Model-Based Assessment of the Role of Uneven Partitioning of Molecular Content on Heterogeneity and Regulation of Differentiation in CD8 T-Cell Immune Responses

Activation of naive CD8 T-cells can lead to the generation of multiple effector and memory subsets. Multiple parameters associated with activation conditions are involved in generating this diversity that is associated with heterogeneous molecular contents of activated cells. Although naive cell polarisation upon antigenic stimulation and the resulting asymmetric division are known to be a major source of heterogeneity and cell fate regulation, the consequences of stochastic uneven partitioning of molecular content upon subsequent divisions remain unclear yet. Here we aim at studying the impact of uneven partitioning on molecular-content heterogeneity and then on the immune response dynamics at the cellular level. To do so, we introduce a multiscale mathematical model of the CD8 T-cell immune response in the lymph node. In the model, cells are described as agents evolving and interacting in a 2D environment while a set of differential equations, embedded in each cell, models the regulation of intra and extracellular proteins involved in cell differentiation. Based on the analysis of in silico data at the single cell level, we show that immune response dynamics can be explained by the molecular-content heterogeneity generated by uneven partitioning at cell division. In particular, uneven partitioning acts as a regulator of cell differentiation and induces the emergence of two coexisting sub-populations of cells exhibiting antagonistic fates. We show that the degree of unevenness of molecular partitioning, along all cell divisions, affects the outcome of the immune response and can promote the generation of memory cells

BM63B versus Immgen data

Comparison between Immgen project mRNA data and experimental data from CIR

BM63B versus Immgen data

Comparison between Immgen project mRNA data and experimental data from CIR

Modélisation de la Réponse Immunitaire T-CD8 : Analyse Mathématique et Modèles Multiéchelles

Infection of an organism by a pathogen triggers the activation of the CD8 T-cells and the initiation of the immune response. The result is a complex program of proliferation and differentiation of the CD8 T-cells, controlled by the evolution of their molecular content. In this manuscript, we present two mathematical models of the CD8 T-cell response. The first one is presented as an impulsive differential equation by which we study the effect of unequal molecular partitioning at cell division on the regulation of molecular heterogeneity. The second one is an agent-based-model that couples the description of a discrete population of CD8 T-cells and that of their molecular content. This model can reproduce the different typical phases of the CD8 T-cell response at both the cellular and the molecular scales. These two studies support the hypothesis that the cell dynamics observed in vivo is a consequence of the molecular heterogeneity structuring the CD8 T-cell population.L’infection d’un organisme par un agent pathogène déclenche l’activation des lymphocytes T-CD8 et l’initiation de la réponse immunitaire. Il s’ensuit un programme complexe de prolifération et de différenciation des lymphocytes T-CD8, contrôlé par l’évolution de leur contenu moléculaire. Dans ce manuscrit, nous présentons deux modèles mathématiques de la réponse T-CD8. Le premier se présente comme une équation différentielle à impulsions grâce à laquelle nous étudions l’effet du partage inégal des protéines lors des divisions cellulaires sur la régulation de l’hétérogénéité moléculaire. Le second est un modèle à base d’agents couplant la description d’une population discrète de lymphocytes T-CD8 à celle du contenu moléculaire de ces derniers. Ce modèle s’avère capable de reproduire les différentes phases caractéristiques de la réponse T-CD8 aux échelle cellulaire et moléculaire. Ces deux travaux supportent l’hypothèse que la dynamique cellulaire observée in vivo est le reflet de l’hétérogénéité moléculaire qui structure la population de lymphocytes T-CD8

Modeling the CD8 T-cell Immune Response : Mathematical Analysis and Multiscale Models

L'infection d'un organisme par un agent pathogène déclenche l'activation des lymphocytes T-CD8 et l'initiation de la réponse immunitaire. Il s'ensuit un programme complexe de prolifération et de différenciation des lymphocytes T-CD8, contrôlé par l'évolution de leur contenu moléculaire. Dans ce manuscrit, nous présentons deux modèles mathématiques de la réponse T-CD8. Le premier se présente comme une équation différentielle à impulsions grâce à laquelle nous étudions l'effet du partage inégal des protéines lors des divisions cellulaires sur la régulation de l'hétérogénéité moléculaire. Le second est un modèle à base d'agents couplant la description d'une population discrète de lymphocytes T-CD8 à celle du contenu moléculaire de ces derniers. Ce modèle s'avère capable de reproduire les différentes phases caractéristiques de la réponse T-CD8 aux échelle cellulaire et moléculaire. Ces deux travaux supportent l'hypothèse que la dynamique cellulaire observée in vivo est le reflet de l'hétérogénéité moléculaire qui structure la population de lymphocytes T-CD8Infection of an organism by a pathogen triggers the activation of the CD8 T-cells and the initiation of the immune response. The result is a complex program of proliferation and differentiation of the CD8 T-cells, controlled by the evolution of their molecular content. In this manuscript, we present two mathematical models of the CD8 T-cell response. The first one is presented as an impulsive differential equation by which we study the effect of unequal molecular partitioning at cell division on the regulation of molecular heterogeneity. The second one is an agent-based-model that couples the description of a discrete population of CD8 T-cells and that of their molecular content. This model can reproduce the different typical phases of the CD8 T-cell response at both the cellular and the molecular scales. These two studies support the hypothesis that the cell dynamics observed in vivo is a consequence of the molecular heterogeneity structuring the CD8 T-cell populatio

