Soutenance de thèse de Léonard HERAULT

L’avancée récente des techniques de séquençage à l’échelle de la cellule unique permet aujourd’hui l’analyse des systèmes biologiques à une échelle beaucoup plus fine qu’auparavant via le développement de nouvelles approches bioinformatiques qui s’appuient sur l’intelligence artificielle et la masse considérable de données et connaissances biologiques disponibles. Dans cette thèse nous avons mis en œuvre ces nouvelles technologies pour étudier l’effet du vieillissement sur l’hématopoïèse, le processus de formation et de renouvellement des cellules sanguines. La production constante de ces cellules à durée de vie limitée se fait à partir d’une cellule indifférenciée, la cellule souche hématopoïétique (CSH). Ce processus primordial repose sur les propriétés uniques d’un réservoir de CSH capable soit de s’auto-renouveler pour maintenir la population de CSH, soit de se différencier en cellules fonctionnelles. La fonctionnalité de ce réservoir repose sur différent groupes de CSH et se détériore avec l’âge. En effet, il a été observé une accumulation de CSH peu fonctionnelles dans la moelle osseuse de souris âgées ce qui promeut l’immunosenescence ainsi que le développement de leucémies myéloïdes et d’anémies. Afin de comprendre les mécanismes qui régulent cette perte d’équilibre associée au vieillissement physiologique, nous avons séquencé le transcriptome à l’échelle de la cellule unique de plus de 15000 CSH isolées à partir de souris sauvages jeunes et âgées. Ces données de séquençage ont été analysées à l’aide de différentes approches d’apprentissage supervisées et non supervisées pour la classification et la représentation des cellules dans des espaces de dimensions réduits, notamment avec la construction d’une pseudo-trajectoire de différenciation. Ces analyses nous ont permis de caractériser avec précision la population de CSH et ses changements liés à l’âge au niveau du transcriptome. Nous avons notamment mis en évidence chez les souris âgées une diminution de l’amorçage des CSH vers les différentes lignées hématopoïétiques à l’exception de la lignée mégacaryocytaire. Nous avons pu montrer que cette diminution se reflétait dans une accumulation de cellules âgées quiescentes concomitante à un blocage précoce de leur différenciation. Dans un second temps nous avons utilisé ces résultats ainsi que la connaissance actuelle sur la biologie de la CSH pour bâtir un réseau booléen de régulation de gènes afin de modéliser le processus de différenciation de ces cellules. Pour ce faire nous avons mis en œuvre et adapté une méthode récemment proposée pour inférer des réseaux de régulations génétiques sous la forme d’un problème de satisfiabilité booléenne à l’aide de la programmation de contraintes dynamiques. Nous avons également travaillé à la sélection d’un modèle parmi l’ensemble des solutions, puis analysé ce modèle et l’impact des perturbations simulant les altérations observées lors du vieillissement au niveau transcriptomique. Nous avons ainsi pu mettre en évidence le rôle majeur des facteurs transcriptions clés, Egr1, Junb et Gata2, dans les changements de la dynamique de différenciation des CSH au cours du vieillissement.

Recent advances in single cell sequencing technologies now enable biological system analysis at a much finer scale than before thanks to the development of new computational biology approach relying on artificial intelligence and the considerable amount of biological data and knowledge now available. In this thesis we implement these new technologies to study the ageing alteration of haematopoiesis, the process of formation and renewal of all blood cells. The constant production of these short-life cells is based on an undifferentiated cell, the haematopoietic stem cell (HSC). This crucial process relies on the unique properties of HSC population to either self-renew to maintain the HSC pool or to differentiate into functional cells. The functionality of this pool relies on different groups of HSCs and deteriorates with age. Thus, an accumulation of poorly functioning HSCs is observed in the bone marrow of aged mice animals, promoting immunosenescence and development of myeloid leukemias and anaemias. In order to understand the mechanisms regulating this loss of balance, we sequenced the single-cell transcriptome of more than 15,000 HSCs isolated from young and old wild-type mice. These sequencing data were analysed using different supervised and unsupervised learning approaches for the classification and representation of cells in reduced dimensional spaces, including the construction of a differentiation trajectory. This allowed us to accurately characterise the HSC population and its age-related changes at the transcriptome level. In particular, we have shown a decrease in the priming of HSCs to the different haematopoietic lineages in aged animals, with the exception of the megakaryotic lineage. We were able to show that this decrease was reflected in an accumulation of quiescent aged cells concomitant with an early blockage of their differentiation. In a second step we used these results together with the current knowledge on HSC biology to build a Boolean gene regulatory network to model the differentiation of these cells. To do so, we implemented and adapted a recently proposed method for inferring such networks in the form of a Boolean satisfiability problem by defining dynamical constraints with Answer Set Programming. We also worked on the selection of a model from the solution set. Then, we analysed this model and the impact of perturbations simulating the alterations observed during ageing at the transcriptomic level. We were finally able to highlight the major role of the key transcription factors, Egr1, Junb and Gata2, in the changes of the differentiation dynamics of HSCs during ageing.