Mots-Clés
scRNA
Immunologie
Eczéma allergique de contact
workflow
Description
Contexte
Nous recherchons un(e) étudiant(e) de Master 2 en bioinformatique motivé(e) pour développer un workflow complet d’analyse de données de transcriptomique unicellulaire (scRNA-seq) au sein d’une équipe de recherche pluridisciplinaire (cliniciens, immunologistes, biologistes et bioinformaticiens) spécialisée dans les maladies inflammatoires cutanées.
Ce stage s’inscrit dans un projet de recherche ambitieux et pourra déboucher, selon les résultats obtenus et le profil du candidat, sur une thèse de doctorat en bioinformatique ou un poste d’ingénieur d’études financé au sein de l’équipe.
Projet scientifique
L’eczéma allergique de contact est une maladie inflammatoire chronique de la peau qui touche près de 15 % de la population européenne. Il constitue également la première cause de maladie professionnelle d’origine dermatologique. Cette pathologie résulte de contacts répétés avec des substances chimiques allergisantes (haptènes) présentes dans notre environnement quotidien ou professionnel.
Le diagnostic repose sur des tests allergologiques cutanés et le traitement associe principalement l’éviction de l’allergène identifié et l’utilisation de corticostéroïdes topiques. Cependant, lorsque l’allergène responsable n’est pas identifié, la maladie peut évoluer vers une forme chronique, avec un impact majeur sur la qualité de vie des patients.
Sur le plan physiopathologique, l’eczéma allergique de contact constitue le modèle de référence des réactions d’hypersensibilité retardée. Les lésions sont principalement entretenues par des lymphocytes T spécifiques de l’allergène qui persistent durablement dans la peau sous forme de lymphocytes T résidents mémoires (TRM). Ces cellules jouent un rôle central dans la sévérité et la chronicité des lésions.
Notre équipe étudie actuellement les mécanismes par lesquels les TRM favorisent la persistance de l’inflammation et l’installation d’une fibrose modérée au cours de la chronicisation de l’eczéma. Dans ce contexte, nous avons généré un important jeu de données de single-cell RNA sequencing (scRNA-seq) que nous souhaitons exploiter afin de caractériser les interactions entre les TRM et les autres populations cellulaires du microenvironnement cutané.
L’objectif final est d’identifier de nouvelles cibles thérapeutiques susceptibles de limiter la chronicisation des lésions chez les patients insuffisamment contrôlés par les traitements conventionnels.
Objectifs du stage
L’étudiant(e) développera un workflow reproductible et réutilisable d’analyse de données scRNA-seq, depuis les données brutes jusqu’à l’interprétation biologique.
Les principales étapes comprendront :
Traitement primaire des données (CellRanger, ou STARsolo / Alevin-fry) :
• alignement sur le génome de référence, démultiplexage des barcodes cellulaires;
• génération des matrices de comptage gène × cellule ;
• contrôle qualité des lectures (FastQC / MultiQC).
Analyse des données sous R (Seurat et packages Bioconductor) :
• contrôle qualité cellulaire (nombre de gènes, pourcentage mitochondrial, détection des doublets) ;
• normalisation des données ;
• réduction de dimension (PCA, UMAP) ;
• clustering des populations cellulaires ;
• identification des gènes différentiellement exprimés ;
• visualisation des résultats.
Analyses fonctionnelles :
• enrichissement de voies biologiques (ORA, GSEA) ;
• annotation des populations cellulaires.
Analyse des interactions cellulaires :
• identification des interactions ligand-récepteur à l’aide de CellChat (ou outils équivalents), afin de mettre en évidence les réseaux de communication impliqués dans la chronicisation de l’eczéma.
Livrables attendus
À l’issue du stage, l’étudiant(e) produira :
• un workflow complet et documenté sous Galaxy ou Nextflow ;
• une pipeline d’analyse reproductible en R/RMarkdown ;
• une documentation permettant la réutilisation du workflow sur d’autres jeux de données ;
• une analyse biologique des résultats obtenus.
Profil recherché
Étudiant(e) en Master 2 de Bioinformatique, Biostatistiques ou Data Science appliquée à la biologie.
Vous possédez de bonnes connaissances en R et/ou Python ainsi qu’en analyse de données transcriptomiques, et vous maîtrisez l’environnement Linux et la programmation en Bash.
Une connaissance de Git, de Galaxy et des gestionnaires de workflow (Nextflow, Snakemake…), ainsi que des principes FAIR (données Findable, Accessible, Interoperable, Reusable), constituera un atout.
Autonomie, curiosité scientifique, rigueur et goût du travail en équipe seront des qualités appréciées pour ce poste.
Environnement de travail
Le stage se déroulera au sein d’une équipe Inserm pluridisciplinaire réunissant cliniciens, immunologistes, biologistes et bioinformaticiens, offrant un environnement particulièrement favorable à une formation par la recherche.
L’étudiant(e) bénéficiera d’un encadrement rapproché et participera aux réunions scientifiques de l’équipe.
Perspectives
Ce projet constitue la première étape d’un programme de recherche plus large sur les mécanismes de chronicisation de l’eczéma allergique de contact. Selon les résultats obtenus et les financements disponibles, le stage pourra être prolongé par une thèse de doctorat ou par un recrutement sur un poste d’ingénieur d’études.
Encadrement de l’étudiant
L’étudiant sera encadré par Marc Vocanson sur le plan biologique et par Hugo Rimet (étudiant en thèse de bioinformatique dans l’équipe ainsi que par la plateforme de Bioinfo du CIRI (Carine Rey).
Possibilité de commencer le stage dès Automne 2026 ou à partir de Janvier 2027.
Publications d’intérêt :
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Braun C, Badiou C, Guironnet-Paquet A, Iwata M, Lenief V, Mosnier A, Beauclair C, Renucci E, Bouschon P, Cuzin R, Briend Y, Patra VK, Patot S, Scharschmidt TC, van Wamel W, Lemmens N, Nakajima S, Vandenesh F, Nicolas JF, Lina G, Nosbaum A, Vocanson M. Staphylococcus aureus-specific skin resident memory T cells protect against bacteria colonization but exacerbate atopic dermatitis-like flares in mice. J Allergy Clin Immunol. 2024.154(2):355-374.
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Ono E, Lenief V, Lefevre MA, Cuzin R, Guironnet-Paquet A, Mosnier A, Nosbaum A, Nicolas JF, Vocanson M. Topical corticosteroids inhibit allergic skin inflammation but are ineffective in impeding the formation and expansion of resident memory T cells. Allergy. 2024. 79(1):52-64.
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Scheinman PL, Vocanson M, Thyssen JP, Johansen JD, Nixon RL, Dear K, Botto NC, Morot J, Goldminz AM. Contact dermatitis. Nat Rev Dis Primers. 2021. 7(1):38.
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Gamradt P+, Laoubi L+, Nosbaum A, Mutez V, Lenief V, Grande S, Redoulès D, Schmidt AM, Nicolas JF, Vocanson M. Inhibitory checkpoint receptors control CD8+ resident memory T cells to prevent skin allergy. J Allergy Clin Immunol. 2019. 143(6):2147-2157.