Existence and stability of periodic solutions of an impulsive differential equation and application to CD8 T-cell differentiation

International audienceUnequal partitioning of the molecular content at cell division has been shown to be a source of heterogeneity in a cell population. We propose to model this phenomenon with the help of a scalar, nonlinear impulsive differential equation (IDE). In a first part, we consider a general autonomous IDE with fixed times of impulse and a specific form of impulse function. We establish properties of the solutions of that equation, most of them obtained under the hypothesis that impulses occur periodically. In particular, we show how to investigate the existence of periodic solutions and their stability by studying the flow of an autonomous differential equation. A second part is dedicated to the analysis of the convexity of this flow. Finally, we apply those results to an IDE describing the concentration of the protein Tbet in a CD8 T-cell, where impulses are associated to cell division, to study the effect of molecular partitioning at cell division on the effector/memory cell-fate decision in a CD8 T-cell lineage. We show that the degree of asymmetry in the molecular partitioning can affect the process of cell differentiation and the phenotypical heterogeneity of a cell population

Étude des dynamiques végétales des hydrosystèmes du Haut-Rhône au cours des quarante dernières années par analyse comparative de cartographies de végétation

International audiencePar une analyse comparative de cartographies de végétation, anciennes et récentes, l’étude vise à mettre en évidence les évolutions des dynamiques végétales au cours des quarante dernières années au niveau de trois différents sites alluviaux du Haut-Rhône. Deux principaux facteurs d’évolution sont pris en compte : les conséquences des travaux de régulation des cours d’eau liés aux aménagements hydroélectriques, et l’expansion des espèces exotiques envahissantes (EEE). Un travail préalable d’harmonisation des nomenclatures utilisées a été nécessaire, il nous a conduit à regrouper les habitats observés en grands groupements végétaux : bois durs (BD) et bois tendres (BT) pour les formations ligneuses ; herbacées hygrophiles (HHY), herbacées mésophyles (HME) et steppes et pelouses sèches (SPS) pour les milieux ouverts. Une diminution globale des conditions d’humidité liée à la régulation des flux est observée au travers d’une plus faible importance de la bande active, d’une diminution des groupements à HHY dans deux des trois sites étudiés, d’une régression des formations à BT au profit principalement des formations à BD et d’une augmentation des surfaces des SPS dans les deux sites où elles étaient présentes initialement. L’analyse des EEE est plus délicate dans la mesure où les nomenclatures ne prennent pas en compte ces espèces de façon homogène entre deux dates. Il ressort cependant que des espaces envahis par des EEE étaient clairement relevés dans les cartographies anciennes, que la liste des principales EEE n’a pas réellement évolué depuis et que les massifs à EEE se sont établis principalement au niveau d’anciennes formations à BT

Model-based assessment of the Role of Uneven Partitioning of Molecular Content on Heterogeneity and Regulation of Differentiation in CD8 T-cell Immune Responses

International audienceActivation of naive CD8 T-cells can lead to the generation of multiple effector and memory subsets. Multiple parameters associated with activation conditions are involved in generating this diversity that is associated with heterogeneous molecular contents of activated cells. Although naive cell polarisation upon antigenic stimulation and the resulting asymmetric division are known to be a major source of heterogeneity and cell fate regulation, the consequences of stochastic uneven partitioning of molecular content upon subsequent divisions remain unclear yet. Here we aim at studying the impact of uneven partitioning on molecular-content heterogeneity and then on the immune response dynamics at the cellular level. To do so, we introduce a multiscale mathematical model of the CD8 T-cell immune response in the lymph node. In the model, cells are described as agents evolving and interacting in a 2D environment while a set of differential equations, embedded in each cell, models the regulation of intra and extracellular proteins involved in cell differentiation. Based on the analysis of in silico data at the single cell level, we 1 show that immune response dynamics can be explained by the molecular-content heterogeneity generated by uneven partitioning at cell division. In particular, uneven partitioning acts as a regulator of cell differentiation and induces the emergence of two coexisting sub-populations of cells exhibiting antagonistic fates. We show that the degree of unevenness of molecular partitioning, along all cell divisions, affects the outcome of the immune response and can promote the generation of memory cells