L’influence des conditions inflammatoires sur les
populations de cellules dendritiques au poumon.
Thèse
Julyanne Brassard
Doctorat en microbiologie-immunologie
Philosophiæ doctor (Ph. D.)
L’influence des conditions inflammatoires sur les
populations de cellules dendritiques au poumon.
Thèse
Julyanne Brassard
Sous la direction de :
Résumé
Les cellules dendritiques (DC), par leur rôle central dans l’activation des lymphocytes T, créent un lien entre l’immunité innée et adaptative. Au poumon, les DC sont divisées en deux sous-populations, soit les DC1 CD103+XCR1+ et les DC2 CD11b+Sirpα+. Les DC1 sont spécialisées dans l’activation
des lymphocytes T cytotoxiques, ce qui leur confère un rôle important dans l’immunité antitumorale. Les DC2 sont généralement reconnues pour leur implication dans l’activation de la réponse TH2.
La majeure partie du développement des DC se produit dans la moelle osseuse où rapidement les précurseurs s’engagent vers la voie des DC1 ou des DC2. Le CD103 est communément employé comme marqueur des DC1. Cependant, on en connaît encore peu sur les facteurs et les mécanismes qui influencent son expression. Au stade pre-DC, les précurseurs quittent la moelle osseuse pour se rendre dans les tissus. Les pre-DC n’expriment pas le CD103 et le mécanisme exact par lequel les DC acquièrent son expression est incertain. On sait toutefois que, in vitro, le GM-CSF entraîne l’expression du CD103 sur les DC, suggérant son implication dans l’induction du CD103 sur les DC suivant leur recrutement dans les tissus. L’expression du CD103 peut également être régulée à la baisse. En effet, nous avons précédemment démontré qu’un extrait de Saccharopolyspora
rectivirgula entraîne une diminution directe de l’expression du CD103 sur les DC.
L’objectif général de cette thèse était donc d’étudier l’effet des conditions inflammatoires présentes dans différentes maladies pulmonaires sur la modulation de l’expression du CD103 sur les DC1, et conséquemment l’impact sur la signature des diverses sous-populations de DC présentes au poumon.
Nous avons tout d’abord utilisé un modèle murin d’exposition pulmonaire au lipopolysaccharide (LPS) qui entraîne une forte production de cytokines pro-inflammatoires comme le TNF. Nous avons démontré que la proportion de DC1 CD103+ au poumon était réduite suivant l’exposition au LPS et
que le LPS et le TNF pouvaient directement interférer avec la capacité des DC1 à exprimer le CD103 en réponse au GM-CSF. Nous avons également observé, dans la moelle osseuse, une altération de la capacité des pre-DC à se différencier en DC1.
Le LPS étant naturellement présent sur les bactéries à Gram négatif, les populations de DC pulmonaires ont été analysées dans un modèle murin d’exposition à la bactérie à Gram négatif
Pseudomonas aeruginosa. Nous avons observé que P. aeruginosa entraînait une modulation des
Un effet direct sur la capacité des DC1 à exprimer le CD103, ainsi qu’une propension plus élevée des précurseurs de la moelle osseuse à se différencier en DC2 ont été identifiés comme mécanismes contribuant à cette modulation des populations de DC. Nous avons aussi observé une exacerbation de la réponse innée pulmonaire chez les souris Cd103-/-, suggérant que l’absence de CD103 sur les DC1
pourrait contribuer au déclenchement de la réponse immune.
Par la suite, en raison de l’influence du contexte inflammatoire sur les DC1 CD103+ et de l’importance
de cette population dans la réponse immune antitumorale, nous nous sommes intéressés à l’impact du développement de tumeurs pulmonaires sur les populations de DC. Nous avons observé que la présence de cellules cancéreuses vivantes ou mortes interfère avec la différentiation en DC1 CD103+
ce qui mène à une profonde altération de la proportion de DC1 CD103+ pulmonaire. De plus, nous
avons observé une importante accumulation d’une population de DC CD103loCD11b+ qui exprime
fortement les molécules régulatrices PD-L1, PD-L2 et CD200. Nous avons finalement démontré qu’enrichir le poumon en DC1 CD103+ augmente l’efficacité du traitement d’inhibiteur de point de
contrôle anti-PD-1.
En somme, nous avons identifié deux mécanismes qui contribuent à la modulation des populations de DC pulmonaires en contexte inflammatoire, soit une diminution de la capacité des DC1 à exprimer le CD103 et une propension accrue des précurseurs de DC à se différencier en DC2. Finalement, nos résultats démontrant que restituer un environnement de DC antitumorales, par l’injection de DC1, améliore l’efficacité du traitement anti-PD-1 suggèrent que cibler les DC pourrait être une approche thérapeutique efficace pour améliorer l’efficacité de la réponse immune. L’atteinte du plein potentiel des thérapies basées sur les DC nécessitera toutefois un approfondissement des connaissances sur les mécanismes qui influencent les populations de DC.
Abstract
Dendritic cells (DCs) link innate and adaptive immunity by their capacity to activate T cells.
Pulmonary DCs are divided into two main populations CD103+XCR1+ DC1 and CD11b+Sirpα+ DC2,
which exert different functions. DC1 specialize in CD8+ T cell activation, playing an important role
in the anticancer immune response. On the other hand, CD11b+ DCs are generally recognized as
important inducers of the TH2 immune response.
DCs develop in the bone marrow and their commitment to the DC1 or DC2 lineage is determined
early in their development. CD103 is commonly used as the primary marker for the DC1
subpopulation. However, our knowledge regarding the factors and the mechanisms that influence CD103 expression remains insufficient. DC precursors egress from the bone marrow at the pre-DC stage and reach peripheral tissue. Pre‐DCs do not express CD103 and the exact mechanisms by which
lung DCs express this molecule are not well known, but several evidences suggest that locally produced GM-CSF could induce CD103 expression on DCs. Interestingly, we have previously
demonstrated that a Saccharopolyspora rectivirgula extract can directly downregulate CD103
expression on DCs, suggesting that CD103 expression on DC1 is not constitutively express and can be modulated.
Thus, the main objective of this thesis was to study the effect of inflammatory conditions present in different lung diseases on the modulation of CD103 expression on DC1s and consequently the impact on the subpopulations of pulmonary DCs.
We first used a mouse model of intranasal exposure to lipopolysaccharide (LPS), which induces a strong production of pro-inflammatory cytokines such as TNF. We demonstrated that the proportion
of lung CD103+ DC1s decreased following intranasal exposure to LPS, and that LPS and TNF can
directly modulate CD103 expression on DC1s. We also report a systemic alteration of the capacity of pre‐DCs to differentiate into DC1s in the bone marrow following LPS exposure.
LPS is naturally found in the outer membrane of Gram-negative bacteria. Consequently, DC populations were analyzed in a mouse model of lung exposure to the Gram-negative bacteria
Pseudomonas aeruginosa. We observed that P. aeruginosa modulated the proportions of lung CD103+ DC1 and CD11b+ DC2 populations in favour of DC2s, which was in part explained by a
higher propensity of bone marrow DC precursors to differentiate towards the DC2 lineage and by an incapacity of lung DC1 to fully express CD103. We also reported that lack of CD103 expression by
immune cells leads to an exacerbated immune response, which suggested that the reduced CD103 expression on DC1 could contribute to the initiation of the immune response.
Knowing that CD103+ DC1 are strongly influenced by inflammatory conditions and that this
population is important for the induction of the antitumor immune response, we next aimed to study the effect of lung tumors on DC populations. We reported that a direct exposure to live or dead cancer cells impacts the capacity of DCs to differentiate into CD103+ DC1s, leading to profound alterations
in CD103+ DC1 proportions in the lung. In return, we observed an unpredicted increase in a
CD103loCD11b+ DC population, which strongly expresses PD-L1, PD-L2 and CD200 regulatory
molecules. Finally, we showed that enriching the local DC populations with CD103+ DC1s supports
a more efficient response to an immune checkpoint inhibitor therapy (anti-PD-1).
Overall, we identified two mechanisms that probably contribute to the modulation of lung DC1 and DC2 proportions during inflammatory episodes. First, a lower capacity of XCR1+ DC1 to express
CD103 and an increased propensity of DC precursors to differentiate into DC2. Furthermore, our results demonstrating that restoring a potent anticancer DC1 population improves sensitivity to an anti-PD-1 treatment suggest that targeting DC populations is an effective therapeutic approach to improve the efficiency of the anticancer immune response. Thus, to improve the therapeutic potential of DC, we must continue to deepen our knowledge of the mechanisms that influence DC populations.
