Thèse de Gaël Kaneko


Sujet :
Mécanisme moléculaires et fonction bilogique de la variabilité de l'expression génique à l'échelle de la cellule unique

Date de soutenance : 31/12/2012

Encadrant : Guillaume Beslon
Co-direction : Olivier Gandrillon

Résumé :

La nature stochastique de l'expression des gènes au niveau cellulaire a été confirmée par un nombre croissant d’études (pour une revue récente voir Maheshri et al., 2007), en particulier sur cellules uniques (Zlokarnik et al., 1998).
Ces études ont clairement démontré une hétérogénéité quantitative importante et souvent sous-évaluée dans le patron d'expression des gènes. Par la suite, il a été proposé que cette variabilité puisse en particulier, jouer :
-Un rôle dans certains processus de différenciation cellulaire (Paldi et al., 2003 ; Chang et al., 2008 ; Hoffmann et al., 2008).
-Un rôle dans le développement des cancers (Laforge et al., 2005 ; Capp et al., 2005).

Afin d’explorer ces rôles, il est aujourd’hui indispensable d’identifier et de quantifier les mécanismes de la stochasticité à l’échelle moléculaire dans des cellules saines et transformées. Pour cela, il est nécessaire d’accéder à des mesures fines de l’activité cellulaire (forte résolution en temps et en espace) et de confronter ces mesures avec des modèles susceptibles de coupler la stochasticité mesurée avec des évènements moléculaires sous-jacents.
Mon travail de thèse s’insère dans un projet transdisciplinaire visant à :
Mesurer la stochasticité de l’expression génique sur des cellules isolées en temps réel
Modéliser les causes moléculaires de la stochasticité de l’expression génique
Confronter modèles et mesures pour itérer un cercle vertueux à la base de la biologie des systèmes.

Le travail des équipes du projet a d’ores et déjà permis d’obtenir de premières mesures et de définir l’essentiel des modèles qui demandent maintenant à être mis en œuvre. Un post-doctorat a aussi été embauché pour exclusivement s’occuper de l’acquisition des données expérimentales. Dans le cadre de ce travail de thèse, je me concentrerai sur la phase 3 de façon à aborder la question du rôle biologique de la stochasticité, lors des processus de choix autorenouvellement/différenciation normaux et pathologiques.
Pour cela, je confronterai les modèles aux données obtenues sur des cellules en état d’autorenouvellement ou de différenciation. Ceci devrait me permettre de mieux appréhender les causes moléculaires de la stochasticité dans nos cellules et les relations entre stochasticité et choix cellulaire.

Bibliographie :
Maheshri, N. and O'Shea, E.K. (2007) Living with noisy genes: how cells function reliably with inherent variability in gene expression. Annu Rev Biophys Biomol Struct, 36, 413-434.
Zlokarnik, G., Negulescu, P.A., Knapp, T.E., Mere, L., Burres, N., Feng, L., Whitney, M., Roemer, K. and Tsien, R.Y. (1998) Quantitation of transcription and clonal selection of single living cells with beta-lactamase as reporter. Science, 279, 84-88.
Paldi, A. (2003) Stochastic gene expression during cell differentiation: order from disorder? Cell Mol Life Sci, 60, 1775-1778.
Chang, H.H., Hemberg, M., Barahona, M., Ingber, D.E. and Huang, S. (2008) Transcriptome-wide noise controls lineage choice in mammalian progenitor cells. Nature, 453, 544-547.
Hoffmann, M., Chang, H.H., Huang, S., Ingber, D.E., Loeffler, M. and Galle, J. (2008) Noise-driven stem cell and progenitor population dynamics. PLoS ONE, 3, e2922.
Laforge, B., Guez, D., Martinez, M. and Kupiec, J. (2005) Modeling embryogenesis and cancer: an approach based on an equilibrium between the autostabilization of stochastic gene expression and the interdependence of cells for proliferation. Prog Biophys Mol Biol., 89, 93-120.
Capp, J.P. (2005) Stochastic gene expression, disruption of tissue averaging effects and cancer as a disease of development. Bioessays, 27, 1277-1285.