Soutenance de thèse de Firas HAMMAMI

Les centres Fer-Soufre (Fe-S) sont des cofacteurs essentiels ubiquitaires conservés dans tous les domaines du vivant. La biogenèse des centres Fe-S est extrêmement sensible à la carence en fer et au stress oxydant provoqué notamment par l’H2O2. Deux machineries, Isc et Suf, conservées au sein du règne vivant, permettent l’assemblage des centres Fe-S et leur transfert sur les protéines à centres Fe-S. Chez la bactérie modèle Escherichia coli, Isc est considérée comme la machinerie utilisée dans les conditions optimales de croissance, tandis que Suf est celle agissant dans des conditions de stress. Dans ce travail de thèse, nous proposons un modèle mathématique du réseau de régulation contrôlant la biogenèse des centres Fe-S, basé sur le formalisme logique, afin de mieux comprendre les mécanismes de régulation ainsi que la dynamique de ce processus en fonction des conditions environnementales que sont le fer et l’oxygène. Nous avons construit un graphe de régulation représentant les interactions (activations et inhibitions) entre les principaux composants biologiques impliqués dans la biogénèse. Le graphe a ensuite été paramétré à l’aide de règles logiques décrivant le comportement dynamique du système. Ce modèle logique est centré sur trois modules décrivant les acteurs moléculaires impliqués dans la biogenèse des centres Fe-S: 1) le module de biogenèse des centres Fe-S contenant les machineries Isc et Suf ainsi que le facteur de transcription IscR, le régulateur maître de la biogenèse des centres Fe-S ; 2) le module d’homéostasie du fer contenant le fer intracellulaire libre régulé par le senseur de fer Fur, qui réprime les gènes impliqués dans le transport du fer, et l’ARN régulateur RyhB impliqué dans l’économie du fer; 3) le module de stress oxydant représentant l’accumulation d’H2O2 dans la cellule pouvant activer le régulateur OxyR, induisant ainsi l’expression des catalases et de protéines séquestrant le fer afin de décomposer l’H2O2 et limiter la réaction de Fenton. Les nœuds d’entrée du modèle représentent les conditions extracellulaires de fer et d’oxygène, tandis que les noeuds ErpA, NfuA (transporteurs de centres Fe-S) et Suf sont les nœuds de sortie du modèle. Outre la mise en valeur des interactions entre les trois modules mentionnés précédemment, le modèle révèle 5 différents types de comportements du système dépendant des niveaux de fer et d’oxygène, et permet d’émettre plusieurs prédictions: l’activité de la machinerie Isc présente une dépendance au fer plus importante qu’à l’oxygène ; l’expression de Suf dépend des deux conditions environnementales, avec un niveau d’expression maximal lors d’une carence en fer combinée au stress oxydant ; et de façon plus globale, les perturbations du module de réponse au stress oxydant impactent l’homéostasie du fer, tandis que la réciproque n’est pas vraie. Enfin, le modèle permet de prédire des défauts de croissances bactériennes liés à des défauts de la biogenèse des centres Fe-S, que nous avons pu vérifier expérimentalement. En conclusion, cette étude permet de mieux comprendre comment la combinaison des deux signaux fondamentaux que sont la réponse au stress oxydant et de l’homéostasie du fer contrôle la biogenèse des centres Fe-S.

Iron-sulfur (Fe-S) clusters are essential cofactors conserved in all domains of life. Fe-S biogenesis is extremely sensitive to stresses such as iron deprivation and oxidative stress, notably due to H2O2. Two machineries, Isc and Suf, conserved in all domains of life, allow the Fe-S assembly and their transfer to Fe-S proteins. In the model bacterium Escherichia coli, Isc is considered as the machinery used under optimal growth conditions, whereas Suf is used during stress. In this PhD thesis, we propose a logical mathematical model of the regulatory network controlling the Fe-S biogenesis process, in order to better understand the underlying regulatory mechanisms and the dynamics of the process depending on environmental factors such as iron and oxygen levels. We built a directed signed graph representing the regulations (activations and inhibitions) between the main biological components involved in Fe-S biogenesis. Then, the graph has been parameterized with logical rules describing the dynamics of the system. This logical model is centered on three modules describing the molecular actors involved in Fe-S cluster biogenesis : 1) the Fe-S biogenesis module containing the Fe-S cluster assembly machineries Isc and Suf and the transcription factor IscR, the main regulator of Fe-S homeostasis ; 2) the iron homeostasis module containing the free intracellular iron regulated by the iron sensing regulator Fur, repressing iron import genes, and the non-coding regulatory RNA RyhB involved in iron sparing ; 3) the oxidative stress module representing intracellular H2O2 accumulation, which could produce an activation of the regulator OxyR, thus inducing the catalases and iron sequestrating proteins expression in order to decompose H2O2 and limit Fenton reaction. Inputs of the model represent extracellular iron and oxygen environmental conditions, whereas ErpA, NfuA (Fe-S carrier proteins), and Suf are output nodes of the model. In addition to the enhancement of the crosstalks between the three modules mentioned above, the model reveals 5 different types of system behaviors depending of iron and oxygen levels, and it provides several predictions: the Isc machinery activity displays a stronger dependency to iron than to oxygen levels; Suf expression depends on both environmental conditions, with a maximal expression level expected during iron starvation combined to oxidative stress; and more globally, perturbations of oxidative stress module affect iron homeostasis, but not vice versa. In conclusion, this study provides a better understanding on how the two fundamental signals, the response to oxidative stress and iron homeostasis, combine and control Fe-S biogenesis.