Table des matières
Résumé ... ii
Abstract ... iv
Table des matières ... vi
Liste des figures ... viii
Liste des abréviations ... x
Remerciements ... xii
Avant-propos ... xiv
Introduction ... 1
La réponse immune pulmonaire ... 1
L’immunité innée ... 1
L’immunité adaptative ... 2
Les cellules dendritiques ... 3
Le développement des cellules dendritiques ... 4
La présentation antigénique par les cellules dendritiques pulmonaires ... 7
Les différentes sous-populations de DC ... 10
Les cellules dendritiques dans les infections pulmonaires ... 15
Les cellules dendritiques dans les infections bactériennes ... 16
Les cellules dendritiques dans la réponse immune antitumorale pulmonaire ... 21
Le cancer du poumon ... 21
La réponse immune antitumorale ... 23
Le rôle des cellules dendritiques dans la réponse immune antitumorale ... 27
L’effet immunorégulateur du cancer ... 28
Les traitements d’immunothérapies antitumorales ... 30
Modèles murins de tumeurs pulmonaires ... 32
Le CD103 sur les DC1 ... 33
Les fonctions du CD103 ... 33
La modulation du CD103 ... 33
Questions de recherches, hypothèses et objectifs ... 36
1. Chapitre 1 : Lipopolysaccharide Impacts Murine CD103+ DC Differentiation, Altering the Lung DC Population Balance. ... 39
1.1 Résumé ... 40
1.2 Abstract ... 41
1.3 Introduction ... 42
1.4 Materials and Methods ... 44
1.5 Results ... 47
1.6 Discussion ... 53
1.7 References ... 56
1.8 Figures ... 59
2 Chapitre 2 : Exposure to the Gram-negative bacteria Pseudomonas aeruginosa influences the lung dendritic cell population signature by interfering with CD103 expression. ... 68
2.1 Résumé ... 69
2.2 Abstract ... 70
2.3 Introduction ... 71
2.4 Material and Methods... 73
2.5 Results ... 77
2.6 Discussion ... 81
2.7 References ... 84
3 Chapitre 3 : The reinstatement of DC1 populations following lung tumour development
overcomes resistance to anti-PD-1 therapy. ... 94
3.1 3.1 Résumé ... 95
3.2 3.2 Abstract ... 96
3.3 Introduction ... 97
3.4 Material and Methods... 99
3.5 Results ... 101
3.6 Discussion ... 107
3.7 References ... 112
3.8 Figures ... 115
4 Discussion ... 123
4.1 Les facteurs influençant la modulation des populations de DC au poumon ... 123
4.1.1 La modulation des précurseurs de DC dans la moelle osseuse ... 123
4.1.2 Le recrutement des cellules dendritiques au poumon ... 126
4.1.3 L’expression du CD103 sur les DC1 ... 126
4.1.4 La migration accrue des DC1 CD103+ vers les ganglions lymphatiques ... 132
4.1.5 Un important recrutement de mo-DC CD11b+ ... 134
4.2 Influence de la méthodologie utilisée sur les résultats obtenus et limites de l’étude ... 135
4.2.1 Cellules dendritiques isolées du poumon et de la rate ... 135
4.2.2 Modèle d’infection avec P. aeruginosa ... 136
4.2.3 Modèle de cancer ... 137
4.3 L’augmentation de la population de cellules dendritiques CD103loCD11b+ dans le cancer 137 4.3.1 Origine de la population de cellules dendritiques CD103loCD11b+ ... 138
4.3.2 Fonction de la population de cellules dendritiques CD103loCD11b+ ... 139
4.3.3 Applicabilité des résultats des DC CD103loCD11b+ à l’humain ... 139
4.4 L’efficacité du traitement combinant l’injection de FLT3L-BMDC et d’anti-PD-1 ... 140
4.4.1 Les facteurs qui influencent l’efficacité de l’injection de cellules dendritiques ... 140
4.4.2 Les facteurs qui influencent l’efficacité du traitement anti-PD-1 ... 142
4.4.3 Piste de solution pour améliorer l’efficacité de la combinaison FLT3L-BMDC et d’anti-PD-1 ... 143
Conclusion... 145
Liste des figures
Introduction
Figure i : Les étapes du développement des cellules dendritiques conventionnelles, des cellules
dendritiques dérivées des monocytes (mo-DC) et des cellules dendritiques plasmacytoïdes (pDC). . 5
Figure ii : Le processus de maturation des cellules dendritiques. ... 8
Figure iii : Signaux transmis par les cellules dendritiques pour activer les lymphocytes T. ... 9
Figure iv : Les différences entre la présentation antigénique aux lymphocytes T auxiliaires et aux lymphocytes T cytotoxiques... 10
Figure v : Marqueurs de surface et facteurs de transcription distinctifs des DC1 et des DC2. ... 11
Figure vi : Fonctions distinctives des DC1 et des DC2. ... 13
Figure vii : Effet de la liaison du LPS au TLR4. ... 17
Figure viii : Les étapes clés de la reconnaissance et de l’élimination des cellules tumorales par le système immunitaire. ... 25
Chapitre 1
Figure 1.1 : The proportion of CD103+ DCs is decreased in the lung following LPS exposure. ... 59Figure 1.2 : LPS prevents the GM‐CSF‐induced increase in DC CD103 expression. ... 60
Figure 1.3 : TNF stimulation also alters CD103 expression on DCs. ... 61
Figure 1.4 : LPS and TNF-induced signal overrides GM-CSF signalling leading to CD103 expression. ... 62
Figure 1.5 : CD103 expression is modulated on XCR1+ (DC1) DCs. ... 63
Figure 1.6 : Impact of CD103 expression on DC1 functional marker expression. ... 64
Figure 1.7 : Lung exposure to LPS impacts IRF8 expression in bone marrow pre-DCs. ... 65
Figure 1.8 : LPS-induced lung inflammation impacts DC1/DC2 ratio and CD103 induction on DC1. ... 66
Figure 1.9 : Inflammation prevents CD103 induction following pre-DC maturation. ... 67
Chapitre 2
Figure 2.1 : Lung exposure to P. aeruginosa altered the proportions of DC1s and DC2s in favor of DC2s. ... 87Figure 2.2 : Intranasal instillation with P. aeruginosa induced a systemic effect on bone marrow DC precursors and spleen DC populations. ... 88
Figure 2.3 : P. aeruginosa stimulation prevents GM-CSF-induced CD103 expression on DCs. ... 89
Figure 2.4 : P. aeruginosa influences GM-CSFR localization on FLT3L-BMDCs. ... 90
Figure 2.5 : Lack of CD103 expression favors the recruitment of bronchoalveolar neutrophils. ... 92
Figure 2.6 : Schematic representation of proposed mechanisms supporting the modulation of lung DC populations in response to P. aeruginosa. ... 93
Chapitre 3
Figure 3.1 : Lung tumor development decreases the proportions of CD103+XCR1+ DC1s. ... 115
Figure 3.2 : Cancer cells prevent the differentiation of bone marrow precursors into CD103+XCR1+
DC1s. ... 116 Figure 3.3 : Accumulation of CD103loCD11b+ DCs following lung cancer development. ... 117
Figure 3.4 : CD103loCD11b+ DCs express markers characteristic of the DC2 population. ... 118
Figure 3.5 : CD103loCD11b+ DCs are activated and show strong potential for T cell interactions. 119
Figure 3.6 : CD103loCD11b+ DCs express regulatory molecules. ... 120
Figure 3.7 : Injection of XCR1+ DC1 improves sensitivity to anti-PD-1 treatment. ... 121
Figure 3.8 : Supplementary_Characterization of FLT3L-BMDCs stimulated with cancer cells. ... 122
Chapitre 4
Figure 4.1 : Analyse de l’expression des facteurs de transcription IRF8 et IRF4 dans les pre-DC de la moelle osseuse. ... 125 Figure 4.2 : L’expression du CD103 induite par le GM-CSF dépend de l’activation de la voie de NF-κB. ... 128 Figure 4.3 : Hypothèse sur la voie de signalisation impliquée dans l’expression du CD103 par les DC1. ... 130 Figure 4.4 : Analyse du potentiel migratoire des DC1 et des DC2 dans les modèles d’exposition pulmonaire au LPS et à P. aeruginosa. ... 133 Figure 4.5 : Influence d’un recrutement de mo-DC sur les populations de DC dans le cancer. ... 134 Figure 4.6 : Analyse de l’effet de l’injection de DC1 sur les populations de DC. ... 142
