Mots-Clés
biologie cellulaire
bioinformatique
transcriptomique
voies de signalisation
Description
Contexte
Le rein est l’un des premiers organes touché par la défaillance d’organe en cas de choc hémorragique. Mieux comprendre quelles sont les réponses cellulaires à l’insuffisance rénale aiguë (AKI) est essentiel pour mieux anticiper la trajectoire des patients en cas de blessures graves et définir des moyens d’action pour limiter les séquelles à long terme. Le développement conjoint d’outils d’IA et de techniques de séquençage à haute résolution rend possible d’identification de marqueurs biologiques sur des données omiques de grande dimension, et pourrait permettre l’identification de cibles thérapeutiques pour améliorer la prise en charge de l’AKI.
Ce projet vise à comparer différentes modalités d’insuffisance rénale aiguë [1]. L’objectif principal est de déterminer la réponse cellulaire de ce type d’agression, les voies biologiques communes et les voies spécifiques à chaque condition (sepsis, ischémie re-perfusion, etc.), ainsi que les interactions entre organes.
Étapes du projet
- Compiler différentes bases de données omiques rénales pour la création d’un atlas multi-omique de l’AKI, à partir de base de données publiques (KIT, KPMP [2]) et de bases de données internes exclusives
- Des analyses préliminaires de données de snRNA-seq sont déjà effectuées, mais l’analyse des réponses cellulaires et les pathways spécifiques à l’AKI est nécessaire pour décrire plus précisément le fonctionnement des mécanismes sous-jacents.
- Utiliser ou développer des algorithmes de graphes pour identifier les voies biologiques communes et les voies spécifiques à chaque condition [3]
- Étendre l’analyse des données de snRNA-seq sur différentes organes (foie, poumon) pour lesquels des données similaires de snRNA-seq sont disponibles et extraire les voies de communication inter-organes spécifiques à la condition AKI
Profil recherché
- Master 2 en bioinformatique / biologie cellulaire
- aisance avec python, linux, bash
- aisance dans l’analyse de données omiques, la biologie cellulaire et des voies de signalisation
- Haojia Wu et al. “Single-cell transcriptomics of a human kidney allograft biopsy specimen defines a diverse inflammatory response”. In: Journal of the American Society of Nephrology 29.8 (2018), pp. 2069–2080.
- J Hansen, R Sealfon, R Menon, et al. “A reference tissue atlas for the human kidney”. Sci Adv 2022; 8: eabn4965.
- Zerrouk, N., Augé, F., & Niarakis, A. (2024). Building a modular and multi-cellular virtual twin of the synovial joint in Rheumatoid Arthritis. npj Digital Medicine, 7(1), 379.
Environnement d’accueil
Vous serez accueillis au sein de l’école du Val de Grâce, dans la division observatoire, veille, et expertise. Des réunions seront prévues avec le médecin réanimateur Nicolas Libert qui supervise le projet, ainsi qu’avec une équipe partenaire à l’institut de biologie de l’ENS.