Effets de la température sur le métabolisme mitochondrial cardiaque

La température a un effet prononcé sur les réactions physiologiques. Le métabolisme mitochondrial, qui permet de produire de l'énergie en présence d'oxygène (mode aérobie) ne fait pas exception à cette règle. Le muscle cardiaque est hautement dépendant de la production d'énergie générée par les mitochondries pour accomplir ses fonctions de pompage du sang. Bien qu'en général les mammifères régulent leur température corporelle autour de 37 °C, des variations thermiques peuvent se produire en période d'hibernation ou dans certaines situations cliniques (hypothermie induite pour la préservation d'un organe en vue d'une transplantation ou pour la protection du coeur durant la chirurgie ou hyperthermie lors d'un épisode de fièvre). Pour comprendre les effets de la température sur le métabolisme mitochondrial, les organismes ectothermes (qui ne régulent pas leur température corporelle) constituent un matériel biologique privilégié. Lorsqu'ils font face à une chute de température corporelle, ces espèces modifient la composition de leurs membranes cellulaires et mitochondriales. Une augmentation de la proportion des acides gras possédant des liens insaturés leur permet de conserver la fluidité membranaire, malgré l'effet rigidifiant d'une baisse de température. Les processus enzymatiques assurant la production d'énergie aérobie sont en bonne partie de protéines imbriquées dans la membrane mitochondriale interne, et donc possiblement affectés par la fluidité de cette membrane. L'objectif du Chapitre 1 était de déterminer l'impact d'un changement de composition membranaire sur les fonctions physiologiques ainsi que sur leur thermosensibilité dans les mitochondries de coeur de rat. Des variations dans la composition des membranes mitochondriales ont pu être induites par une modification du type d' huile (riche en gras saturés, monoinsaturés ou polyinsaturés) et du contenu en antioxydant (probucol) dans l'alimentation. Les différences de composition en acides gras des membranes mitochondriales cardiaques n'ont cependant pas engendré de différences au niveau de la respiration mitochondriale ou de sa thermosensibilité. Les résultats du Chapitre I ne supportent pas l'hypothèse d'un rôle primordial de la composition en acides gras des membranes sur les fonctions des protéines qui y baignent. La respiration mitochondriale est un processus complexe qui implique différentes réactions reliées entre elles. Ces réactions sont toutes influencées par la température mais pas nécessairement de la même façon. Dans le Chapitre II, nous avons décortiqué la respiration mitochondriale pour quantifier et comparer les effets de la température sur ces différentes étapes. Le but visé était d'identifier les sites pour lesquels la température peut causer une pression sélective particulièrement forte. Pour répondre à cette importante question, nous avons proposé une approche comparative en étudiant une espèce de poisson adaptée à des températures basses (le loup Atlantique, Anarhichas lupus) et une espèce qui conserve une température corporelle constante (le rat). La comparaison de la thermosensibilité de la respiration mitochondriale et de différentes étapes impliquées dans ce processus (Complexes l, II, III et IV du système de transport des électrons, ATPase, citrate synthase et pyruvate déshydrogénase) chez ces deux espèces a permis de démontrer clairement qu'une étape particulière, la pyruvate déshydrogénase, est parfaitement corrélée à la sensibilité thermique de la respiration mitochondriale. Cette enzyme n'étant pas située dans la membrane, les résultats corroborent ceux obtenus dans le Chapitre I et laissent supposer un contrôle de la respiration mitochondriale par des étapes situées avant l'entrée des électrons du système de transport des électrons. L'acquisition de nouvelles connaissances concernant les effets de la température et de différents substrats énergétiques sur le métabolisme mitochondrial chez les mammifères est aussi d'une grande importance dans la détection des maladies mitochondriales. La plupart des études qui tentent de détecter des anomalies du système respiratoire dans les mitochondries isolées ou les fibres cardiaques perméabilisées de mammifères effectuent des mesures entre 20 et 30 °C, mais rarement à la température physiologique (37 °C). Ces études utilisent des substrats énergétiques qui sont loin des conditions physiologiques rencontrées par les mitochondries dans leur environnement cellulaire. De plus, un problème survient régulièrement pour mettre en relation une mutation génétique affectant l'ADN mitochondrial et la détection d'une baisse de production d'énergie au niveau des mitochondries. Le manque de corrélation entre les analyses génétiques et la performance physiologique semble lié à l'excès apparent de certaines composantes des voies mitochondriales. C'est le cas du Complexe IV du système de transport des électrons. Lorsqu'une maladie survient et qu'elle supprime une partie de l'activité de ce complexe, la mesure de l'excès d'activité disponible permet d'évaluer précisément les implications potentielles de cette anomalie sur la production d'énergie. L'objectif du Chapitre III était de mieux comprendre les effets de la température et de différents substrats énergétiques sur la détermination d'une anomalie mitochondriale. Contrairement aux deux chapitres précédents qui ont travaillé avec des mitochondries isolées, dans ce troisième chapitre, nous avons utilisé des fibres cardiaques perméabilisées. Cette technique combinée à l'utilisation d'un appareil de mesure permettant une meilleure résolution, a rendu possible les mesures à 5 températures sur un tissu aussi petit que le ventricule gauche de souris. Les possibilités qui s'ouvrent grâce à l'utilisation de cette espèce sont grandes puisqu'il existe de nombreux modèles de souris génétiquement modifiées qui facilitent l'étude des anomalies reliées aux mitochondries. Les résultats démontrent clairement l'importance de travailler à la température physiologique et d'utiliser des combinaisons de substrats respectant le fonctionnement du système de transport des électrons. Ce projet fournit une importante base conceptuelle pour des analyses futures des fonctions mitochondriales, et ce autant dans un contexte biomédical que dans l'optique de comprendre l'évolution d'espèces dans différents habitats thermiques. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Cœur, Rat, Souris, Poisson, Composition membranaire, Sensibilité thermique, Système de transport des électrons, Respiration mitochondriale, Phosphorylation oxydative, Pyruvate déshydrogénase, Complexes mitochondriaux, Contrôle de la respiration mitochondriale