Liste des abréviations
APC : Cellule présentatrice d’antigènes ADN : Acide désoxyribonucléique ARN : Acide ribonucléique ARNm : ARN messager
BATF3 : « Basic Leucine Zipper ATF-Like Transcription Factor 3 » BDCA-3 : « Blood dendritic cell antigen 3 »
BCR : Récepteur des lymphocytes B Cellule NK : Cellule tueuse naturelle
CAPE : Ester phénéthylique de l’acide caféique
CAR T cell : Lymphocyte T porteur de récepteurs antigéniques chimériques Cbfβ : « Core binding factor β »
CCL : « Chemokine (C-C motif) ligand » CCR : « C-C chemokine receptor » CD : Cluster de différentiation
CDP : Progéniteur commun des cellules dendritiques CF : Fibrose kystique
CFTR : « Cystic fibrosis transmembrane conductance regulator » CLEC9A : « C-type lectin domain family 9 member A »
CLP : Progéniteur lymphoïde commun CMP : Progéniteur myéloïde commun CTL : Lymphocyte T cytotoxique
CTLA-4 : « Cytotoxic T-lymphocyte-associated protein 4 » CXCL : « Chemokine (C-X-C motif) ligand »
CX3CR1 : « CX3C chemokine receptor 1 » DAMP : Motif moléculaire associé aux dangers DC : Cellule dendritique
DC1 : Cellule dendritique de type 1 DC2 : Cellule dendritique de type 2
EGFR : « Epidermal growth factor receptor »
ESAM : « Endothelial cell-selective adhesion molecule » FasL : « Fas-ligand »
FLT3 : « Fms-like tyrosine kinase 3 »
FLT3L : « Fms-like tyrosine kinase 3 ligand »
FLT3L-BMDC : Cellule dendritique générée in vitro à l’aide de FLT3L FOXP3 : « Forkhead box P3 »
GDP : Guanosine diphosphate
GM-CSF : Granulocyte-macrophage colony-stimulating factor GM-CSFR : Récepteur du GM-CSF
GM-DC : Cellule dendritique générée in vitro à l’aide de GM-CSF GMP : Progéniteur granulocytaire-monocytaire
GTP : Guanosine triphosphate
HSC : Cellule souche hématopoïétique iDC : Cellule dendritique immature IFN : Interféron
IL : Interleukine
ILC : Cellule lymphoïde innée i.n. : Intranasale
IRF : « Interferon regulatory factor » Klf4 : « Kruppel-like factor 4 » LLC : « Lewis lung carcinoma » LPS : Lipopolysaccharide Ly B : Lymphocyte B Ly T : Lymphocyte T
MDP : Progéniteur de cellule dendritique et de macrophage MDSC : Cellules myéloïdes suppressives
MHC : Complexe majeur d’histocompatibilité Mo-DC : Cellule dendritique dérivée des monocytes MyD88 : « Myeloid differentiation primary response 88 » NFAT-1 : « Nuclear factor of activated T-cells-1 » NSCLC : Carcinome non-à petites cellules
PAMP : Motif moléculaire associé aux pathogènes PD-1 : « Programmed cell death 1 »
pDC : Cellule dendritique plasmacytoïde PD-L : « Programmed death-ligand »
Poly (I : C) : Acide polyinosinique-polycytidylique
PRR : Récepteur de reconnaissance de motifs moléculaires RUNX : « Runt-related transcription factor »
SCLC : Carcinome à petites cellules Sirpα : « Signal-regulatory protein alpha » SR : Saccharopolyspora rectivirgula
STAT5 : « Signal transducer and activator of transcription 5 » TCR : Récepteur des lymphocytes T
TGFβ : « Transforming growth factor β » TH : Lymphocyte T auxiliaire
TLR : Récepteur de type Toll TNF : « Tumor necrosis factor » Treg : Lymphocyte T régulateur
TRIF : « TIR-domain-containing adapter-inducing interferon-β » WT : souris de type sauvage
XCR1 : « X-C Motif Chemokine Receptor 1 »
Remerciements
Je voudrais tout d’abord remercier Marie-Renée Blanchet qui m’a accueilli dans son équipe au tout début de mes études universitaires. Je me rappelle, lors de mon entrevue d’embauche pour mon premier stage d’été, être entrée dans ton bureau, du haut de mes 20 ans, et t’avoir dit avec toute la confiance du monde que j’allais poursuivre mes études jusqu’au doctorat. Nous voilà 8 ans plus tard et j’y suis presque. Entre les deux, il y a eu des hauts et des bas (beaucoup plus de hauts), mais surtout beaucoup de plaisir. Merci, Marie-Renée, de m’avoir donné ma chance et d’avoir été un excellent mentor.
J’aimerais ensuite remercier mes collègues du labo Blanchet. En premier, madame Anick qui a été comme une maman de science en m’apprenant tout ce que j’avais besoin de savoir pour devenir une vraie scientifique. Par la suite, le club des minis Katherine, Mélissa et Catherine grâce à qui les journées au labo ont été beaucoup plus divertissantes. Ensuite, Emilie avec qui j’ai été jumelée dès mon arrivée dans l’équipe. Tu m’as beaucoup appris dans le labo, mais le plus important c’est qu’on est devenue des amies. Finalement, Anne-Marie et Marie-Josée, votre arrivée dans le labo vers la fin de mon doctorat aura été le petit coup de pouce qu’il me fallait pour m’aider à compléter mes projets et finir en ayant du plaisir.
Je voudrais ensuite remercier mes amies Anne-Sophie, Ariane et Carole-Ann que j’ai subtilement (peut-être pas si subtilement) incitées à venir me rejoindre à l’IUCPQ. Je voudrais vous remercier pour les longues discussions de corridors/pause-café, le fun qu’on a eu dans les partys de noël, mais surtout du support qu’on s’est apporté pour traverser les moments plus difficiles de nos études graduées. Je voudrais aussi prendre le temps de remercier mes amis du midi Pascale, Dany, Éliane, David et Morgan grâce à qui les dîners ont toujours été très plaisants.
Mes prochains remerciements sont pour mes amis de la grande ville/Victoriaville. On est amis depuis le secondaire et on a tous suivi des chemins très différents, mais chacun de vous avez contribué à votre façon à ce que je garde la motivation pour poursuivre mes études. Une mention spéciale à Caroco qui m’a écouté parler de mes problèmes de labo autour d’une bouteille de vin même si elle n’avait aucune idée de ce que je racontais. Un gros merci aussi à Laurie Mohy qui est venu me visiter deux fois lorsque par chance les congrès scientifiques auxquels j’assistais étaient dans un rayon de 500 km de chez elle. Je veux ensuite remercier ma famille. Tout d’abord, mes parents qui ont toujours été là pour moi autant d’un point de vue personnel que financier. Aussi merci maman et Gramie
d’avoir corrigé les fautes de français de ma thèse. Merci à ma sœur d’avoir aussi choisi d’aller à l’école longtemps comme ça on pouvait se comprendre et s’encourager mutuellement. Finalement, à ma famille et mes amis qui m’ont demandé, durant toutes ces années, quand est-ce que j’allais finir mes études ? Bonne nouvelle, ça y est presque !
J’aimerais aussi souligner l’apport considérable de la covid-19 dans la réussite de cette thèse. En rendant impossible toute sortie et distraction de nature sociale, la covid-19 m’aura permis de me concentrer à 100 % dans la rédaction de ma thèse. Je voudrais aussi remercier la pianiste Alexandra Streliski pour son incroyable talent à créer des mélodies parfaites pour me garder concentrer durant la rédaction.
Finalement, j’aimerais remercier mon petit copain Maxime. À mes côtés depuis bien avant le début de cette aventure qu’a été le doctorat, tu es certainement la personne qui m’a le plus épaulée. En raison de mes horaires parfois atypiques, on a manqué bien des soirées et des journées de congé ensemble, mais tu ne m’as jamais fait sentir que c’était un problème. Pour que je puisse réaliser mes rêves, tu as accepté de me suivre à Québec et maintenant encore à cause de moi on s’apprête à déménager à quelques milliers de kilomètres. Pour toutes ces raisons et encore bien d’autres, merci et je t’aime infini + 1.
