Projet ANR-11-BSV6-0014 – STOCHAGENE : Rôle de la dynamique chromatinienne dans la stochasticité de l’expression génique dans des cellules d’eucaryotes supérieurs
Programme : Blanc - SVSE 6 - Génomique, génétique, bioinformatique et biologie systémique (Blanc SVSE 6)
Année de financement : 2011
Coordinateur du projet : Monsieur Olivier Gandrillon (UNIVERSITE CLAUDE BERNARD - LYON I)
Partenaires : Immunologie Moléculaire et Biothérapies Innovantes; Laboratoire d'Informatique en Images et Systèmes d'Information; Centre de Génétique et de Physiologie Moléculaire et Cellulaire
Montant : 466000.0 euros
Date de début : 2011
Durée : 48 mois
Résumé : Le hasard au coeur de la vieL’expression des gènes est un phénomène intrinsèquement aléatoire qui remet en cause la vision de la cellule comme un petit ordinateur, soumise aux ordres d’un « programme génétique ».
Comprendre les causes et les conséquences de l’expression probabiliste des gènesIl est aujourd’hui démontré que l’expression des gènes est un phénomène probabiliste. Il est très important d’en étudier les causes et les conséquences car il s’agit d’un mécanisme fondamental dans le fonctionnement du vivant, impliqué dans des phénomènes majeurs tels que la différenciation des cellules au cours de l’embryogenèse (par exemple en cellules de la peau, des muscles, des os, du cerveau, etc.) ou le cancer (qui se caractérise par une expression « anarchique » des gènes). Comprendre l’expression probabiliste des gènes permet de la manipuler expérimentalement et de comprendre ces phénomènes sous un angle nouveau, donc à terme de pouvoir intervenir dessus dans un but thérapeutique. A l’heure actuelle, s’il est démontré que l’expression des gènes est probabiliste, les causes en sont encore insuffisamment comprises. Un des buts du projet est donc de mieux les caractériser. Nous étudions le rôle que jouent la structure appelée chromatine (faite de l’ADN et de protéines avec lesquelles il interagit) et les modifications dites épigénétiques. Nous montrons que ces facteurs sont capables de modifier les probabilités d’expression des gènes et qu’ils peuvent donc jouer un rôle de régulation. La différenciation des cellules dépend de l’activation de groupes de gènes différents selon les types cellulaires. Nos expériences ont aussi pour but de montrer que ce phénomène est généré par l’expression aléatoire des gènes (qui permet aux cellules d’exprimer spontanément des gènes différents) soumise à un processus de sélection et de stabilisation dépendant du métabolisme cellulaire et des interactions entre cellules (qui permettent de réguler l’expression aléatoire des gènes en sélectionnant l’expression « des bons gènes » correspondant aux différents types cellulaires.
Analyse au niveau unicellulaire et modélisation des donnéesPour mettre en évidence l’expression probabiliste des gènes il faut l’analyser dans des cellules individuelles afin d’obtenir des données quantitatives sur les niveaux d’expression dans de nombreuses cellules. Ces données démontrent les variations aléatoires de l’expression des gènes d’une cellule à une autre et sont intégrées dans des modèles mathématiques ou informatiques qui permettent ensuite de faire des prédictions qui pourront être testées dans de nouvelles expériences. Les techniques utilisées jusqu’à présent sont celles d’imagerie cellulaire révélant l’expression de gènes dits « rapporteurs » exprimant des protéines fluorescentes colorant les cellules (l’intensité de la couleur est proportionnelle à l’intensité de l’expression du gène).
