Conception de microARNs pour attenuer l'expression de genes

Les microARNs appartiennent à la famille des petits ARNs non-codants et agissent comme inhibiteurs des ARN messagers et/ou de leurs produits protéiques. Les mi- croARNs sont différents des petits ARNs interférants (siARN) car ils atténuent l’ex- pression au lieu de l’éliminer. Dans les dernières années, de nombreux microARNs et leurs cibles ont été découverts chez les mammifères et les plantes. La bioinforma- tique joue un rôle important dans ce domaine, et des programmes informatiques de découvertes de cibles ont été mis à la disposition de la communauté scientifique. Les microARNs peuvent réguler chacun des centaines de gènes, et les profils d’expression de ces derniers peuvent servir comme classificateurs de certains cancers. La modélisation des microARNs artificiels est donc justifiable, où l’un pourrait cibler des oncogènes surexprimés et promouvoir une prolifération de cellules en santé. Un outil pour créer des microARNs artificiels, nommé MultiTar V1.0, a été créé et est disponible comme application web. L’outil se base sur des propriétés structurelles et biochimiques des microARNs et utilise la recherche tabou, une métaheuristique. Il est démontré que des microARNs conçus in-silico peuvent avoir des effets lorsque testés in-vitro. Les sé- quences 3’UTR des gènes E2F1, E2F2 et E2F3 ont été soumises en entrée au programme MultiTar, et les microARNs prédits ont ensuite été testés avec des essais luciférases, des western blots et des courbes de croissance cellulaire. Au moins un microARN artificiel est capable de réguler les trois gènes par essais luciférases, et chacun des microARNs a pu réguler l’expression de E2F1 et E2F2 dans les western blots. Les courbes de crois- sance démontrent que chacun des microARNs interfère avec la croissance cellulaire. Ces résultats ouvrent de nouvelles portes vers des possibilités thérapeutiques.

Conception de miARN artificiels basée sur la caractérisation de la boucle de régulation miR-20/E2F

La biologie moléculaire et, plus spécifiquement, la régulation de l’expression génique ont été révolutionnées par la découverte des microARN (miARN). Ces petits ARN d’une vingtaine de nucléotides sont impliqués dans la majorité des processus cellulaires et leur expression est dérégulée dans plusieurs maladies, comme le cancer. Un miARN reconnaît ses cibles principalement par son noyau, ce qui lui permet de réguler simultanément la traduction de centaines d’ARN messagers. Nos travaux ont montré l’existence d’une boucle de rétro-activation négative, entre deux miARN du polycistron miR-17-92 et trois facteurs de transcription de la famille E2F. E2F1, 2 et 3 induisent la transcription de miR-20 et miR-17 qui par la suite inhibent leur traduction. Nos résultats suggèrent l’implication de cette boucle dans la résistance à l’apoptose induite par E2F1 dans les cellules du cancer de la prostate, ce qui expliquerait en partie le potentiel oncogénique du polycistron miR-17-92. L’étude de ce motif de régulation nous a donc permis de réaliser le potentiel incroyable qu’ont les miARN à inhiber la traduction de plusieurs gènes. Basé sur les règles de reconnaissance des miARN, nous avons développé et validé MultiTar. Cet outil bioinformatique permet de trouver la séquence d’un miARN artificiel ayant le potentiel d’inhiber la traduction de gènes d’intérêts choisis par l’utilisateur. Afin de valider MultiTar, nous avons généré des multitargets pouvant inhiber l’expression des trois E2F, ce qui nous a permis de comparer leur efficacité à celle de miR-20. Nos miARN artificiels ont la capacité d’inhiber la traduction des E2F et de neutraliser leur fonction redondante de la progression du cycle cellulaire de façon similaire ou supérieur à miR-20. La fonctionnalité de notre programme, ouvre la voie à une stratégie flexible pouvant cibler le caractère multigénique de différents processus cellulaires ou maladies complexes, tel que le cancer. L’utilisation de miARN artificiels pourrait donc représenter une alternative intéressante aux stratégies déjà existantes, qui sont limitées à inhiber des cibles uniques. En plus d’élucider un réseau de régulation complexe impliquant les miARN, nous avons pu tirer profit de leur potentiel d’inhibition par la conception de miARN artificiels.