Avant-propos
Les travaux présentés dans cette thèse ont été effectués par moi-même, sous la direction de la Dre Marie-Renée Blanchet. Tout d’abord, une introduction portant sur les cellules dendritiques, la réponse immune aux infections bactériennes ainsi que l’immunité antitumorale sera présentée. Par la suite, les trois chapitres suivants portent sur la modulation des populations de cellules dendritiques pulmonaires dans trois contextes immunologiques distincts, soit l’exposition pulmonaire au lipopolysaccharide (chapitre 1), une infection à la bactérie Pseudomonas aeruginosa (chapitre 2) et la présence de tumeurs pulmonaires (chapitre 3).
L’article scientifique présenté dans le chapitre 1, intitulé « Lipopolysaccharide Impacts Murine
CD103+ DC Differentiation, Altering the Lung DC Population Balance », a été publié en 2019 dans
le journal European Journal of Immunology (PMID: 30707446). Je suis l’auteure principale de cet article scientifique, coécrit par Catherine Maheux, Anick Langlois, Emilie Bernatchez, Dr David Marsolais, Dr Nicolas Flamand et Dre Marie‐Renée Blanchet. Pour cette étude, sous la supervision de Dre Marie-Renée Blanchet, j’étais responsable de la planification de l’étude, de la récolte et de l’analyse des données, de l’interprétation des résultats ainsi que de la rédaction de l’article. Catherine Maheux, Anick Langlois et Emilie Bernatchez ont contribué à la récolte et à l’analyse des données ainsi qu’à la révision de l’article. David Marsolais et Nicolas Flamand ont participé à la conception de l’étude ainsi qu’à la révision du manuscrit.
Le deuxième chapitre intitulé « Exposure to the Gram-negative bacteria Pseudomonas aeruginosa
influences the lung dendritic cell population signature by interfering with CD103 expression. » a été
soumis au journal Frontiers in Cellular and Infection Microbiology au cours du mois d’octobre 2020. J’ai conçu l’étude et interprété les résultats de cette étude sous la supervision de Dre Marie-Renée Blanchet. Marc Veillette et la Dre Caroline Duchaine y ont fourni une expertise précieuse concernant l’expérimentation avec les bactéries. J’ai obtenu et analysé les résultats présentés dans ce chapitre en collaboration avec Joanny Roy, Emilie Bernatchez, Marie-Josée Beaulieu et Anne-Marie Lemay. La rédaction de ce chapitre s’est faite en collaboration avec Anne-Marie Lemay et Marie-Josée Beaulieu et révisée par Dre Marie-Renée Blanchet.
Le manuscrit présenté au chapitre 3 intitulé « The reinstatement of DC1 populations following lung
tumour development overcomes resistance to anti-PD-1 therapy » a été soumis au journal Frontiers in Immunology au cours du mois d’octobre 2020 et est présentement en révision. Je suis l’auteure
principale de cet article scientifique, coécrit avec Meredith Elizabeth Gill, Emilie Bernatchez, Dr Philippe Joubert, Dr David Marsolais et Dre Marie-Renée Blanchet. J’ai conçu l’étude, interprété les résultats et rédigé le manuscrit sous la supervision de la Dre Marie-Renée Blanchet. J’ai effectué la récolte et l’analyse des données en collaboration avec Meredith Elizabeth Gill et Emilie Bernatchez. Finalement, Emilie Bernatchez, Dr Philippe Joubert et Dr David Marsolais ont participé à la conception de l’étude ainsi qu’à la révision du manuscrit.
Introduction
La réponse immune pulmonaire
L’immunologie du poumon est particulière du fait qu’il s’y produit constamment des échanges avec l’environnement extérieur. Lors de ces échanges, le poumon peut être en contact avec des agents infectieux comme des bactéries ou des virus, des agents chimiques nocifs contenus notamment dans la fumée de cigarette ou la pollution, mais également avec des composants inoffensifs de l’air. La réponse de l’environnement pulmonaire doit donc être hautement régulée afin de pouvoir reconnaitre les éléments de danger et les éliminer, mais en contrepartie ne pas répondre lorsqu’il n’y a pas de menaces pour l’hôte. L’état dans lequel le poumon ne se défend contre aucune menace, mais où il demeure à l’affût des dangers potentiels, est appelé homéostasie. La reconnaissance et l’élimination des dangers au poumon sont assurées par le système immunitaire, qui est divisé en deux grandes classes ; l’immunité innée et adaptative.
L’immunité innée
Les acteurs de l’immunité innée sont naturellement présents au poumon et ne requièrent pas de rencontre préalable avec un antigène afin de protéger l’hôte, ce qui permet une réponse très rapide. C’est un système complexe qui inclut entre autres une barrière physique et une composante cellulaire.
La barrière physique du poumon, appelée épithélium pulmonaire, sépare l’environnement extérieur de l’intérieur du corps. Cet épithélium est constitué de différents types de cellules épithéliales reliées par des jonctions serrées [1]. Du côté apical de l’épithélium, se trouve une couche de mucus qui contient une variété de molécules antimicrobiennes [2]. Afin d’éliminer les éléments provenant de l’extérieur qui y sont capturés, comme les toxines ou les allergènes, le mucus est constamment évacué du poumon grâce aux mouvements des cellules ciliées. L’épithélium pulmonaire joue également un rôle dans l’initiation de la réponse immune par la sécrétion d’une variété de cytokines et de chimiokines qui permettent l’activation et le recrutement des cellules immunitaires [1, 3, 4].
Les macrophages constituent une population majeure de l’immunité innée de par leur rôle dans la balance entre le maintien de l’homéostasie et l’induction d’une réponse inflammatoire. En condition d’homéostasie, ce sont les cellules immunitaires les plus nombreuses dans la lumière bronchique et alvéolaire du poumon [5]. Les macrophages expriment plusieurs récepteurs qui leur permettent d’intégrer les divers signaux de l’environnement et ainsi, d’induire une réponse adaptée à la situation. En condition normale, ils patrouillent constamment l’environnement pulmonaire et phagocytent les
particules environnementales, les polluants, les allergènes ou les microorganismes inoffensifs de l’air, ce qui permet de les éliminer du poumon et d’ainsi maintenir l’homéostasie. Lors d’une situation anormale comme une infection, les macrophages peuvent à la fois phagocyter les microbes, mais également produire des médiateurs pro-inflammatoires qui vont permettre de recruter et d’activer un grand nombre de cellules immunitaires [6].
Une autre cellule centrale de l’immunité innée est le neutrophile, présent en très faible nombre en contexte d’homéostasie pulmonaire, mais qui est rapidement recruté lors du développement d’une réponse inflammatoire. Leur recrutement est induit par la libération de médiateurs inflammatoires, entre autres, par les cellules épithéliales et les macrophages. Une fois au poumon, le rôle central des neutrophiles est de tuer les microorganismes et d’éliminer les débris. Pour ce faire, les neutrophiles utilisent deux mécanismes principaux, soit la phagocytose et la libération de pièges extracellulaires des neutrophiles [7].
Un autre type de cellules immunitaires innées présent au poumon sont les cellules lymphoïdes innées (« innate lymphoïd cells » : ILC), qui sont divisées en trois groupes : les ILC1, les ILC2 et les ILC3. Les cellules tueuses naturelles (cellules NK) font partie des ILC1. Le rôle général des ILC est la production de cytokines, mais certaines ILC comme les cellules NK peuvent aussi directement éliminer des cellules cibles de l’hôte lors d’une infection virale ou d’un cancer [6].
L’immunité adaptative
Malgré l’efficacité de l’immunité innée à éliminer plusieurs microorganismes pathogènes, certaines infections nécessitent l’intervention de l’immunité adaptative. Contrairement à l’immunité innée, l’immunité adaptative est spécifique à un antigène. Dans le cas d’une première rencontre avec un microorganisme pathogène, ce type d’immunité prend quelques jours à se développer. Cependant, lors d’une rencontre subséquente avec le même microorganisme, la réponse immune adaptative est beaucoup plus rapide puisqu’il y a eu développement d’une réponse mémoire. Une autre caractéristique spécifique de l’immunité adaptative est la capacité de distinguer le soi (molécules produites par l’hôte) du non-soi (molécules qui proviennent de l’extérieur). L’immunité adaptative repose sur deux types de cellules, les lymphocytes T (Ly T) et les lymphocytes B (Ly B) [8].
