molecular imaging in eae neuroinflammation / Identification in vivo de biomarqueurs peptidiques pour l’imagerie moléculaire dans le modele eae de neuroinflammation

Dans les maladies neurodégénératives comme la sclérose en plaques, la neuro-inflammation modifie l'activité de la barrière hémato-encéphalique (BHE) par des altérations cellulaires et moléculaires complexes. La caractérisation de tels changements moléculaires par une approche d'étiquetage in vivo justifie la recherche d’outils de ciblage fiables et de biomarqueurs. Les stratégies pour définir in vivo ces marqueurs sont cependant compliquées par la pléthore de molécules cibles accessibles, par l’intrication des régions atteintes au sein du tissu sain et par les altérations structurales potentielles des molécules cibles étudiées par histopathologie. Le but de ce travail est de rationaliser la découverte de biomarqueurs des altérations moléculaires dans les tissus par une stratégie de sélection in vivo de répertoires de phages présentant des peptides à leur surface (phage display), les ligands présents dans les deux répertoires (sain et pathologique) étant ensuite soustraits physiquement. Cette stratégie de soustraction (« PhiSSH ») permettant d’enrichir un répertoire en ligands spécifiques est d’un intérêt majeur dans le cas de répertoires complexes tels ceux obtenus dans des sélections in vivo.Nous présentons l'application de cette stratégie dans le modèle de rat de la sclérose en plaques, l’Encéphalomyélite Autoimmune Expérimentale (EAE), où les lésions disséminées dans le système nerveux central engendrent la sélection d’une grande quantité de clones s’associant au tissu sain, par comparaison avec les rats témoins en bonne santé. L'efficacité de la technique de soustraction a été contrôlée par séquençage massif des trois repertoires, «EAE», «SAIN», et «SOUSTRACTION». Plus de 95 % des clones communs aux répertoires EAE et contrôle sont absents du répertoire de la soustraction. Un ensemble de clones de phages et des peptides synthétisés chimiquement dessinés après l’analyse bioinformatique du répertoire de soustraction a été testé a) sur des tissus de rats EAE et sains et b) sur des cellules humaines en culture (HCMEC/D3) constituant un modèle de BHE, dans des conditions inflammatoires, (activation IL- 1ß) ou non activées. Un des clones et quatre peptide testés ont montré une association spécifique sur les cellules endothéliales de BHE dans des conditions inflammatoires. Pour identifier la cible d’un phage spécifique des lésions neuro-inflammatoires, nous avons mis en œuvre un procédé de création de liaison covalente entre ce phage et les protéines exprimées par des cellules de BHE cultivées en présence d’IL-1ß, puis effectué une analyse par spectométrie de masse. La galectine-1 est apparue comme une cible potential de ce phage. La découverte de biomarqueurs spécifiques de modifications moléculaires et cellulaires de régions inflammatoires disséminées dans les tissus sains, comme c’est le cas dans la plupart des pathologies présentant une activité neuro–inflammatoire, sera facilitée par l’utilisation de la stratégie de soustraction PhiSSH décrite dans ce document. / In neurodegenerative disorders like multiple sclerosis, neuroinflammation modifies the blood brain barrier (BBB) status by causing complex cellular and molecular alterations. Characterization of such molecular changes by an in vivo labeling approach is most challenging to generate reliable in vivo targeting tools and biomarkers. In vivo strategies to define such markers are, however, hampered by the plethora of the accessible target molecules, the vicinity of diseased target expression among healthy tissue and the potentially structural alterations of target molecules when studied by histopathology. The aim of this work is to streamline the biomarker discovery of pathological molecular tissue alterations by in vivo selection of phage displayed peptide repertoires that are further submitted to physical DNA subtraction (“PhiSSH”) of sequences encoding common peptides in both repertoires (HEALTHY and PATHOLOGY). The strategy of Subtraction allows thus the enrichment of clones specific for one repertoire and is of particular interest for complex repertoires produced by in vivo selection. We present the application of this strategy in the multiple sclerosis rat model, Experimental Autoimmune Encephalomyelitis (EAE) pathology, where target lesions are disseminated in the central nervous system (CNS) generating a large amount of clones binding to healthy tissue among the recovered repertoire clones binding to the lesions by comparison with healthy control rats. The efficiency of the subtraction was monitored by massive sequencing of the three repertoires, «EAE», «HEALTHY», and «SUBTRACTION». More than 95% of the clones common to EAE and Healthy repertoires were shown to be absent from the Subtraction repertoire. A set of randomly chosen clones and synthesized peptides from the EAE and subtraction repertoires were tested for differential labeling of a) diseased and healthy animal tissues and b) an in vitro BBB model, in IL-1ß challenged and resting control state culture human cells (hCMEC/D3). One of the phage clones and 4 chemically synthesized peptides showed specific binding to brain ECs in neuro-inflammatory conditions. Using a strategy of crosslinking of an EAE specific phage clone on protein targets expressed by IL-1ß activated ECs followed by mass spectrometry, we propose hypothetically Galectin-1 as a possible target of this phage. PhiSSH will be useful for in vivo screening of small peptide combinatorial libraries for the discovery of biomarkers specific of molecular and cellular alterations untangled with healthy tissues, as in most pathologies presenting neuroinflammatory activity.

Identiferoai:union.ndltd.org:theses.fr/2013BOR22102
Date06 December 2013
CreatorsVargas Sanchez, Jeinny
ContributorsBordeaux 2, Universiteit van Amsterdam, Petry, Klaus, De Vries, Elga
Source SetsDépôt national des thèses électroniques françaises
LanguageEnglish
Detected LanguageFrench
TypeElectronic Thesis or Dissertation, Text

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