Mots-Clés
Transplantation rénale, BK virus, génomique, hôte, bioinformatique
Description
Type d’offre : Stage de Master 2 en Analyses génomiques et Bioinformatique
Sujet : Recherche des déterminants génétiques associés à la réactivation du polyomavirus BK chez les transplantés rénaux
Encadrants : Dr Sophie Limou (sophie.limou@univ-nantes.fr), Dr Céline Bressolette (celine.bressollette@chu-nantes.fr) et Dr Nicolas Vince (nicolas.vince@univ-nantes.fr).
Lieu : Centre de Recherche Translationnelle en Transplantation et Immunologie (CR2TI), Nantes Université, Inserm UMR1064, Institut de Transplantation en Urologie-Néphrologie (ITUN), CHU de Nantes, 30 bd Jean Monnet, Nantes.
Contexte : Le polyomavirus BK (BKPyV) est un virus à ADN non pathogène chez l’immunocompétent avec une prévalence supérieure à 80% dans la population adulte. La réactivation de ce virus chez les transplantés rénaux immunosupprimés peut conduire à une néphropathie tubulo-interstitielle dans 2 à 5% des cas qui se manifeste dans les deux premières années post-transplantation. La néphropathie à BK est une complication post-transplantation majeure associée à un risque multiplié par 2 de perte de l’allogreffe. La prise en charge des infections à BKPyV en transplantation rénale repose actuellement sur la détection précoce de la réactivation virale (virurie et virémie) associée à un ajustement de la dose du traitement immunosuppresseur. Il n’existe à ce jour aucun marqueur permettant d’anticiper une réplication virale du BKPyV non contrôlée et il est donc essentiel de mieux comprendre les mécanismes moléculaires sous-jacents.
Objectifs : L’objectif est d’identifier des marqueurs génétiques HLA et non-HLA de l’hôte associés à un risque augmenté de virémie BKPyV prolongée chez les transplantés rénaux. Pour cela, nous avons généré des données génétiques à l’échelle du génome entier (GWAS) pour près de 2 000 paires nantaises donneur-receveur. Les données cliniques des patients sont également disponibles pour l’ensemble de la cohorte. Le candidat aura la charge de prendre en main les pipelines analytiques GWAS existants au sein de l’équipe, ainsi que les outils spécifiques pour l’analyse de la région complexe du HLA que nous avons développés. Une compréhension des analyses statistiques est souhaitée.