Les Ly T ont à leur surface un récepteur, le récepteur des Ly T (« T cell receptor » : TCR), qui reconnait spécifiquement un antigène et permet leur activation. Lors de leur développement, un processus appelé sélection négative élimine les Ly T qui reconnaissent les molécules du soi
(autoréactifs) afin d’éviter que ceux-ci ne réagissent contre les cellules de l’hôte [9, 10]. L’appellation Ly T réfère à deux grandes sous-populations, les Ly T auxiliaires (« T helper cell » : TH) et les Ly T
cytotoxiques (« cytotoxic T lymphocyte » : CTL). Une fois activés, les Ly TH prolifèrent et leur rôle
principal est de produire des cytokines qui vont influencer la réponse des autres cellules immunitaires comme les CTL ou les Ly B. Au contraire, les CTL agissent directement sur leurs cellules cibles, comme une cellule infectée par un virus, pour les éliminer [11].
Les Ly B, tout comme les Ly T, expriment à leur surface un récepteur spécifique à un antigène, le récepteur des Ly B (« B cell recptor » : BCR). Les Ly B autoréactifs sont aussi éliminés au cours de leur développement [12]. Un des rôles majeurs des Ly B est leur différenciation en plasmocytes, qui produisent et sécrètent des anticorps spécifiques à l’antigène. Ces anticorps peuvent par la suite jouer un rôle dans l’élimination des microorganismes pathogènes [13].
Jusqu’à maintenant, l’immunité innée et l’immunité adaptative ont été présentées comme deux entités distinctes. Cependant, elles sont étroitement liées grâce à l’activité des cellules dendritiques (« dendritic cell » : DC). Celles-ci font partie de l’immunité innée puisque leur activation ne dépend pas d’un antigène spécifique, mais elles entraînent le développement d’une réponse spécifique en activant les Ly T.
Les cellules dendritiques
Les DC font partie de la grande famille des cellules présentatrices d’antigènes (« antigen presenting cells » : APC) qui sont cruciales dans l’établissement d’une réponse immune adaptative, par leur capacité à activer les Ly T. Les APC professionnelles incluent, en plus des DC, les macrophages et les Ly B [14, 15]. Les DC sont particulièrement importantes puisqu’elles sont les plus efficaces pour la présentation des antigènes aux Ly T naïfs, et permettent ainsi d’amorcer une réponse immune adaptative [16, 17].
Le terme DC réfère en fait à trois grands groupes de cellules, soit les DC conventionnelles, les DC dérivées des monocytes (« monocyte-derived DC » : mo-DC) et finalement les DC plasmacytoïdes (pDC). Contrairement aux DC et aux mo-DC, les pDC ne sont pas spécialisées dans la présentation d’antigènes. Elles sont plutôt impliquées dans la production d’interféron (IFN) de type I, ce qui leur confère un rôle important dans la réponse immune antivirale [18, 19]. Puisque la réponse immune antivirale ne fait pas partie des sujets étudiés dans le cadre de mon projet de doctorat, les pDC ne
seront donc pas abordées dans cette thèse. Bien que les DC conventionnelles et les mo-DC partagent plusieurs similarités, dont leur capacité à activer les Ly T, les voies de développement de ces deux populations divergent rapidement. En effet, les mo-DC ont comme précurseurs directs les monocytes, alors que les DC conventionnelles dérivent des pre-DC [20]. Le processus de développement de chacune des populations de DC sera abordé plus en détail à la section suivante. Le contexte immunologique menant au recrutement dans les tissus des DC conventionnelles et des mo-DC est également différent. En effet, les DC conventionnelles sont présentes dans les tissus en condition d’homéostasie, alors que le recrutement des mo-DC, aussi appelées DC inflammatoires, requiert la présence de conditions inflammatoires [21-23].
Les DC conventionnelles sont identifiables grâce à l’analyse de l’expression de certains marqueurs de surface. Chez la souris, ces DC expriment fortement l’intégrine CD11c et le complexe majeur d’histocompatibilité (« major histocompatibility complex » : MHC) de type II (MHCII), mais n’expriment pas les marqueurs associés aux Ly T, Ly B et cellules NK, tel que le CD90.2, le CD19 et le NK1.1 [24, 25]. Dans le cadre de cette thèse, à moins de mention contraire, le terme DC réfèrera aux DC conventionnelles.
Le développement des cellules dendritiques
La majeure partie du développement des DC s’effectue dans la moelle osseuse (Figure i). Il débute avec la cellule souche hématopoïétique (HSC) qui se différencie en un progéniteur commun aux lignées lymphoïde et myéloïde [26]. Ce progéniteur commun donne ensuite naissance au progéniteur lymphoïde commun (CLP) ou au progéniteur myéloïde commun (CMP) [26, 27]. La lignée lymphoïde inclue les Ly T, les Ly B et les ILC, alors que la lignée myéloïde comprend les granulocytes, les monocytes/macrophages, les plaquettes, les globules rouges ainsi que les DC [28]. Le CMP peut alors se différencier en progéniteur granulocytaire-monocytaire (GMP), qui n’a pas le potentiel de donner naissance aux DC, ou il peut se différencier en progéniteur de DC et de macrophage (MDP) [29, 30]. Le MDP a le potentiel de se différencier en monocyte ou en progéniteur commun des DC (CDP) [31-34]. Alors que le monocyte peut donner naissance au mo-DC, le CDP peut se différencier vers la voie des pDC ou en pre-DC [33, 34]. C’est donc à cette étape que le développement des DC conventionnelles et des mo-DC diverge [20]. Les pre-DC sont les derniers progéniteurs avant d’atteindre le stade des DC et peuvent exclusivement donner naissance aux DC conventionnelles [33, 35, 36]. Les pre-DC atteignent les organes lymphoïdes et non lymphoïdes par
la circulation sanguine et terminent leur différenciation en DC une fois arrivées aux tissus [34, 37, 38].
Plusieurs facteurs de transcription sont impliqués dans le développement des DC, dont le facteur de transcription PU.1. Il est particulièrement important puisqu’il est impliqué dans plusieurs étapes du développement. Il permet d’abord de déterminer si les progéniteurs iront vers la lignée lymphoïde ou myéloïde [39]. PU.1 entraîne également l’expression du « Fms-like tyrosine kinase 3 » (FLT3), un récepteur exprimé par la majorité des précurseurs de la moelle osseuse, dont les DC [40]. L’interaction entre le FLT3 et son ligand, le FLT3L, est particulièrement importante pour le développement des DC. En effet, l’injection de FLT3L provoque une augmentation du nombre de DC dans les tissus [41], alors que l’absence de FLT3 ou de son ligand (souris Flt3-/- ou Flt3l-/-) engendre une diminution drastique de toutes les populations de DC [33, 34, 42, 43]. Une autre cytokine fréquemment associée au développement des DC est le « Granulocyte-macrophage colony-stimulating factor » (GM-CSF). Cependant, l’absence de GM-CSF ou de son récepteur entraîne un
Figure i : Les étapes du développement des cellules dendritiques conventionnelles, des cellules dendritiques dérivées des monocytes (mo-DC) et des cellules dendritiques plasmacytoïdes (pDC).
effet mineur sur la différenciation des DC. Le GM-CSF serait surtout important pour la survie des DC [42, 44, 45].
Les différents modèles de différenciation des cellules dendritiques in vitro
Dans le but de faciliter l’étude des DC, des modèles de différenciation in vitro ont été développés. Les premiers modèles ont été proposés dans les années 1990 et consistent à différencier les DC à partir de monocyte sanguins humains ou de cellules de la moelle osseuse chez la souris, en présence de GM-CSF et souvent de l’IL-4 [46, 47]. Au fil des ans, cette différenciation basée sur le GM-CSF est devenue la méthode standard pour générer des DC in vitro (GM-DC) [48, 49]. Cependant, cette méthode génère aussi plusieurs autres types de cellules comme les neutrophiles, les macrophages et les DC [47, 50, 51]. Un des problèmes majeurs soulevés par Helft J et al. est que les cellules CD11c+
MHCII+, différenciées à l’aide de cette méthode chez la souris, incluent des DC, mais également des
macrophages [51]. Comme le CD11c et le MHCII sont communément utilisés pour identifier les DC, il est difficile de déterminer si les résultats recueillis en se basant sur ces deux marqueurs sont réellement attribuables aux DC ou s’ils sont teintés par les macrophages. De plus, basés sur leur dépendance au facteur de transcription IRF4 et à l’expression du CD11b et du Sirpα, les GM-DC générées par cette méthode seraient plus proches des DC2. Toutefois, leur profil d’expression génique diffère des DC conventionnelles retrouvées dans les tissus chez la souris et serait plutôt similaire aux mo-DC [51, 52]. Finalement, ces GM-DC n’expriment pas ou très faiblement le CD103, le CD8α et le XCR1 associés aux DC1 [51, 53], ce qui n’en fait pas un bon modèle pour l’étude des DC1. Ces disparités entre les GM-DC et les DC conventionnelles retrouvées dans les tissus ne sont pas surprenantes considérant que le GM-CSF n’est pas nécessaire au développement des DC [42, 44, 45].