Résumé de la soumission : La nature stochastique de l’expression génique ne fait plus guère de doute (pour des revues récentes, voir  [1] et [2]). Il faut ici remarquer que stochasticité ne signifie pas totalement aléatoire : il s’agit ici de hasard contraint, intermédiaire entre un déterminisme rigide et un désordre total. Bien que le rôle de la stochasticité dans les phénomènes physiques ait pu être clairement établi, rien de tel n’a encore été formellement démontré en ce qui concerne son rôle dans des processus biologiques, notamment dans des organismes pluricellulairesLa situation est différente en ce qui concerne les procaryotes. Il a récemment été démontré chez l’organisme modèle B. subtilis que la stochasticité de l’expression génique (SEG) lui permettait d’augmenter sa fitness dans un environnement variable [3]. Ce travail princeps a démontré que si l’on souhaitait étudier le rôle biologique du bruit, on devait d’abord être capable de le manipuler expérimentalement. Et pour ce faire, nous devons d’abord comprendre les mécanismes moléculaires en jeu. En résumé, nous souhaiterions disposer des outils qui nous permettraient de manipuler à volonté la SEG de la même façon que l’ont sait manipuler sa valeur moyenne d’expression.Le projet proposé vise à s’intéresser au rôle joué par le contexte chromatinien dans la génération et le contrôle de la SEG. Pour ce faire, nous utiliserons une approche combinant expérimentation et modélisation, qui est rendue nécessaire par la nature intrinsèquement dynamique de la génération et du contrôle de la SEG.Pour cela, nous :1.	Développerons des analyses de l’expression des gènes par des approches dynamiques en temps réel sur cellules isolées qui nous permettra d’évaluer la variabilité intra et intercellulaire. Ces analyses utiliseront des lignées cellulaires humaines et aviaires rapportrices du bruit, qui auront été construites de façon à estimer l’impact de l’environnement chromatinien, par l’utilisation du système CRE/Lox de recombinaison site-spécifique [4].2.	Modéliserons les causes moléculaires de la SEG, avec un intérêt particulier pour les aspects spatiaux de la dynamique chromatinienne.3.	Confronterons les sorties des modèles avec les évidences expérimentales afin d’initier le cercle vertueux à la base de la biologie systémique. A chaque étape du projet les campagnes d’acquisitions de données seront confrontées aux approches de modélisations pertinentes, car nous sommes persuadés que pour que le cercle vertueux fonctionne, il ne peut pas être une simple étape dans le projet, mais doit être un processus continu de confrontation.Le succès du projet pourra être mesurée à l’aune de notre capacité de modéliser correctement certaines des causes moléculaires de la SEG, nous permettant de manipuler ces effecteurs moléculaires, et ainsi de démontrer que l’on peut moduler expérimentalement le niveau de la SEG dans des cellules eucaryotes supérieures.1.	McCullagh, E., et al. Nat Chem Biol, 2009. 5: p. 699-704.2.	Eldar, A. and M.B. Elowitz. Nature, 2010. 467: p. 167-73.3.	Cagatay, T., et al. Cell, 2009. 139: p. 512-22.4.	Desprat, R. and E.E. Bouhassira. PLoS One, 2009. 4: p. e5956.
Résultats : Nous avons cloné un gène rapporteur à différents endroits d’une cellule souche du sang de poulet et nous avons ensuite analysé l’expression probabiliste du gène selon sa position dans le génome. Ces données ont été comparées à un modèle dans lequel l’expression des gènes dépend de la dynamique de chromatine, plus précisément de la fréquence avec laquelle elle se compacte et se referme sur elle-même (appelée alors hétérochromatine) empêchant l’expression des gènes ou bien se délie et s’ouvre en une structure accessibles aux enzymes (appelée alors euchromatine), permettant l’expression des gènes. Des expériences ont aussi été réalisées en modifiant expérimentalement la structure de la chromatine en utilisant des agents chimiques. Notre analyse démontre que l’expression des gènes dépend fortement de la position des gènes dans le génome et de la dynamique de la chromatine. Ce résultat indique que l’expression probabiliste des gènes n’est pas causée pas des fluctuations accidentelles dans la réalisation d’un « programme génétique » mais qu’il s’agit d’un phénomène plus fondamental qui implique la biophysique de la chromatine qui conduit à rejeter la notion même d’un programme génétique gouvernant la cellule.
Perspectives : L’application principale, la plus importante d’un point de vue sociétal, consistera à utiliser les connaissances relatives à l’expression stochastique des gènes et à la différenciation cellulaire pour comprendre le cancer et développer de nouvelles stratégies thérapeutiques. Ces connaissances pourront aussi être utilisées à des fins biotechnologiques pour contrôler plus finement l’expression de gènes clonés.
Publications et brevets : Viñuelas*, J., Kaneko*, G., Coulon, A., Vallin, E., Morin, V., Mejia-Pous, C., Kupiec, J.-J., Beslon, G. and Gandrillon, O. (2013). Quantifying the contribution of chromatin dynamics to stochastic gene expression reveals long, locus-dependent periods between transcriptional bursts. BMC Biology 11:15 
equal contributors
Viñuelas, J., Kaneko, G., Coulon, A., Beslon , G. and Gandrillon, O. (2012). Toward experimental manipulation of stochasticity in gene expression. Progress in Biophysics & Molecular Biology, 110, pp 44-53.
Gandrillon, O., Kolesnik-Antoine, D., Kupiec, J.J. and Beslon, G. (2012). Chance at the heart of the cell. Progress in Biophysics & Molecular Biology 110, pp 1-4.
Kupiec, J.J. (2012) L’ontophylogenèse (Editions Quae, INRA)