Analyses à multiniveaux de la signalisation du récepteur à l’acide rétinoïque beta (RARβ) pour comprendre et traiter des troubles neurologiques rares et progressifs
Langue Français
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Modalités de diffusion de la thèse :
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Auteur : Zinter, Nicolas
Date de soutenance : 11-12-2023

Directeur(s) de thèse : Krezel, Wojciech

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Institut de génétique et de biologie moléculaire et cellulaire (Strasbourg)
École doctorale : École doctorale Sciences de la vie et de la santé (Strasbourg ; 2000-....)
 
Discipline : Neurosciences
Classification : Médecine et santé, Sciences de la vie, biologie, biochimie

Mots-clés libres : Récepteur à l’acide rétinoïque Beta, Neuroprotection, Troubles neurologiques, Comportements moteurs, Pharmacologie
Mots-clés :
  • Trétinoïne - Récepteurs
  • Neuroprotecteurs
  • Maladies neurologiques
Résumé : Ma thèse s’est axée sur la compréhension du rôle de l’acide rétinoïque (AR) et de son récepteur RARβ dans le maintien des fonctions du striatum, une structure cérébrale centrale dans un certain nombre de troubles neurodégénératifs. Nous avons identifié un rôle de RARβ dans la neuroprotection des neurones épineux moyens de la voie striatopallidale (spMSNs), principalement enclin à dégénérer dans la maladie de Huntington (MH), dans laquelle l’expression de RARβ est diminuée de moitié. Nous avons pu mettre en évidence une synergie entre la perte d’expression de RARβ et la MH au niveau de l’apparition et de la progression de certains phénotypes. En parallèle, nous avons généré des modèles murins de la microphtalmie syndromique 12 (MCOPS12), une pathologie syndromique causée par des mutations de novo dans RARβ. Cette maladie entraine, entre autres, la mort de 20% spMSNs, comme dans la MH, dont la perte entraine l’altération de l’homéostasie de la signalisation dopaminergique à l’origine du contrôle de la motricité. Nous avons caractérisé puis validé deux modèles murins de cette maladie avant de tenter de corriger les phénotypes moteurs liés à la mort des spMSNs.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2023STRAJ112
Type de ressource : Thèse