Mots-Clés

bioinformatique, single-cell RNAseq, cancer, syndrome de Sézary

Description

Description du projet

Le Syndrome de Sézary (SS) est un lymphome T cutané primitif (LTCP) leucémique, rare et agressif, avec une survie d’environ 2 ans. Il est caractérisé le SS est défini par la présence d’une érythrodermie, d’adénopathies diffuses, de lymphocytes T atypiques sanguins de phénotype T CD4 (> 1000/mm3 ) et d’un clone T dominant dans le sang, la peau et les ganglion. De récentes études démontrent une hétérogénéité intra- et inter-individuelle des cellules de Sézary sur le plan génomique et phénotypique. A ce jour, ni les évènements oncogéniques impliqués dans l’initiation du lymphome, ni ceux impliqués dans leur prolifération (et agressivité) ne sont connus. Le pronostic sombre de cette pathologie s’explique en partie par la mauvaise réponse aux traitements conventionnels et du fait d’une compréhension incomplète de la pathogénèse.

Le projet a pour objectif d’étudier l’hétérogénéité tumorale de cette pathologie via une analyse single cell RNAseq de 9 lignées de SS, établies au laboratoire à partir de cellules fraîches de patients, afin d’identifier les différentes sous-populations de cellules de Sézary. L’étude en scRNAseq permettra également de déduire la trajectoire pseudo-temporelle des cellules de Sézary pour mieux comprendre la lymphomagénèse. Nous souhaitons également construire un modèle mathématique prédictif de l’évolution clonale appliqué à des données de whole exome sequencing des lignées L1 à L9 et des tumeurs initiales pour modéliser l’hétérogénéité tumorale de ces échantillons et pour individualiser la cellule souche initiatrice de lymphome via des approches de déconvolution.

Ainsi, l’analyse combinée des données de transcriptomique en single cell et du whole exome nous permettra d’élucider la complexité génétique de cette pathologie, de déterminer les anomalies ayant un impact biologique et de reconstruire la lymphomagénèse. L’objectif ultime est de faire émerger des cibles thérapeutiques potentielles pour une médecine personnalisée. Il est probable qu’une approche multi-cibles sur les différents sous-clones du patient soit à terme plus efficace que les thérapies séquentielles habituellement utilisées. L’étude fonctionnelle des cibles thérapeutiques émergentes sera

Le projet s’appuie sur les ressources de l’équipe de Macha Nikolski pour l’aspect bioinformatique, les analyses moléculaires scRNAseq seront réalisées dans l’équipe du Pr C. Laurent à l’IUCT pour bénéficier de leur expertise.

Administratif

• Lieu du projet : INSERM U1312 - BRIC Trio2 Team 5/ University of Bordeaux
• Date à partir du 1er septembre 2023 (2ans)
• PI : Audrey Gros (Biologiste), PharmD PhD, Service de Biologie des Tumeurs Chu de Bordeaux-INSERM U1312 - BRIC Trio2 Team 5/ University of Bordeaux
• Co-investigateur: Macha Nikolski (Bio-informaticienne), PhD, IBGC, M. Nikolski team UMR 5095 CNRS / University of Bordeaux

Profil du candidat

- Thèse de doctorat en bioinformatique / biostatistique
- Maitrise d’au moins un langage de programmation (R / Python)

- Expérience en analyse de données NGS essentielle, expérience d’analyse de données single cell serait un plus

- Utilisation de l’environement Unix

- Bonnes capacités de communication

- Maitrise de l’anglais

- Capacité de travail en équipe dans un contexte interdisciplinaire (bioinformaticiens, biologistes et cliniciens)