A mechanism for co-transcriptional recruitment of mRNA localization factor on nascent mRNAs in budding yeast

Le transport et la localisation des ARN messagers permettent de réguler l’expression spatiale et temporelle de facteurs spécifiques impliqués dans la détermination du destin cellulaire, la plasticité synaptique, la polarité cellulaire et la division asymétrique des cellules. Chez S.cerevisiæ, plus de trente transcrits sont transportés activement vers le bourgeon cellulaire. Parmi ces transcrits, l’ARNm ASH1 (asymetric synthesis of HO) est localisé à l’extrémité du bourgeon pendant l’anaphase. Ce processus va entrainer une localisation asymétrique de la protéine Ash1p, qui sera importée uniquement dans le noyau de la cellule fille, où elle entraine le changement de type sexuel. La localisation asymétrique de l’ARNm ASH1, et donc de Ash1p, implique la présence de différents facteurs de localisation. Parmi ces facteurs, les protéines She (She1p/Myo4p, She2p et She3p) et les répresseurs traductionnels (Puf6p, Loc1p et Khd1p) participent à ce mécanisme. La protéine navette She2p est capable de lier l’ARNm ASH1 et va entrainer le ciblage de cet ARNm vers l’extrémité du bourgeon en recrutant le complexe She3p-Myo4p. Des répresseurs traductionnels régulent la traduction de cet ARNm et évitent l’expression ectopique de la protéine Ash1p pendant son transport. Alors que la fonction cytoplasmique de She2p sur la localisation des ARNm est connue, sa fonction nucléaire est encore inconnue. Nous avons montré que She2p contient une séquence de localisation nucléaire non classique qui est essentielle à son import nucléaire médié par l’importine α (Srp1p). L’exclusion de She2p du noyau par mutation de son NLS empêche la liaison de Loc1p et Puf6p sur l’ARNm ASH1, entrainant un défaut de localisation de l’ARNm et de la protéine. Pour étudier plus en détail l’assemblage de la machinerie de localisation des ARNm dans le noyau, nous avons utilisé des techniques d’immunoprécipitation de chromatine afin de suivre le recrutement des facteurs de localisation et des répresseurs traductionnels sur les ARNm naissants. Nous avons montré que She2p est recruté sur le gène ASH1 pendant sa transcription, via son interaction avec l’ARNm ASH1 naissant. Puf6p est également recruté sur ASH1, mais d’une manière dépendante de la présence de She2p. De façon intéressante, nous avons détecté une interaction entre She2p et la plus grande sous-unité de l’ARN polymérase II (Rpb1p). Cette interaction est détectée avec la forme active en élongation de l’ARN polymérase II. Nous avons également démontré que She2p interagit avec le complexe d’élongation de la transcription Spt4p/Spt5p. Une délétion de SPT4 ou une mutation dans SPT5 (Ts spt5) à température restrictive empêche l’interaction entre She2p et Rpb1p, et diminue le recrutement de She2p au gène ASH1, entrainant un défaut de localisation de l’ARNm et un défaut de localisation asymétrique de la protéine Ash1p. De manière globale, nos résultats montrent que les facteurs impliqués dans la localisation cytoplasmique des ARNm et dans leur contrôle traductionnel sont recrutés de façon co-transcriptionnelle sur les ARNm naissants via leur interaction avec la machinerie de transcription, suggèrant un rôle important de la machinerie transcriptionelle dans la localisation des ARNm.

Identification de modifications post-traductionnelles de Staufen1 et étude de leur fonction régulatrice

La régulation post-transcriptionnelle joue un rôle de premier plan dans le contrôle fin de l’expression génique en permettant une modulation de la synthèse de protéines dans le temps et l’espace, en fonction des besoins de la cellule. Ainsi, des protéines reconnaissant des éléments d’ARN présents sur des transcrits peuvent influencer toutes les étapes de leur existence, soit leur épissage, leur export nucléaire, leur localisation subcellulaire, leur traduction et leur dégradation. Staufen1 (Stau1) est un membre de la famille des protéines liant l’ARN double-brin qui contribue à la régulation post-transcriptionnelle par son implication dans des mécanismes qui vont promouvoir l’épissage alternatif, le transport, la dé-répression de la traduction et l’induction de la dégradation d’ARN messagers (ARNm) spécifiques. L’identité des cibles potentielles de Stau1 est maintenant connue puisqu’une étude à l’échelle du génome a montré que la protéine s’associe à près de 7% du transcriptome des cellules HEK293T. Ces ARNm se classent dans un large éventail de catégories fonctionnelles, mais il est tout de même intéressant de noter qu’une grande proportion d’entre eux code pour des protéines reliées au métabolisme cellulaire et à la régulation de processus cellulaires. En considérant toutes ces informations, nous avons émis l’hypothèse que les différentes activités de Stau1 puissent être modulées afin de contrôler adéquatement l’expression des transcrits liés par la protéine. Dans la mesure où certains ARNm faisant partie des complexes définis par la présence de Stau1 codent pour des régulateurs clés de la prolifération cellulaire, nous avons voulu examiner si l’expression de la protéine varie au cours du cycle de division cellulaire. Nous avons montré que l’abondance de Stau1 est maximale en début de mitose et qu’elle diminue ensuite lorsque les cellules complètent la division cellulaire. Nous avons ensuite découvert que cette baisse d’expression de Stau1 en sortie de mitose dépend du complexe promoteur d’anaphase/cyclosome (APC/C). En soutien à l’idée que Stau1 soit une cible de cette ubiquitine ligase de type E3, nous avons de plus démontré que Stau1 est ubiquitiné et dégradé par le protéasome. Ce contrôle des niveaux de Stau1 semble important puisque la surexpression de la protéine retarde la sortie de mitose et entraîne une diminution importante de la prolifération cellulaire. Par ailleurs, nous avons supposé que les différentes fonctions de Stau1 puissent également être sujettes à une régulation. Compte tenu que les activités de nombreuses protéines liant l’ARN peuvent être contrôlées par des modifications post-traductionnelles telles que la phosphorylation, nous avons voulu tester la possibilité que Stau1 soit phosphorylé. L’immunopurification de Stau1 et son analyse par spectrométrie de masse nous a permis d’identifier trois phosphosites dans la protéine. L’évaluation du rôle de ces événements de phosphorylation à l’aide de mutants phoshomimétiques ou non-phoshorylables a révélé que la modification de Stau1 pourrait compromettre son association à la protéine UPF1. Comme cette interaction est nécessaire pour déstabiliser les transcrits liés par Stau1, nos résultats suggèrent fortement que la fonction de Stau1 dans la dégradation d’ARNm est régulée négativement par sa phosphorylation. Toutes ces données mettent en lumière l’importance des modifications post-traductionnelles telles que l’ubiquitination et la phosphorylation dans la modulation de l’expression et des fonctions de Stau 1. Somme toute, il est vraisemblable que ces mécanismes de contrôle puissent avoir un impact significatif sur le destin des ARNm liés par Stau1, particulièrement dans un contexte de progression dans le cycle cellulaire.