Une autre méthode pour développer des DC in vitro consiste à cultiver des cellules de la moelle osseuse chez la souris ou des cellules souches CD34+ chez l’humain avec du FLT3L (FLT3L-BMDC)
[54-56]. Contrairement au GM-CSF, le FLT3L est crucial pour le développement des DC des différents tissus in vivo [33, 34, 42, 43]. De plus, alors que les GM-DC ont des caractéristiques similaires aux mo-DC, les FLT3L-BMDC sont semblables aux DC conventionnelles [52, 56]. La différenciation des DC avec du FLT3L permet de générer des pDC, des DC1 et des DC2 [56, 57] et l’activation de la voie Notch facilite la différenciation vers les DC1 [58]. Les diverses sous-populations de FLT3L-BMDC expriment les marqueurs XCR1 et CD103 associés aux DC1 ainsi que le CD11b et le Sirpα caractéristiques des DC2 [45, 52, 53, 57, 59]. Les FLT3L-BMDC sont donc un meilleur modèle pour étudier les DC conventionnelles que les GM-DC.
La présentation antigénique par les cellules dendritiques pulmonaires
Le rôle principal des DC est la présentation antigénique. Cependant, à leur arrivée au poumon, les DC ne sont pas encore outillées pour effectuer cette fonction. En effet, elles sont recrutées au poumon au stade immature (iDC) qui ne leur permet pas encore d’activer les Ly T, mais plutôt de jouer un rôle de sentinelle de l’environnement pulmonaire [60]. Ainsi, les iDC sont localisées dans le parenchyme et à proximité de l’épithélium où elles patrouillent la lumière bronchique ainsi que le tissu pulmonaire [61, 62]. Les iDC échantillonnent leur environnement en capturant les antigènes par phagocytose, macro-pinocytose et endocytose médiée par les récepteurs [63, 64]. La capture d’antigène n’est pas suffisante pour induire la maturation des DC. Celle-ci dépend d’un deuxième signal, qui peut être soit l’activation des récepteurs de reconnaissance de motifs moléculaires (« pattern recognition receptors » : PRR) présents sur les DC, ou la présence d’un stimulus inflammatoire comme des cytokines (ex : Interleukine-1 (IL-1) et « Tumor necrosis factor » (TNF)) [65, 66]. Les DC expriment une variété de PRR comme les récepteurs de type Toll (« Toll Like Receptor » : TLR) [67], les récepteurs lectines de type C [68, 69] et les récepteurs de mannose [70]. Les PRR reconnaissent les motifs moléculaires associés aux pathogènes (« pathogen-associated molecular patterns » : PAMP) et les motifs moléculaires associés aux dangers (« damage-associated molecular patterns » : DAMP) [71]. Comme, les DC capturent une multitude d’antigènes inoffensifs, la nécessité d’un deuxième signal pour induire leur maturation prévient donc le déclenchement de réponses immunes non nécessaires.
Le processus de maturation des DC entraîne plusieurs modifications fonctionnelles qui leur permettent de migrer vers les ganglions lymphatiques et d’augmenter leur capacité d’induire l’activation des Ly T (Figure ii). Tout d’abord, durant la maturation, la plupart des antigènes internalisés sont digérés en peptides puis chargés sur des molécules du MHC dans des compartiments endosomaux intracellulaires. Les complexes peptides-MHC sont ensuite redistribués vers la surface des DC pour ultérieurement être présentés aux Ly T [72]. La maturation des DC entraîne aussi une augmentation de l’expression des molécules de co-stimulation CD80 et CD86 [73] ainsi qu’une augmentation du récepteur de chimiokine CCR7, qui en liant ses ligands CCL19 et CCL21 entraînera la migration des DC jusqu’aux ganglions lymphatiques drainant le poumon [74-76].
Une fois arrivées aux ganglions lymphatiques, les DC matures sont prêtes à présenter les antigènes aux Ly T naïfs afin de les activer (Figure iii). L’activation des Ly T nécessite à la fois la reconnaissance par le TCR du peptide présenté sur le MHC (signal 1) et la liaison entre le CD28 présent sur les Ly T aux molécules CD80 ou CD86 présentes sur les DC matures (signal 2). Dans le cas des Ly TH, un troisième signal médié par des facteurs solubles, comme les cytokines, ou un signal
membranaire est nécessaire pour induire une polarisation de la réponse [77-79].
Les différences entre l’activation des Ly T auxiliaires et Ly T cytotoxiques
En plus d’engendrer des effets distincts sur la réponse immune, les mécanismes menant à l’activation des Ly TH et des CTL sont également différents (Figure iv). En, effet le type de molécules MHC qui
présente le peptide est différent selon la population de Ly T à activer. Alors que les Ly TH, aussi
appelés Ly T CD4+, sont activés par l’interaction entre le TCR et un peptide présenté sur le MHCII,
les CTL, ou Ly T CD8+, sont quant à eux activés par une interaction entre le TCR et le MHC de classe
I (MHCI). L’activation des Ly T nécessite à la fois la reconnaissance du peptide par le TCR ainsi qu’une interaction entre le CD4 et le MHCII ou le CD8 et le MHCI, selon le type de Ly T [80-82].
Alors que l’expression constitutive du MHCII est réservée aux APC professionnelles, le MHCI est présent sur toutes les cellules nucléées [83, 84]. Le MHCII permet de présenter des antigènes exogènes qui ont précédemment été capturés par les APC. Au contraire, chez la majorité des cellules le MHCI présente des peptides endogènes, ce qui permet, par exemple dans le cas d’une infection virale, la reconnaissance et l’élimination des cellules infectées par les CTL. Cependant, certaines cellules, dont les DC, ont la capacité d’effectuer la présentation croisée d’antigènes qui consiste en la présentation d’antigènes exogènes sur le MHCI. L’avantage majeur de ce type de présentation est que les DC ne doivent pas nécessairement être infectées pour pouvoir jouer leur rôle d’activation des CTL. De plus, de par leur forte expression des molécules de co-stimulations, les DC induisent une meilleure activation des CTL comparée aux cellules infectées [85, 86].
Les différentes sous-populations de DC
Les DC conventionnelles ne constituent pas une population homogène. Pendant plusieurs années, la façon classique de sous-diviser les populations de DC consistait à les classer selon leur capacité migratoire et leur organe ou tissu d’origine. On distinguait alors les DC migratoires, situées dans les tissus périphériques, et qui migrent vers les ganglions lymphatiques suivant leur activation, des DC résidentes des organes lymphoïdes [87]. Ensuite, selon leur organe ou tissu d’origine, différents marqueurs de surface étaient utilisés pour caractériser les sous-populations. Basé sur cette classification, on identifiait deux populations majeures dans le poumon : les DC CD103+ et les
DC CD11b+ [33, 88]. Bien que cette classification soit toujours employée dans certains articles
scientifiques, elle présente plusieurs inconvénients. En effet, certains marqueurs de surfaces, comme le CD103, peuvent être exprimés ou non selon le développement ou l’environnement dans lequel les DC se trouvent [45]. De plus, en utilisant des marqueurs de surfaces différents selon l’origine des DC, il est difficile de comparer les résultats obtenus dans différents tissus.
Figure iv : Les différences entre la présentation antigénique aux lymphocytes T auxiliaires et aux lymphocytes T cytotoxiques.
