Immuno-oncology

Type de poste
Niveau d'étude minimal
Dates
Durée du poste
Contrat renouvelable
Contrat renouvelable
Date de prise de fonction
Date de fin de validité de l'annonce
Localisation
Adresse

2 Av. Hubert de Curien
31037 Toulouse
France

Contacts
Professeur Bruno Segui
Dr Vera Pancaldi
Email du/des contacts
bruno.segui@inserm.fr
vera.pancaldi@inserm.fr
Description

(See below for English)
Modélisation de l’immuno-senescence des lymphocytes T induite par le TNF et le métabolisme du céramide dans la résistance des patients atteints de mélanome aux inhibiteurs de points de contrôle immunitaire.

La thèse sera co-encadrée par le Dr. VERA PANCALDI (Computational Biologist), INSERM CRCT UMR 1037 (30%). Le candidat/e doit se presenter au concours de l'école doctorale de l'Université Paul Sabatier (Note Master 2 > 14/20 où equivalente)

Mots clefs: Cancer, Immunothérapie, Essais cliniques, Biomarqueurs, métadonnées, bioinformatique

Le mélanome cutané est un cancer de la peau très agressif et immunogène pouvant être traité par immunothérapie basée sur l’administration d’anticorps neutralisant CTLA-4 et PD-1, deux points de contrôle immunitaire exprimés à la surface des lymphocytes T activés et agissant comme de véritable frein de l’activation lymphocytaire. A ce jour, les meilleures réponses cliniques chez les patients atteints de mélanome avancé sont obtenues avec la combinaison de l’ipilimumab (anti-CTLA-4) et du nivolumab (anti-PD-1). Toutefois, près de la moitié des patients atteints de mélanome métastatique ne répondent pas à ce traitement et il n’existe pas de biomarqueurs prédictifs de résistance (1).
Dans ce contexte, la senescence cellulaire, un processus de reprogrammation génétique, épigénétique et métabolique ainsi que de modifications morphologiques de la cellule au cours du vieillissement (2), semble jouer un rôle dual dans la résistance aux immunothérapies (3, 4). Tandis que la senescence des cellules cancéreuses et des lymphocytes T régulateurs semble faciliter la réponse aux immunothérapies chez la souris et chez l’Homme (3, 4), la senescence des lymphocytes T effecteurs pourrait contribuer à des mécanismes de résistance (5). Parmi les mécanismes de senescence cellulaire, on distingue la sénescence réplicative, liée au raccourcissement des télomères au fur et à mesure des divisions cellulaires, la senescence prématurée induite par des agents de stress comme des cytokines pro-inflammatoires (IFNg et TNF) et la senescence induite par les oncogènes comme BRAFV600E, qui est exprimé dans 50% des mélanomes (2).
Notre laboratoire a mis en évidence deux mécanismes de résistance aux immunothérapies dans des modèles de mélanome murin, l’un reposant sur la production de TNF dans le microenvironnement tumoral (6), l’autre dépendant de l’expression dans les cellules de mélanome de la sphingosine kinase 1 (SK1) (7), une enzyme du métabolisme des lipides de la famille du céramide (8). De plus, nous avons montré que l’expression de la SK1 dans les biopsies tumorales humaines constitue un biomarqueur prédictif de la résistance aux anti-PD-1 (7). Nos travaux constituent le rationnel scientifique de deux essais cliniques chez des patients atteints de mélanome avancé, TICIMEL (6, 9) et IMMUSPHINX (7), qui visent à évaluer l’impact des anti-TNF dans l’immunothérapie des mélanomes et à identifier dans les échantillons biologiques des patients (sang et biopsies tumorales) des biomarqueurs de résistance/réponse aux immunothérapies.
Les biomarqueurs sont recherchés parmi les cytokines et les métabolites du céramide dans le plasma (mesurés respectivement par mesoscale et spectrométrie de masse), le profil, l’expression génique et la méthylation des cellules mononuclées du sang périphérique (évalués par cytométrie en flux, RNA Seq/CITE Seq single Seq RNA Seq, méthylome), l’infiltrat leucocytaire des tumeurs (évalué par immunohistochimie) et l’expression d’enzymes du métabolisme du céramide dans les tumeurs (évalué par hybridation in situ).
Le travail de thèse consistera à développer des approches de modélisation informatique de l’ensemble des données collectées dans les deux essais cliniques TICIMEL et IMMUSPHINX afin d’identifier des signatures de senescence des lymphocytes T régulateurs et effecteurs respectivement prédictives de la réponse et de la résistance des mélanomes aux immunothérapies. En outre, nous étudierons si ces signatures sont associées à des altérations du métabolisme du céramide dépendantes de la signalisation du TNF.

