L’édition 2024 du concours de médiation scientifique réservé aux doctorantes et doctorants est lancée !

La demi-finale de l’université de Bordeaux aura lieu le 11 mars à partir de 13h30 à l’Agora du Haut-Carré à Talence avec 23 candidates et candidats.

Leur but ?
Vulgariser leur thèse en 180s top chrono devant un public non averti. Les 16 candidats les plus convaincants seront sélectionnés pour participer à la finale de l’université de Bordeaux qui aura lieu le 15 mars.

2 doctorants de l’IMN se lancent dans l’aventure :

Ludivine Sabatier

Titre

L’aggrégation de l’alpha-synucléine dans la pathogénèse des synucléinopathies : de la structure aux maladies humaines (Institut des Maladies Neurodégénératives (IMN))

Abstract

Les synucléinopathies regroupent des maladies neurodégénératives ayant en commun l’agrégation pathologique d’une petite protéine dans le cerveau des patients : l’alpha-synucléine (α-syn). Dans ces maladies, telles que la maladie de Parkinson (PD), l’atrophie multisystématisée (MSA), ou la démence à corps de Lewy (DLB), l’α-syn s’accumule dans le cerveau sous forme de fibres amyloïdes agrégées. De plus, ces fibres amyloïdes ont la capacité d’induire elles-mêmes l’agrégation de la protéine normale, en servant de « modèle ».

H.Braak a observé en 2003 un lien entre la progression de la maladie de Parkinson et l’apparition d’agrégats d’α-syn : plus la maladie est à un stade avancé, plus on retrouve de fibres amyloïdes dans différentes régions du cerveau. Il a alors émis l’hypothèse que la neurodégénérescence progressive observée chez les patients atteints de synucléinopathies serait liée à la propagation du phénomène d’agrégation dans le cerveau.

Ces maladies, bien que toutes caractérisées par l’agrégation cérébrale d’α-syn, présentent des divergences de phénotypes notables. En effet, les tableaux cliniques, les régions et types cellulaires concernés, ainsi que les inclusions protéiques formées sont distinctes. De plus, il a été montré par microscopie sur des cerveaux de malades que ces phénotypes étaient associés à différentes structures d’assemblages amyloïdes d’α-syn. Néanmoins, ces techniques ne permettent pas une caractérisation biochimique des agrégats pathologiques, ni une mesure de leur potentiel pathogène (bioactivité). Dans ce but, la technique d’extraction couramment utilisée repose sur l’utilisation de sarkosyl, un détergent, et d’ultracentrifugations. Cependant, cette technique peut avoir un impact sur la structure de la protéine, et peut donc être un biais dans les mesures ultérieures de la bioactivité.

L’objectif de cette thèse est donc de mettre au point une procédure d’extraction des fibres amyloïdes contenues dans les échantillons de cerveaux de patients, sans modifier leur structure. Basée sur une capture magnétique des agrégats d’α-syn à l’aide d’anticorps spécifiques, cette technique permettra une analyse ultérieure de leur structure et bioactivité, ainsi qu’une comparaison entre les différentes pathologies, individus, et régions cérébrales. Ces informations permettront donc d’établir des liens mécanistiques entre agrégation de l’α-syn et phénotype de la maladie associée.

Hugo Chateau-Laurent

Titre

CONSEQUENCE: Un Modèle Computationnel des Interactions entre Mémoire Épisodique et Contrôle Cognitif

Abstract

La mémoire épisodique, souvent associée à la fameuse madeleine de Proust, nous permet de revivre des moments passés en réaction à certains stimuli. Cependant, cette capacité ne fonctionne pas en vase clos mais interagit avec d’autres fonctions cognitives. En fait, la mémoire est profondément influencée par les fonctions exécutives, ce qui influe sur nos prises de décision. Ces interactions complexes permettent des capacités cognitives avancées telles que l’imagination de scénarios futurs en combinant des souvenirs pertinents. Comment cela se produit dans le cerveau reste un mystère. Ma thèse visait à mieux comprendre ces interactions en utilisant des méthodes de modélisation cognitive. Elle explore le lien entre la mémoire épisodique, principalement basée sur l’hippocampe, et le contrôle cognitif, principalement dans le cortex préfrontal. En utilisant des modèles mathématiques, elle révèle que le contrôle neuronal épisodique, similaire au réseau de Hopfield, peut être utilisé pour l’apprentissage par renforcement. Elle examine également comment les fonctions exécutives influencent la mémoire épisodique en créant un modèle inspiré de l’hippocampe. Enfin, elle propose un nouveau modèle d’apprentissage en un coup de séquences dans l’hippocampe, qui reproduit des observations biologiques et ouvre de nouvelles perspectives pour la recherche future sur le fonctionnement de cette région cérébrale.

Bonne chance à eux !