Un test en gouttes pour la sélection d'anticorps à partir de banques de levures

L'identification de nouveaux anticorps est un champ majeur de la recherche pharmaceutique qui souffre encore d'un processus de découverte long et coûteux incluant plusieurs étapes successives de criblage de banques. Ces criblages sont soumis à plusieurs contraintes qui imposent de travailler dans un premier temps avec des formes tronquées des anticorps qui doivent être reformatées par la suite. L'objectif de cette thèse est de développer une plateforme de criblage surpassant les méthodes actuelles et permettant l'identification et le tri à haut débit d'anticorps entiers et sécrétés. Pour cela, nous avons optimisé la levure Yarrowia lipolytica pour la sécrétion d'anticorps et développé une cassette d'expression utilisant un promoteur bidirectionnel inductible pour co-exprimer les gènes codant pour les deux chaînes des anticorps. Cette cassette d'expression a été construite par un assemblage Golden Gate dédié qui nous a permis de comparer 169 combinaisons de peptides signaux pour la sécrétion des anticorps. En utilisant la microfluidique en gouttes, nous avons ensuite mis au point un essai de reconnaissance d'antigène à l'échelle de la cellule unique pour identifier et sélectionner les levures sécrétant des anticorps d'intérêt. Nous avons démontré qu'il était possible de récupérer les levures triées pour continuer la caractérisation des anticorps spécifiques sans étape additionnelle de reformatage. Ainsi, en regroupant les technologies d'ingénierie des levures et de microfluidique en gouttes, nous avons développé un processus capable d'isoler en quelques jours des anticorps spécifiques d'une cible parmi une banque synthétique de plusieurs millions de candidats. Ce processus a le potentiel de diviser drastiquement le temps nécessaire à la découverte de nouveaux anticorps thérapeutiques et de diagnostic. The identification of new antibodies is a major field of pharmaceutical research that still suffers from a lengthy and costly discovery process that includes several successive steps of library screening. These screenings are subject to several constraints which impose to work initially with truncated forms of antibodies that must be reformatted afterward. This thesis aims to develop a screening platform that surpasses current methods and allows the identification and high-throughput sorting of secreted full-length antibodies. To this end, we optimized the yeast Yarrowia lipolytica for antibody secretion and developed an antibody expression cassette using an i