Approche bioinformatique: Nous adapterons des analyses de RNAseq, les combinant avec des approches de transcriptomique sur cellules isolées et de cytométrie en flux pour estimer de manière robuste la proportion de chaque population de cellules immunitaires dans le sang des patients, en se concentrant, par exemple, sur l'état spécifique des cellules T qui peut être mis en évidence par leur état de transcription ou de méthylation. 
Dans les tumeurs, nous appliquerons des approches de pointe aux images de microscopie à fluorescence pour identifier les modèles spatiaux de localisation des lymphocytes dans la masse tumorale, qui peuvent être pertinents pour déterminer leur efficacité.
Nous utiliserons des techniques d'apprentissage automatique pour intégrer l’ensemble de données et proposerons des biomarqueurs qui peuvent être prédictifs de la réponse des inhibiteurs des points de contrôle immunitaires.
Cette analyse approfondie de l’ensemble des données multimodales sur les patients devrait permettre de révéler des liens mécanistiques entre le TNF, les enzymes du métabolisme du céramide, comme la sphingosine kinase 1, et la résistance aux immunothérapies dans le mélanome.

English :
Modeling TNF-induced ceramide metabolism changes in T-cell immuno-senescence and resistance of melanoma patients to immune checkpoint inhibitors.

Co-supervised (30%) by Dr. VERA PANCALDI (Computer Scientist), INSERM UMR 1037 (30%)

Cutaneous melanoma is a very aggressive and immunogenic skin cancer that can be treated by immunotherapy based on the administration of antibodies neutralizing CTLA-4 and PD-1, two immune checkpoints expressed on the surface of activated T lymphocytes, acting as a real brake on lymphocyte activation.
To date, the best clinical responses in patients with advanced melanoma have been obtained with the combination of ipilimumab (anti-CTLA-4) and nivolumab (anti-PD-1). However, almost half of patients with metastatic melanoma do not respond to this treatment and there are no biomarkers predictive of resistance (1). In this context, cellular senescence, a process of genetic, epigenetic and metabolic reprogramming as well as morphological modifications of the cell during aging (2), seems to play a dual role in resistance to immunotherapy (3, 4). While the senescence of cancer cells and regulatory T cells appears to facilitate the response to immunotherapies in mice and humans (3, 4), the senescence of effector T cells may contribute to resistance mechanisms (5). Among the mechanisms of cellular senescence, a distinction is made between replicative senescence, linked to the shortening of telomeres as cell divisions progress, premature senescence induced by stressors such as pro-inflammatory cytokines (IFNg and TNF) and senescence induced by oncogenes such as BRAFV600E, which is expressed in 50% of melanomas (2).
Our laboratory has demonstrated two mechanisms of resistance to immunotherapies in murine melanoma models, one based on the production of TNF in the tumor microenvironment (6), the other dependent on the expression in melanoma cells of sphingosine kinase 1 (SK1) (7), a lipid metabolism enzyme from the ceramide family (8). In addition, we have shown that the expression of SK1 in human tumor biopsies is a predictive biomarker of resistance to anti-PD-1 (7). Our work constitutes the scientific rationale of two clinical trials in patients with advanced melanoma, TICIMEL (6, 9) and IMMUSPHINX (7), which aim to assess the impact of anti-TNF agents in melanoma immunotherapy and to identify in the biological samples of patients (blood and tumor biopsies) of biomarkers of resistance / response to immunotherapies.
Biomarkers are sought among cytokines and metabolites of ceramide in plasma (measured by mesoscale and mass spectrometry, respectively), profile, gene expression and methylation of peripheral blood mononuclear cells (evaluated by flow cytometry, RNA Seq / CITE Seq single Seq RNA Seq, methyloma), leukocyte infiltrate of tumors (evaluated by immunohistochemistry) and the expression of enzymes of the metabolism of ceramide in tumors (evaluated by in situ hybridization).
The thesis work will consist of developing computer modeling approaches of all the big data collected in the two clinical trials TICIMEL and IMMUSPHINX in order to identify signatures of senescence in regulatory T lymphocytes and effectors, predictive of response and resistance to immunotherapies, respectively. In addition, we will study whether these signatures are associated with alterations in the metabolism of ceramide dependent on TNF signaling.

We will adapt RNAseq analyses, combining them with single-cell transcriptomics and flow cytometry approaches to robustly estimate the proportion of each population of immune cells in patients' blood, focusing, for example, on the 'specific state of T cells which can be demonstrated by their transcription or methylation state.
In tumors, we will apply advanced approaches to fluorescence microscopy images to identify spatial patterns of localization of lymphocytes in the tumor mass, which may be relevant to determine their efficiency.
We will use machine learning techniques to integrate the data and propose biomarkers that can be predictive of the response of immune checkpoint inhibitors.
This in-depth analysis of all of the multimodal patient data is expected to reveal mechanistic links between TNF, enzymes in the metabolism of ceramide, such as sphingosine kinase 1, and resistance to immunotherapy in melanoma.

References:
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9. Montfort, A., Dufau, C., Colacios, C., Andrieu-Abadie, N., Levade, T., Filleron, T., Delord, J. P., Ayyoub, M., Meyer, N., and Segui, B. (2019) Anti-TNF, a magic bullet in cancer immunotherapy? J Immunother Cancer 7, 303

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