Poétique du secret dans la saga d'Aki Shimazaki

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal

The MHC class I peptide repertoire is molded by the transcriptome

Under steady-state conditions, major histocompatibility complex (MHC) I molecules are associated with self-peptides that are collectively referred to as the MHC class I peptide (MIP) repertoire. Very little is known about the genesis and molecular composition of the MIP repertoire. We developed a novel high-throughput mass spectrometry approach that yields an accurate definition of the nature and relative abundance of unlabeled peptides presented by MHC I molecules. We identified 189 and 196 MHC I–associated peptides from normal and neoplastic mouse thymocytes, respectively. By integrating our peptidomic data with global profiling of the transcriptome, we reached two conclusions. The MIP repertoire of primary mouse thymocytes is biased toward peptides derived from highly abundant transcripts and is enriched in peptides derived from cyclins/cyclin-dependent kinases and helicases. Furthermore, we found that ∼25% of MHC I–associated peptides were differentially expressed on normal versus neoplastic thymocytes. Approximately half of those peptides are derived from molecules directly implicated in neoplastic transformation (e.g., components of the PI3K–AKT–mTOR pathway). In most cases, overexpression of MHC I peptides on cancer cells entailed posttranscriptional mechanisms. Our results show that high-throughput analysis and sequencing of MHC I–associated peptides yields unique insights into the genesis of the MIP repertoire in normal and neoplastic cells

Harnessing Artificial Intelligence for Early and Evolution of Alzheimer’s Disease Detections and Enhancing Senior Mental Health through Innovative Art-Singing Therapies: A Multidisciplinary Approach

The well-documented therapeutic potential of group singing for patients living with Alzheimer’s disease (PLAD) has been hindered by COVID-19 restrictions, exacerbating loneliness and cognitive decline among seniors in residential and long-term care centers (CHSLDs). Addressing this challenge, the multidisciplinary study aims to develop a patient-oriented virtual reality (XR) interaction system facilitating group singing for mental health support during confinement and enhancing the understanding of the links between Alzheimer’s disease, social interaction, and singing. The researchers also propose to establish an early AD detection system using voice, facial, and non-invasive biometric measurements and validate the efficacy of selected intervention practices. The methodology involves co-designing an intelligent environment with caregivers to support PLAD mental health through online group singing, addressing existing constraints in CHSLDs. The researchers will engage volunteers in remote singing interactions and validate the impact of voice stimulation for PLADs using a control group. The primary expected outcome is the development of an “Intelligent Learning Health Environment,” fostering interactions while adapting to individual PLAD situations and incrementally accumulating knowledge on AD signs. This environment will facilitate the transfer of knowledge and technologies to promote non-verbal interactions via singing, enabling intervention at the first symptoms. Additionally, the research will contribute to transforming CHSLDs’ living environments, informed by neuroscience insights, and potentially extend the “collaborative self-care” approach to support seniors in aging safely and healthily at home

