Apport des outils bio-informatiques à l’étude de pathologies humaines par l’analyse de réseaux moléculaires et à l’amélioration des pratiques en génétique médicale - Université de Lorraine Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2023

The contribution of bioinformatics tools to the study of human pathologies through the analysis of molecular networks and the improvement of medical genetics practices

Apport des outils bio-informatiques à l’étude de pathologies humaines par l’analyse de réseaux moléculaires et à l’amélioration des pratiques en génétique médicale

Résumé

Facilitating the interpretation of data generated by high-throughput sequencing and access to these technologies is one of today's major challenges. Systems biology, the study of interactions between the components of a biological system, makes it possible in particular to exploit high-throughput sequencing data, such as transcriptomic or epigenetic data, to study complex processes such as cancer or immunity.The first chapter of my work, developed in parallel with the next two, focuses on the optimization of expertise time in medical genetics through the design of an application: GeneTree. GeneTree is an open-source Web application based on a concrete problem: redundant data entry in clinical practice. It collects a patient's medical history, automatically draws family trees and generates the corresponding clinical report. The application is built around two interfaces: an interactive form for the patient and an interface for the practitioner. This tool has been specially designed for oncogenetic consultations, with the added benefit of exporting the CanRisk risk score.The second part of my PhD focused on building a map of regulated cell death (RCD) pathways incorporated into ACSN, an atlas listing the mechanisms involved in cancer. The map was constructed on the basis of experimental data extracted manually from the literature. It contains the biological processes involved in regulated cell death in the form of a map representing the molecular signalling network. In addition to providing a synthetic view of regulated cell death, this map enables omics data to be interpreted. The first example of application of this map is the comparison of transcriptomic data from hippocampal tissues of Alzheimer's disease patients with those of other non-small cell lung cancer patients. The approach revealed molecular mechanisms underlying the inverse comorbidity, already described epidemiologically, between these two pathologies. We were then able to use transcriptomic data from ovarian cancer. This second example provided distinct molecular signatures of cell death regulation in four previously described ovarian cancer subtypes.The final part of my work focused on studying the innate immune system and its involvement in the severity of covid-19 through molecular mapping. The innate immune response is indeed a major component of the immune response in covid-19. Molecular network maps have been constructed for each of these cell types and previously published by the team (Kondrovata et al., 2019). We then implemented an analysis method based on the ROMA algorithm to compare the activity, between covid-19 patients and controls, of canonical signaling pathways, by cell type, from previously published single-cell (scRNA) data. This approach revealed several deregulated signaling pathways in macrophages, neutrophils and squamous cells. The study also identified several candidate genes, highlighting the importance of angiogenesis in macrophage-mediated inflammation. Finally, we reapplied this method by comparing the profiles of patients with covid-19 to those with influenza virus, showing an overactivation of macrophage inflammatory signaling pathways in covid.All in all, this thesis has provided an effective solution to the problem of redundant data entry in genetic consultations, particularly in oncogenetics. It also highlights the value of using systems biology in common pathologies, enabling the identification of new mechanisms and biomarkers of severity.
Faciliter l’interprétation des données générées par séquençage haut-débit et l’accès à ces technologies est un des défis majeurs actuels.Le premier chapitre de mon travail, développé en parallèle des deux suivants, se focalise sur l’optimisation du temps d’expertise en génétique médicale par la conception d’une application : GeneTree. Il s’agit d’une application Web open-source créée sur la base de d’une problématique concrète : la redondance des saisies en pratique clinique. Elle permet de recueillir les antécédents médicaux du patient, de dessiner automatiquement des arbres généalogiques et de générer le compte rendu clinique correspondant. L’application est articulée autour de deux interfaces : un formulaire interactif pour le patient et une interface pour le praticien. Cet outil a été particulièrement pensé pour les consultations d’oncogénétique en permettant en plus l’export du score de risque CanRisk.La deuxième partie de mon doctorat a été axée sur la construction d’une carte des voies de la mort cellulaire régulée (regulated cell death, RCD) incorporé dans ACSN, un atlas répertoriant les mécanismes impliqués dans le cancer. Une carte a été construite sur la base de données expérimentales extraites manuellement de la littérature. Elle contient les processus biologiques impliqués dans la mort cellulaire régulée sous la forme d’une carte représentant le réseau de signalisation moléculaire. En plus de permettre une vision synthétique de la mort cellulaire régulée, cette carte permet l’interprétation de données omiques. Le premier exemple d’application de cette carte est la comparaison de données transcriptomique de tissus hippocampiques de patients atteints de la maladie d’Alzheimer avec celles d’autres patients atteints de cancer du poumon non à petites cellules. L’approche a mis en évidence des mécanismes moléculaires sous-jacents à la comorbidité inverse, déjà décrite sur le plan épidémiologique, entre ces deux pathologies. Nous avons pu ensuite utiliser des données transcriptomiques de cancer de l’ovaire. Ce deuxième exemple a permis d’obtenir des signatures moléculaires distinctes de régulation de la mort cellulaire dans quatre sous-types de cancer ovariens préalablement décrits.La dernière partie de mon travail s’est intéressée à l’étude du système immunitaire inné et son implication dans la sévérité de la covid-19 à travers des cartes moléculaire. La réponse immunitaire innée est en effet une composante majeure de la réponse immunitaire dans la covid-19. Les cartes de réseaux moléculaires ont été construites pour chacun de ces types cellulaires et précédemment publiées par l’équipe (Kondrovata et al., 2019). Nous avons ensuite mis en place une méthode d’analyse basée sur l’algorithme ROMA pour comparer l’activité, entre des patients atteints de la covid-19 et des contrôles, des voies de signalisations canoniques, par type cellulaire, à partir de données en cellule unique (single-cell, scRNA) déjà publiées. Cette approche a permis la mise en évidence de plusieurs voies de signalisations dérégulée au niveau des macrophages, des neutrophiles et des cellules squameuses. Cette étude a aussi permis d’identifier plusieurs gènes candidats et souligne l’intérêt de l’angiogenèse dans l’inflammation liée aux macrophages. Finalement, nous avons réappliqué cette méthode en comparant les profils de patients atteint de la covid-19 à ceux atteints du virus de la grippe et ainsi montré une suractivation de voies de signalisation inflammatoire au niveau de macrophages dans la covid.Au final, ce travail de thèse a permis proposer une solution efficace aux redondances de saisie dans le cadre des consultations de génétique, et en particulier en oncogénétique. Il souligne également l’intérêt de l’utilisation de biologie des systèmes dans les pathologies communes en permettant d’identifier des nouveaux mécanismes et des biomarqueurs de sévérité.
Fichier non déposé

Dates et versions

tel-04504734 , version 1 (14-03-2024)

Identifiants

  • HAL Id : tel-04504734 , version 1

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Citer

Jean-Marie Ravel. Apport des outils bio-informatiques à l’étude de pathologies humaines par l’analyse de réseaux moléculaires et à l’amélioration des pratiques en génétique médicale. Médecine humaine et pathologie. Université de Lorraine, 2023. Français. ⟨NNT : 2023LORR0171⟩. ⟨tel-04504734⟩
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