Un article de Guilliam et al. paru en 2014 a permis d’établir les fondements d’une toute nouvelle classification qui distinguent deux grandes populations de DC, les DC1 et les DC2 (Figure v) [89]. Cette classification est basée sur les voies de développement des précurseurs, la dépendance à certains facteurs de transcription, l’expression de marqueurs de surface et les fonctions attribuées aux deux sous-populations [89]. Autant chez l’humain que la souris, les DC1 requièrent les facteurs de transcription IRF8 et BATF3 pour leur développement et expriment le marqueur XCR1, alors que l’expression du facteur de transcription IRF4 et du marqueur Sirpα permettent l’identification des DC2 [21, 89, 90]. De plus, chez la souris, les DC1 des organes non lymphoïdes expriment le CD103, alors que les DC1 des organes lymphoïdes expriment le CD8α [21, 33, 91, 92]. Chez l’humain, le CD141, aussi appelé BDCA-3, est utilisé pour identifier les DC1 [89, 93]. Pour les DC2, le CD11b est communément employé comme second marqueur chez la souris, alors que le CD1c est utilisé chez l’humain [21, 94]. Cette classification est maintenant couramment employée par les spécialistes des DC.
Alors que les DC2 présentes dans les organes lymphoïdes et non lymphoïdes sont caractérisées par l’expression du CD11b et l’absence du CD103, il existe dans le tube digestif une population de DC2 présentant à la fois le CD11b et le CD103 à sa surface. La différenciation de cette population repose sur un profil de facteurs de transcription similaire aux DC2 des autres tissus [95]. En effet, le développement des DC CD103+CD11b+ est indépendant de l’expression du facteur de
transcription BATF3, mais nécessite à la fois les facteurs de transcription IRF4 et Notch2, tous deux
Figure v : Marqueurs de surface et facteurs de transcription distinctifs des DC1 et des DC2.
associés aux DC2 [94, 96, 97]. De plus, cette population présente à sa surface le marqueur Sirpα et n’exprime pas le XCR1 [98, 99].
Les divergences dans le développement des DC1 et des DC2
La distinction entre les DC1 et les DC2 se fait très tôt dans le développement des DC. En effet, la divergence est observable dès le stade de CDP dans la moelle osseuse. Plusieurs marqueurs de surface permettent d’identifier les pre-DC qui deviendront ultimement des DC1 (pre-DC1) ou des DC2 (pre-DC 2) [36, 100, 101]. Alors que l’absence d’expression des facteurs de transcription IRF8 ou BATF3 dans les DC mène tous deux à une diminution, voire même à l’absence complète des DC1, leurs rôles respectifs dans le développement des DC1 sont très différents [37, 92, 102]. L’expression du facteur de transcription IRF8 est essentielle pour le développement de pre-DC1 dans la moelle osseuse, alors que BATF3 n’est pas nécessaire. Par contre, en absence de BATF3, les pre-DC engagées dans la voie des DC1 échouent à compléter leur développement dans cette voie et divergent vers la voie des DC2, car BATF3 permet de maintenir l’autoactivation d’IRF8 [101]. Le facteur de transcription IRF4 est quant à lui impliqué dans la différenciation de certaines sous-populations de DC2 et peut être exprimé dans les précurseurs de DC présents dans la moelle osseuse [37]. Plusieurs études ont également suggéré l’implication de divers facteurs de transcription comme Notch2, klf4 et T-bet dans le développement de différents sous-types de DC2 [96, 103, 104]. Cependant, le rôle exact de chacun de ces facteurs de transcription reste à être élucidé et nécessitera sans doute une meilleure caractérisation des sous-populations de DC2.
Les fonctions spécifiques des DC1
Les différences de fonctions entre les DC1 et les DC2 font partie des raisons majeures qui justifient la ségrégation des DC en deux sous-populations (Figure vi). Tout d’abord, une des caractéristiques principales des DC1 est leur capacité accrue à activer la réponse des Ly T CD8+. Cette particularité
des DC1 a pu être mise en lumière par l’utilisation des souris Batf3-/- qui n’ont pas cette sous-population de DC et qui sont couramment utilisées pour en étudier les fonctions. En effet, chez ces souris, il y a une diminution de l’activation et de la prolifération des Ly T CD8+ dans différents
modèles d’infections [102, 105, 106]. De plus, en comparaison aux DC2, les DC1 entraînent une production de cytokines et une prolifération supérieure des Ly T CD8+ [105, 107, 108]. Comme décrit
précédemment, l’activation optimale des Ly T CD8+ par les DC nécessite la présentation des
antigènes sur le MHCI par le mécanisme appelé la présentation croisée d’antigènes. Or, les DC1 ont une meilleure capacité à effectuer ce type de présentation antigénique. Leur spécialisation dans la
présentation croisée d’antigènes s’explique par leurs processus de phagocytose, de traitement des antigènes de trafic des endosomes qui sont différents des DC2 [88, 107, 109, 110].
Une autre caractéristique majeure qui distingue les DC1 des DC2 est la capacité accrue des DC1 à produire l’IL-12 [111-113]. Cette cytokine joue un rôle majeur dans la polarisation des Ly T CD4+
naïfs en TH1 ainsi que dans l’activation des cellules NK. De plus, l’IL-12 induit la production d’IFNγ
par ces deux types de cellules [114-116]. L’implication des DC1, par leur production d’IL-12, dans la polarisation en TH1 et l’activation des cellules NK a pu être démontrée grâce à l’utilisation de
modèles de souris Batf3 -/- [113, 117-119].
Finalement, les DC1 pourraient également jouer un rôle dans la régulation de la réponse immune. En effet, des études ont démontré que les DC CD103+ sont impliquées dans l’induction des Ly T
régulateurs (Treg) FoxP3+ via un mécanisme dépendant à la fois du TGFβ et de l’acide rétinoïque
[120, 121]. Cependant, ces études ont été effectuées avec des populations de DC de l’intestin et on sait aujourd’hui qu’il existe dans le tube digestif une population importante de DC2 qui exprime le CD103 ; il est donc difficile de conclure s’il s’agit réellement d’une population de DC1. Toutefois, des études plus récentes chez des souris déficientes en DC1 (Batf3-/- ou Zbtb46-cre+IRF8fl/fl), semblent
confirmer l’implication des DC1 dans le développement d’une réponse Treg [122, 123].
Les fonctions spécifiques aux DC2
Un frein majeur dans l’étude des DC2 est leur très grande similarité avec les mo-DC dans leur expression de marqueurs de surfaces (CD11b, Sirpα) et dans leur dépendance à certains facteurs de
transcription. En effet, les mo-DC nécessitent aussi le facteur de transcription IRF4 pour leur différenciation de monocyte vers DC, ce qui rend difficile l’interprétation des résultats obtenus en utilisant des modèles de souris déplétées pour l’IRF4 dans les cellules CD11c+ [21, 124]. De plus,
très peu de marqueurs de surfaces sont spécifiques aux mo-DC. Malgré leur expression sur les DC2, les marqueurs CD64 et F4/80 pourraient permettre la distinction des mo-DC puisque ces dernières expriment ces molécules plus fortement [21, 125]. Cependant, jusqu’à maintenant, peu d’études ont été capables de les distinguer complètement.
De plus, les DC2 conventionnelles ne forment pas une population homogène et pourraient être sous-divisées en au moins deux autres sous-populations [126]. En effet, plusieurs études ont observé des différences quant aux molécules de surfaces exprimées ou à la dépendance à certains facteurs de transcription au sein même des DC2. La dépendance aux facteurs de transcription comme Notch2 ou klf4 ainsi que l’expression de la molécule ESAM ont été proposées pour distinguer les sous-populations de DC2 [37, 96, 103, 104]. Par contre, bien que plusieurs équipes de recherche aient observé une hétérogénéité parmi les DC2, il n’y a à ce jour aucun consensus sur les critères permettant de les sous-diviser, ou sur un nombre exact de sous-populations de DC2. Une étude intéressante de Brown et al., parue en 2019, stipule que les DC2 pourraient être divisées en deux sous-populations basées sur l’expression du facteur de transcription T-bet. Ils ont entre autres observé que les cDC2A (T-bet+) et les cDC2B (T-bet-) diffèrent dans leur expression des TLR et des marqueurs d’activation
ainsi que dans leur production de chimiokines et de cytokines. Ils ont conclu à un rôle anti-inflammatoire des cDC2A et à l’opposé, un rôle pro-anti-inflammatoire des cDC2B [104]. Le développement d’une classification couramment acceptée des sous-populations des DC2 facilitera certainement l’étude des fonctions plus spécifiques de chacune des sous-populations.
