Soutenance de thèse de Lucie BROSSE

La mécanotransduction consiste en la conversion de signaux mécaniques en signaux biologiques, et est impliquée dans de nombreuses fonctions physiologiques. Parmi elles, la mécanosensation, médiée par le système sensoriel somatique, regroupe trois modalités sensorielles principales : le toucher léger, la perception de la douleur mécanique, et la proprioception. Au niveau moléculaire, les senseurs de la mécanosensation sont des canaux ioniques activés mécaniquement (AM) exprimés aux niveaux des terminaisons nerveuses des neurones sensoriels des ganglions dorso-rachidiens, dont les projections innervent l’entièreté de notre corps. Ces canaux ioniques AM ont des signatures électriques qui diffèrent par leurs cinétiques d’adaptation en réponse à une stimulation mécanique. A ce jour, PIEZO2 est le seul canal AM excitateur a avoir été clairement identifié comme étant impliqué dans la mécanosensation chez les mammifères. Piezo2 sous-tend les courants AM à adaptation rapide, et joue un rôle crucial dans la perception des stimulations mécaniques non-douloureuses et la proprioception, et est, dans une moindre mesure, impliqué dans certains types de douleurs mécaniques. En revanche, l’identité moléculaire des canaux AM, qui sous-tendent les courants à adaptation plus lente et impliqués dans la mécano-nociception, reste indéterminée et représente une question fondamentale pour la compréhension de la transduction sensorielle. Mon travail de thèse a eu pour objectif principal de caractériser les courants AM excitateurs des neurones sensoriels, et de corréler leur expression avec le transcriptome de neurones isolés afin de fournir une base de données importante pour la caractérisation moléculaire des canaux mécanosensibles exprimés dans les neurones sensoriels. Pour ce faire, nous avons utilisé une approche de patch-seq, qui consiste à réaliser le séquençage ARN en cellule unique de neurones sensoriels après avoir déterminé leur phénotype mécanique par des enregistrements électrophysiologiques. Nous avons ainsi généré le profil d’expression de 53 neurones sensoriels distincts et pouvant être associés aux 4 types de courants AM que nous avons définis grâce à un large échantillon de neurones enregistrés. Les neurones sensoriels forment une population très hétérogène, et l’étude bio-informatique de ces profils d’expression a dans un premier temps permis de déterminer l’appartenance de chaque cellule aux différentes sous populations de neurones sensoriels. Nous avons pu ainsi corréler les différents types de courants AM à chacune des sous populations identifiées. L’analyse de l’expression différentielle des gènes au sein des neurones classés en fonction de leur phénotype mécanique a permis d’identifier les gènes enrichis spécifiquement dans les neurones exprimant un type de courant AM particulier. La pertinence de cette approche a été confirmée par nos données indiquant l’enrichissement spécifique de Piezo2 dans les neurones qui expriment un courant à adaptation rapide, et nous a conduit à invalider l’implication des gènes Tmem120a et Tmem150c dans le codage les courants à adaptation lente. Enfin, nos données nous ont permis d’identifier un RCPG orphelin, Gpr149, majoritairement exprimé dans les neurones peptidergiques et dont l’inhibition génique altère les courants à adaptation ultra lente. Si l’étude comportementale des souris Gpr149KO en condition basale et inflammatoire n’a pas mis en évidence de modification de la sensibilité mécanique chez ces animaux, Gpr149 pourrait être impliqué dans les phénomènes d’allodynie et d’hyperalgésie mécanique dans un contexte neuropathique, mais ce résultat nécessite d’être confirmé. Ainsi, ce travail de thèse a permis de mieux caractériser les courants AM des neurones sensoriels en associant leurs profils génétiques et leurs phénotypes mécaniques. Il représente une ressource importante pour l’identification des bases moléculaires de la mécanosensation, et plus particulièrement de la mécano-nociception.

Mechanotransduction is the conversion of mechanical stimuli into biological signals within the cell and regulates a broad diversity of physiological functions including mechanosensation. Mechanosensation constitutes one of the sensory modalities of the somatosensory system and refers to the perception of touch, mechanical pain and proprioception, the sense of body position and movement. At the molecular level, mechanosensors involved in mechanotransduction, the conversion of mechanical forces in biological signals, are mechanically activated (MA) ion channels. Indeed, mechanical stimulation of dorsal root ganglia (DRG) neurons, the receptor cells of the somatosensory system, can elicit different types of excitatory MA currents distinguishable by their adaption kinetics to prolonged stimuli. It is well established that Piezo2 is responsible for fast adapting MA currents in DRG neurons and plays a crucial role in innocuous touch sensing and proprioception, and to a lesser extent in mechanical pain. However, the molecular identity of the MA channels involved in the other types of MA currents responsible for acute mechanical pain sensing remains unknown and constitutes one of the most important questions in the field of sensory transduction. This work aimed at better characterizing MA currents involved in mechanosensation by using patch mechano-clamp electrophysiological recordings on cultured DRG neurons prior to single-neuron RNA-sequencing. By doing so, we successfully generated the gene expression profiles of 53 distinct single DRG neurons covering four different types of MA currents that we defined by characterizing MA current inactivation kinetics among a large number of recorded cells. Bioinformatics analysis and differential comparison of single-cell transcriptomes allowed us to correlate MA currents representation among each type of DRG mechanoreceptors, and to establish a list of transcripts specifically enriched in neurons classified by MA current signatures. The relevance of this approach is confirmed by the specific enrichment of Piezo2 in fast-adapting AM current expressing neurons. Our results also led us to invalidate the implication of two genes proposed to encode MA channels in DRG neurons, Tmem120a and Tmem150c. Moreover, our results led us to explore the role of an orphan G-protein coupled receptor, Gpr149, in mechanosensation. Gpr149 is preferentially expressed in a subset of peptidergic mechanosensory neurons. Its deletion specifically impairs ultra-slow adapting MA currents in these neurons. Gpr149 knock-out mice have no mechanosensory phenotype in physiological and inflammatory conditions, but our preliminary results indicates that Gpr149 could potentially play a role in neuropathic mechanical pain. In conclusion, this work contributes to expand our knowledge of mechanotransduction by mapping the distinct types of MA currents in transcriptomically-defined sensory neurons and provides a useful resource for the identification of molecular players involved in mechanosensation.