MiR-16, un nouveau régulateur du transporteur de glucose dépendant de l’insuline GLUT-4

Les microARNs sont des petits ARNs non codants d'environ 22 nucléotides qui régulent négativement la traduction de l'ARN messager cible (ARNm) et ont donc des fonctions cellulaires. Le microARN-16 (miR-16) est connu pour ses effets antiprolifératifs. Nous avons observé que l’expression de miR-16 est diminuée dans les cellules endothéliales humaines sénescentes et quiescentes en comparaison à des cellules prolifératives. Une analyse informatique des sites potentiels de liaison de miR-16 prévoit que GLUT-4, un transporteur du glucose insulinodépendant, pourrait être une cible potentielle du miR-16. Nous avons donc testé l'hypothèse que miR-16 régule négativement le métabolisme du glucose cellulaire. Dans des HUVEC, l'inhibition de miR-16 endogène avec des anti-miRNA oligonucléotides (AMO) augmente les niveaux protéiques de GLUT-4 de 1,7 ± 0,4 fois (p=0,0037 ; n=9). Dans des souris nourries avec un régime alimentaire normal ou riche en graisse et en sucre, l’expression de GLUT-4 dans le muscle squelettique a tendance à corréler négativement avec les niveaux de miR-16 (p=0,0998, r2=0,3866, n=4). Ces résultats suggèrent que miR-16 est un régulateur négatif de GLUT-4 et qu’il pourrait être impliqué dans la régulation du métabolisme cellulaire du glucose.

Modélisation de réseaux d'interactions des microARN et analyse et validation expérimentale de leurs boucles minimales avec des facteurs de transcription

Les microARN (miARN) sont de petits ARN non-codants qui répriment la traduction de leurs gènes cibles par hybridation à leur ARN messager (ARNm). L'identification de cibles biologiquement actives de miARN est cruciale afin de mieux comprendre leurs rôles. Ce problème est cependant difficile parce que leurs sites ne sont définis que par sept nucléotides. Dans cette thèse je montre qu'il est possible de modéliser certains aspects des miARN afin d'identifier leurs cibles biologiquement actives à travers deux modélisations d'un aspect des miARN. La première modélisation s'intéresse aux aspects de la régulation des miARN par l'identification de boucles de régulation entre des miARN et des facteurs de transcription (FT). Cette modélisation a permis, notamment, d'identifier plus de 700 boucles de régulation miARN/FT, conservées entre l'humain et la souris. Les résultats de cette modélisation ont permis, en particulier, d'identifier deux boucles d'auto-régulation entre LMO2 et les miARN miR-223 et miR-363. Des expériences de transplantation de cellules souches hématopoïétiques et de progéniteurs hématopoïétiques ont ensuite permis d'assigner à ces deux miARN un rôle dans la détermination du destin cellulaire hématopoïétique. La deuxième modélisation s'intéresse directement aux interactions des miARN avec les ARNm afin de déterminer les cibles des miARN. Ces travaux ont permis la mise au point d'une méthode simple de prédiction de cibles de miARN dont les performances sont meilleures que les outils courant. Cette modélisation a aussi permis de mettre en lumière certaines conséquences insoupçonnées de l'effet des miARN, telle que la spécificité des cibles de miARN au contexte cellulaire et l'effet de saturation de certains ARNm par les miARN. Cette méthode peut également être utilisée pour identifier des ARNm dont la surexpression fait augmenter un autre ARNm par l'entremise de miARN partagés et dont les effets sur les ARNm non ciblés seraient minimaux.