Malgré une certaine incertitude quant à la population exacte (mo-DC ou DC2) responsable de ces effets, l’utilisation de modèles murins a permis de mettre en lumière certaines fonctions des cellules CD11c+ dépendantes du facteur de transcription IRF4. Ces cellules CD11c+ sont impliquées
dans le développement de la réponse TH17 et TH2 [97, 127, 128]. Des études menées sur les
populations de DC de la rate suggèrent une capacité accrue des DC2 pour la présentation antigénique par le MHCII, ce qui leur permettrait d’induire une activation supérieure des Ly T CD4+ comparées
Les cellules dendritiques dans les infections pulmonaires
Il y a peu de temps encore, le poumon était défini comme un environnement stérile où l’on considérait la présence d’un microorganisme, que ce soit un virus ou une bactérie, comme une infection [132]. Or, la présence d’un microbiote pulmonaire est aujourd’hui indéniable [132, 133]. Le système immunitaire pulmonaire doit donc être hautement régulé, afin de distinguer les microorganismes pathogènes des microorganismes du microbiote ainsi que des antigènes inoffensifs comme les allergènes [134, 135]. Les DC, par leur expression de plusieurs PRR, jouent un rôle crucial dans cette reconnaissance des microorganismes pathogènes [24, 136]. Une fois ceux-ci reconnus, les DC ont la capacité d’entraîner leur élimination par l’activation de la réponse immune adaptative [137, 138]. Les DC jouent donc un rôle central dans le contrôle des infections pulmonaires.
Le poumon peut être infecté par une grande variété de pathogènes allants du virus de quelques nanomètres à certains parasites eucaryotes visibles à l’œil nu [139, 140]. Selon leur taille et leur mode d’infection, les pathogènes peuvent être intracellulaires ou extracellulaires, ce qui influence grandement leur reconnaissance et leur élimination par le système immunitaire [141, 142]. Les parasites eucaryotes et les bactéries possèdent toute la machinerie nécessaire à leur réplication et peuvent donc être des organismes intracellulaires ou extracellulaires selon l’espèce. Les virus, quant à eux, nécessitent les composants des cellules de leur hôte afin de pouvoir se multiplier, ce qui en fait des pathogènes intracellulaires obligatoires [143-145].
Les DC ont la particularité d’exprimer collectivement presque tous les TLR et une grande variété d’autres PRR, ce qui leur permet de reconnaitre des PAMP allant de l’ADN et l’ARN viraux aux molécules de surfaces des bactéries et des parasites eucaryotes [146, 147]. Les différentes populations de DC n’expriment pas les mêmes PRR et ne sont donc pas activées par les mêmes types de pathogènes [24, 67, 147]. Par exemple, les DC1 expriment plus fortement le TLR3 que les DC2. Le TLR3 reconnait l’ARN double brin qui est présent chez certains virus ainsi que l’ARN double brin synthétisé lors de la réplication de certains virus à ARN. Cette particularité des DC1 pourrait donc influencer leur capacité à reconnaitre et à éliminer ces virus [95, 148-150]. Le poly (I : C) est un agoniste du TLR3 qui permet une forte activation des DC1 et qui est souvent utilisé pour les stimuler [151, 152]. Cette forte expression du TLR3 est également présente chez les DC1 humaines [153]. Au contraire, les DC CD11b+ du poumon expriment plus fortement que les DC CD103+ le TLR7 qui
Une des différences majeures identifiées entre les fonctions des deux sous-populations de DC est leur capacité à activer une réponse CTL ou Ly TH. Les DC1 sont plus efficaces pour activer les CTL, alors
que les DC2 sont mieux habilitées à activer les Ly TH [105, 107, 108, 129-131, 154]. Les CTL, par
leur capacité à entraîner l’élimination de leurs cellules cibles, sont particulièrement importants dans le contrôle des infections par des pathogènes intracellulaires comme les virus, certaines bactéries et certains parasites [155-157]. En effet, les DC1 sont particulièrement importantes pour l’activation des CTL durant les infections virales pulmonaires comme l’influenza [108, 158]. À l’opposé, dans le contrôle des pathogènes extracellulaires, c’est l’activation d’une réponse des Ly TH qui est requise.
Par exemple, le développement d’une réponse TH2 est impliqué dans le contrôle des infections par
des parasites eucaryotes intestinaux qui ont un cycle de vie pulmonaire [103, 127, 159].
En somme, il est évident que certaines fonctions des DC1 et des DC2 diffèrent et que ces différences pourraient influencer leur capacité à induire une réponse immunitaire efficace selon le type de pathogènes présents.
Les cellules dendritiques dans les infections bactériennes
Les infections bactériennes pulmonaires sont très diversifiées. Certaines bactéries causent des infections intracellulaires comme Mycobacterium tuberculosis et Chlamydia trachomatis, alors que d’autres comme Staphylococcus aureus se répliquent à l’extérieur des cellules de l’hôte [144]. La durée des infections est également extrêmement variable, allant de quelques jours à des années, voire même une vie entière dans le cas de bactéries ayant une forme latente [160, 161].
Une classification couramment utilisée pour distinguer les bactéries en deux grands groupes est basée sur la technique de coloration de Gram. Cette classification permet de les diviser selon leur type de paroi. La paroi des bactéries à Gram positif est composée d’une couche de peptidoglycane très épaisse, alors que celle des bactéries à Gram négatif est composée d’une mince couche de peptidoglycane recouverte d’une membrane lipidique externe [162, 163]. Le type de paroi influence leur reconnaissance par le système immunitaire. En effet, chez les bactéries à Gram positif le peptidoglycane de la paroi est exposé et contient l’acide lipotéichoïque qui est reconnu par le TLR2. Les bactéries à Gram négatif expriment à la surface de leur membrane externe le lipopolysaccharide (LPS) qui est le ligand du TLR4 [164, 165]. En raison de ces différences entre les espèces de bactéries, il n’existe pas un modèle unique de réponse immune antibactérienne et l’importance des DC dans le contrôle de ces infections est très variable.
Modèle d’inflammation pulmonaire au lipopolysaccharide
Comme discuté précédemment, le LPS est présent à la surface des bactéries à Gram négatif et sa présence est détectée par le TLR4, qui est exprimé par plusieurs cellules immunitaires, dont les DC, les macrophages et les granulocytes, mais également par les cellules épithéliales pulmonaires [166-168]. Le LPS, aussi appelé endotoxine, est constitué de trois parties, l’antigène O, l’oligosaccharide central et le lipide A. L’antigène O diffère d’une espèce de bactéries à l’autre. Il s’agit d’un polymère de glycane répété (polysaccharide). Il constitue le domaine le plus externe du LPS et peut être ciblé par les anticorps de l’hôte. L’oligosaccharide central permet la liaison entre l’antigène O et le lipide A. Le lipide A est constitué de disaccharides et de chaînes d’acides gras. Ces dernières sont hydrophobes et permettent l’ancrage du LPS dans la membrane de la bactérie [169, 170]. La majorité des effets inflammatoires ou toxiques du LPS sont médiés par le lipide A dont l’effet agoniste du LPS sur le TLR4 [170-172].
La liaison du LPS au TLR4 peut activer deux voies de signalisation différentes (Figure vii). La première est dépendante de la molécule MyD88 qui est une protéine adaptatrice commune à presque tous les TLR [173]. La deuxième voie est indépendante de MyD88 et est plutôt dépendante de la molécule adaptatrice TRIF. Les deux voies de signalisation peuvent mener à l’activation de la voie NF-κB, mais la voie dépendante de MyD88 est particulièrement importante pour la sécrétion de cytokines pro-inflammatoire comme l’IL-6, le TNF et l’IL-1β [174]. L’activation de la voie indépendante de MyD88 (voie TRIF) mène quant à elle à l’activation du facteur de transcription IRF3, ce qui entraîne la production d’IFN de type I [175, 176]. En somme, la reconnaissance du LPS par le TLR4 mène à l’activation d’une forte réponse inflammatoire.
Bien que l’activation du système immunitaire par le LPS soit utile pour contrôler les infections aux bactéries à Gram négatif, il arrive que cette activation soit exagérée et cause du dommage dans différents tissus, menant même jusqu’à la mort de certains patients. Par exemple, la libération de LPS
Figure vii : Effet de la liaison du LPS au TLR4.
