Rôle des cellules myéloïdes dans des modèles murins de la neuroinflammation

L’inflammation du système nerveux central (SNC), appelée neuroinflammation, est un aspect inséparable des maladies neurodégénératives chroniques comme la sclérose en plaques (SEP) et la maladie d’Alzheimer (MA). La caractérisation de la signature moléculaire spécifique à chaque population cellulaire dans des pathologies distinctes va aboutir à la compréhension et donc au contrôle de la neuroinflammation. Le présent ouvrage a pour but de mieux comprendre les mécanismes d’action de deux types cellulaires myéloïdes, la microglie et les neutrophiles, au cours des affections neuroinflammatoires du SNC. Ainsi, le premier objectif a été de comprendre le rôle des cytokines IL-36 dans la neuroinflammation établie au cours de l’encéphalomyélite auto-immune expérimentale (EAE). Dans une seconde partie, l’objectif a été d’explorer l’action du GPR84, un récepteur couplé à la protéine G spécifique à la microglie dans le SNC, lors de l’altération des fonctions cérébrales dans un modèle de souris transgénique de la MA. Nos résultats démontrent que la voie de signalisation IL-36/IL36R est augmentée dans trois modèles différents de l’EAE, mais ne contribue pas au développement ni à la progression de la pathologie. En utilisant l’approche de cytométrie en flux nous identifions les neutrophiles comme la source majeure de l’IL-36γ. De plus, nous démontrons que la microglie exprime l’IL-36R et sa stimulation par l’IL-36γ conduit à la production de cytokines pro-inflammatoires. Dans un second temps, nous caractérisons l’augmentation de l’expression du GPR84 par la microglie dans le modèle murin de la MA APP/PS1. Ainsi, le croisement de ces souris avec des souris déficientes en GPR84 diminue l’activation et le recrutement de la microglie autour des plaques d’amyloïde-β et accélère le déclin cognitif. Nos études impliquent le GPR84 comme un acteur important dans le maintien de l’homéostasie neuronale puisque son absence favorise la dégénérescence des dendrites dans le cerveau. Les résultats obtenus dans cette thèse apportent de nouveaux éléments qui peuvent contribuer au développement des thérapies qui ciblent les cellules myéloïdes dans diverses pathologies du SNC. Ces données ouvrent de nouvelles pistes pour élucider le rôle de l’IL-36γ dans des maladies neurodégénératives. Enfin, pour une première fois, nous présentons un modèle murin permettant d’identifier le(s) ligand(s) endogène(s) du GPR84, une cible thérapeutique potentielle pour la prévention et/ou le traitement de la MA.

An experiment on the parameter uncertainty of hydrological models with different levels of complexity in a climate change context

La possibilité d’estimer l’impact du changement climatique en cours sur le comportement hydrologique des hydro-systèmes est une nécessité pour anticiper les adaptations inévitables et nécessaires que doivent envisager nos sociétés. Dans ce contexte, ce projet doctoral présente une étude sur l’évaluation de la sensibilité des projections hydrologiques futures à : (i) La non-robustesse de l’identification des paramètres des modèles hydrologiques, (ii) l’utilisation de plusieurs jeux de paramètres équifinaux et (iii) l’utilisation de différentes structures de modèles hydrologiques. Pour quantifier l’impact de la première source d’incertitude sur les sorties des modèles, quatre sous-périodes climatiquement contrastées sont tout d’abord identifiées au sein des chroniques observées. Les modèles sont calés sur chacune de ces quatre périodes et les sorties engendrées sont analysées en calage et en validation en suivant les quatre configurations du Different Splitsample Tests (Klemeš, 1986;Wilby, 2005; Seiller et al. (2012);Refsgaard et al. (2014)). Afin d’étudier la seconde source d’incertitude liée à la structure du modèle, l’équifinalité des jeux de paramètres est ensuite prise en compte en considérant pour chaque type de calage les sorties associées à des jeux de paramètres équifinaux. Enfin, pour évaluer la troisième source d’incertitude, cinq modèles hydrologiques de différents niveaux de complexité sont appliqués (GR4J, MORDOR, HSAMI, SWAT et HYDROTEL) sur le bassin versant québécois de la rivière Au Saumon. Les trois sources d’incertitude sont évaluées à la fois dans conditions climatiques observées passées et dans les conditions climatiques futures. Les résultats montrent que, en tenant compte de la méthode d’évaluation suivie dans ce doctorat, l’utilisation de différents niveaux de complexité des modèles hydrologiques est la principale source de variabilité dans les projections de débits dans des conditions climatiques futures. Ceci est suivi par le manque de robustesse de l’identification des paramètres. Les projections hydrologiques générées par un ensemble de jeux de paramètres équifinaux sont proches de celles associées au jeu de paramètres optimal. Par conséquent, plus d’efforts devraient être investis dans l’amélioration de la robustesse des modèles pour les études d’impact sur le changement climatique, notamment en développant les structures des modèles plus appropriés et en proposant des procédures de calage qui augmentent leur robustesse. Ces travaux permettent d’apporter une réponse détaillée sur notre capacité à réaliser un diagnostic des impacts des changements climatiques sur les ressources hydriques du bassin Au Saumon et de proposer une démarche méthodologique originale d’analyse pouvant être directement appliquée ou adaptée à d’autres contextes hydro-climatiques.