Mots-Clés
intégration de données multi-omiques
transcriptomique
protéomique
métabolomique
enrichissement fonctionnel
réseaux biologiques
Description
Description :
Etude multi-omique des effets des métabolites du tacrolimus (médicament immunosuppresseur) sur des cultures de cellules rénales humaines
Contexte Scientifique:
Le tacrolimus est un immunosuppresseur indispensable en transplantation, mais sa néphrotoxicité reste imparfaitement expliquée par l’exposition au médicament parent. Les travaux antérieurs de l’UMR1248 P&T ont montré que le tacrolimus perturbe le métabolisme énergétique des cellules tubulaires proximales, sans toutefois reproduire l’ensemble des mécanismes observés chez les patients. Parallèlement, le métabolite M-I du tacrolimus s’est révélé majoritaire après biotransformation in vitro et faiblement immunosuppresseur, sans interaction pharmacodynamique notable avec le tacrolimus. La toxicité rénale directe des métabolites demeure donc une question ouverte.
Dans l’étude actuelle, des cellules humaines RPTEC/TERT1 différenciées (Renal Proximal Tubule Epithelial Cells) ont été exposées au tacrolimus pur ou à un pool de métabolites produit par microsomes hépatiques humains après disparition du composé parent, à deux concentrations nominales équivalentes (0,05 et 0,5 µM), avec des contrôles adaptés. Le métabolite M-I est très majoritaire dans ce pool, même si les concentrations exactes de ces métabolites n’ont pas pu être mesurées, faute de standards purifiés disponibles. Quatre jeux de données sont disponibles : transcriptome, protéome, métabolome intracellulaire et métabolome extracellulaire. Les premières analyses indiquent des perturbations plus nombreuses et de plus forte amplitude avec le pool de métabolites, aux deux concentrations et dans les différentes couches omiques. Leur cohérence biologique et leur spécificité restent à établir par une intégration rigoureuse.
Il s’agit donc de comprendre si les métabolites du tacrolimus déclenchent une réponse tubulaire rénale quantitativement amplifiée et/ou une signature mécanistique distincte de celle du médicament parent.
Objectif du stage
Le stage sera centré sur la construction d’une analyse multi-omique intégrée permettant de comparer les réponses au tacrolimus pur et à ses métabolites, d’identifier les voies biologiques convergentes ou spécifiques affectées par ces molécules, et de prioriser des mécanismes susceptibles de contribuer à la néphrotoxicité clinique. Le stage sera centré sur l’analyse et l’interprétation de données déjà acquises.
Ce stage s’effectuera dans un contexte de collaboration entre deux unités de recherche de Limoges : l’UMR 1308 INSERM CAPTuR (Contrôle de l’Activation cellulaire, Progression Tumorale et Résistance thérapeutique) et l’UMR 1248 INSERM, P&T Pharmacologie and Transplantation.
Missions confiées
i) Structurer les données (déjà largement fait) : Vérifier les données par les contrôles qualités adaptés, harmoniser les métadonnées, définir les contrastes en prenant en compte les contrôles expérimentaux.
ii) Analyser chaque couche omique (déjà partiellement fait) : Utiliser les approches différentielles classiques adaptées (comparaison tacrolimus pur versus pool de métabolites) avec la prise en compte d’un potentiel effet de la concentration.
A partir des transcrits/protéines/métabolites identifiés comme différentiellement produits en réponse aux différentes molécules et/ou aux différentes doses utilisées, réaliser des analyses d’enrichissement fonctionnel de voies de signalisation et métaboliques.
iii) Intégrer les omiques : Comparer plusieurs méthodes d’intégration de données multi-omiques (notamment les méthodes implémentées dans l’outil de référence actuelle - mixOmics – ainsi que d’autres approches multivariées – MultiOmics Factor Analysis etc…) afin d’identifier des signatures combinant transcriptomique, protéomique et métabolomique. La robustesse de ces modèles sera évaluée par validation croisée et tests par permutation. L’analyse de la convergence des modifications omiques au niveau des voies biologiques permettra ensuite d’identifier les processus moléculaires affectés et de relier les modifications du métabolome intracellulaire aux échanges métaboliques avec le compartiment extracellulaire.
iv) Comparer les signatures : Identifier les effets communs au tacrolimus et aux métabolites, les réponses propres au pool et la cohérence entre les signatures obtenues pour des concentrations différentes. Une approche réseau pourrait également être utilisée afin d’identifier les nœuds moléculaires prioritaires.
v) Valoriser les résultats : Mettre en place un pipeline reproductible sous R/Python avec la génération de figures intégratives, réaliser une synthèse mécanistique appuyée par les données de la littérature et contribuer à la rédaction de l’article destiné à Pharmacological Research.
Le stage devra aboutir à une cartographie mécanistique hiérarchisée, à un petit nombre de signatures robustes et à une liste priorisée de mécanismes candidats pour une validation ciblée.
Travaux de référence : Aouad et al., Pharmacol Res. 2023;192:106794 • Faucher et al., Metabolomics. 2023;19:83 • Mevizou et al., Pharmacol Res. 2024;209:107438.
Profil recherché
Il s’adresse à un(e) étudiant(e) de Master 2 en bioinformatique, biostatistique, ou biologie des systèmes, avec une bonne maîtrise de R (Python apprécié), des statistiques multivariées et de la visualisation de données. Des connaissances dans l’intégration multi-omique et dans les approches d’apprentissage automatique (machine learning) seront grandement appréciées. Rigueur, autonomie, intérêt pour l’interprétation biologique et anglais scientifique sont attendus.