Un système immunitaire lié à la neurodégénérescence
La sclérose latérale amyotrophique (SLA) est la maladie du neurone moteur (motoneurone) la plus courante à l'âge adulte, qui entraîne une paralysie progressive et la mort dans les 5 ans suivant son apparition. Actuellement, il n'existe aucun traitement capable de stopper la neurodégénérescence motrice chez ces patients. Il s'avère de plus en plus évident que les cellules microgliales, les macrophages du système nerveux central, sont impliquées dans la progression de la maladie. La SLA pouvant être diagnostiquée lorsque les symptômes sont évidents, le projet MICROGLIA IN ALS («Role of microglial cells during neurodegeneration in amyotrophic lateral sclerosis»), financé par l'UE, s'est donc concentré sur cette phase de la maladie. La deuxième forme la plus fréquente de SLA est celle dite «familiale» qui est associée aux mutations dans l'enzyme superoxyde dismutase (SOD1). Les scientifiques ont par conséquent utilisé des modèles animaux ayant des mutations SOD1 qui récapitulent mieux les symptômes de la maladie en vue d'analyser l'interaction entre les microglies et les neurones. Ils ont examiné le rôle d'un transporteur de glutamate (système xc-) exprimé par des microglies et découvert qu'il jouait un rôle primordial dans les fonctions microgliales et la progression de la SLA. En ce qui concerne l'attraction des cellules microgliales autour des neurones moteurs touchés, les scientifiques ont étudié si des chimiokines participaient ou non au processus. Ils ont appliqué une approche de remplacement des macrophages afin de distinguer le rôle des macrophages périphériques par rapport à celui des microglies du système nerveux central dans la neurodégénérescence moteur des modèles de SLA étudiés. L'activation des microglies se retrouve aussi bien dans les SLA sporadiques que dans celles de forme familiale. Ainsi, les résultats de l'étude préparent le terrain pour découvrir les voies générales impliquées dans la maladie du neurone moteur. Mais surtout, l'exploitation des informations générées pourrait aider à développer de nouvelles thérapies pour la SLA.