Tracking and predicting COVID-19 radiological trajectory on chest X-rays using deep learning

Radiological findings on chest X-ray (CXR) have shown to be essential for the proper management of COVID-19 patients as the maximum severity over the course of the disease is closely linked to the outcome. As such, evaluation of future severity from current CXR would be highly desirable. We trained a repurposed deep learning algorithm on the CheXnet open dataset (224,316 chest X-ray images of 65,240 unique patients) to extract features that mapped to radiological labels. We collected CXRs of COVID-19-positive patients from an open-source dataset (COVID-19 image data collection) and from a multi-institutional local ICU dataset. The data was grouped into pairs of sequential CXRs and were categorized into three categories: 'Worse', 'Stable', or 'Improved' on the basis of radiological evolution ascertained from images and reports. Classical machine-learning algorithms were trained on the deep learning extracted features to perform immediate severity evaluation and prediction of future radiological trajectory. Receiver operating characteristic analyses and Mann-Whitney tests were performed. Deep learning predictions between "Worse" and "Improved" outcome categories and for severity stratification were significantly different for three radiological signs and one diagnostic ('Consolidation', 'Lung Lesion', 'Pleural effusion' and 'Pneumonia'; all P < 0.05). Features from the first CXR of each pair could correctly predict the outcome category between 'Worse' and 'Improved' cases with a 0.81 (0.74-0.83 95% CI) AUC in the open-access dataset and with a 0.66 (0.67-0.64 95% CI) AUC in the ICU dataset. Features extracted from the CXR could predict disease severity with a 52.3% accuracy in a 4-way classification. Severity evaluation trained on the COVID-19 image data collection had good out-of-distribution generalization when testing on the local dataset, with 81.6% of intubated ICU patients being classified as critically ill, and the predicted severity was correlated with the clinical outcome with a 0.639 AUC. CXR deep learning features show promise for classifying disease severity and trajectory. Once validated in studies incorporating clinical data and with larger sample sizes, this information may be considered to inform triage decisions

Deep learning of chest X‑rays can predict mechanical ventilation outcome in ICU‑admitted COVID‑19 patients

The COVID-19 pandemic repeatedly overwhelms healthcare systems capacity and forced the development and implementation of triage guidelines in ICU for scarce resources (e.g. mechanical ventilation). These guidelines were often based on known risk factors for COVID-19. It is proposed that image data, specifically bedside computed X-ray (CXR), provide additional predictive information on mortality following mechanical ventilation that can be incorporated in the guidelines. Deep transfer learning was used to extract convolutional features from a systematically collected, multi-institutional dataset of COVID-19 ICU patients. A model predicting outcome of mechanical ventilation (remission or mortality) was trained on the extracted features and compared to a model based on known, aggregated risk factors. The model reached a 0.702 area under the curve (95% CI 0.707-0.694) at predicting mechanical ventilation outcome from pre-intubation CXRs, higher than the risk factor model. Combining imaging data and risk factors increased model performance to 0.743 AUC (95% CI 0.746-0.732). Additionally, a post-hoc analysis showed an increase performance on high-quality than low-quality CXRs, suggesting that using only high-quality images would result in an even stronger model

Altered mitochondrial metabolism in the insulin-resistant heart.

Obesity-induced insulin resistance and type 2 diabetes mellitus can ultimately result in various complications, including diabetic cardiomyopathy. In this case, cardiac dysfunction is characterized by metabolic disturbances such as impaired glucose oxidation and an increased reliance on fatty acid (FA) oxidation. Mitochondrial dysfunction has often been associated with the altered metabolic function in the diabetic heart, and may result from FA-induced lipotoxicity and uncoupling of oxidative phosphorylation. In this review, we address the metabolic changes in the diabetic heart, focusing on the loss of metabolic flexibility and cardiac mitochondrial function. We consider the alterations observed in mitochondrial substrate utilization, bioenergetics and dynamics, and highlight new areas of research which may improve our understanding of the cause and effect of cardiac mitochondrial dysfunction in diabetes. Finally, we explore how lifestyle (nutrition and exercise) and pharmacological interventions can prevent and treat metabolic and mitochondrial dysfunction in diabetes.COST Action MitoEAGL