LogoLogo

Boizard, Franck. Application de la biologie des systèmes pour l'identification de marqueurs moléculaires des maladies rénales dans les fluides biologiques

Boizard, Franck (2019). Application de la biologie des systèmes pour l'identification de marqueurs moléculaires des maladies rénales dans les fluides biologiques.

[img]
Preview
PDF - nécessite un logiciel de visualisation PDF comme GSview, Xpdf or Adobe Acrobat Reader
3190Kb

Résumé en francais

Les maladies rénales concernent 5 millions de personnes en France et ce nombre ne cesse de croître compte tenu de l'augmentation de l'espérance de vie et de l'évolution de nos modes de vie (sédentarité, alimentation). La prise en charge des malades est actuellement peu efficace en raison d'un diagnostic trop tardif et de notre méconnaissance des mécanismes complexes qui régissent leur progression. L'étude du protéome urinaire s'est imposée comme un excellent moyen pour découvrir des biomarqueurs des néphropathies et ainsi mieux comprendre les mécanismes physiopathologiques. La biologie des systèmes permet d'exploiter l'information moléculaire contenue dans l'urine pour en déduire l'organisation globale des réseaux de régulation dans le tissu rénal malade. C'est dans ce contexte que se situe ce travail de thèse. Deux problématiques ont été abordées dans cette thèse : La première relève de la compréhension des mécanismes physiopathologiques : " Comment identifier de nouveaux acteurs clés dans le développement des maladies rénales à partir de l'analyse de la composition moléculaire de l'urine ? " . L'information du protéome urinaire se limitant majoritairement aux protéines excrétées, il est essentiel d'avoir à disposition des méthodes d'analyses bio-informatiques pour "remonter" aux protéines clés présentes dans le tissu rénal, mais non excrétées dans l'urine. Ce type de méthodes étant peu utilisé en néphrologie, nous avons développé un outil méthodologique fiable pour identifier in silico de nouveaux acteurs clés des maladies rénales à partir de l'analyse du protéome urinaire. Ce nouvel outil, appelé PRYNT (PRioritization bY causal NeTwork), repose sur l'utilisation des interactions protéine-protéine associée à une méthode de priorisation pour repérer les protéines du réseau qui interagissent préférentiellement avec les biomarqueurs protéines urinaires. La seconde problématique s'inscrit dans une démarche de médecine diagnostique, la question étant : " Comment détecter la présence d'une maladie rénale ou prédire son évolution à partir de l'analyse de la composition de l'urine ? ". J'ai développé une approche quantitative pour proposer une réponse à cette question. J'ai ensuite appliqué cette approche au métabolome de l'urine et au peptidome du liquide amniotique qui reflètent la fonction rénale. La modélisation et les méthodes statistiques permettent dans ce contexte de prédire la maladie.

Sous la direction du :
Directeur de thèse
Schanstra, Joost Peter
Teste, Olivier
Ecole doctorale:Biologie, santé, biotechnologies (BSB)
laboratoire/Unité de recherche :Institut des Maladies Métaboliques et Cardiovasculaires (I2MC), INSERM UMR 1048
Mots-clés libres :Biologie des systèmes - Protéomique - Réseau d'interaction protéine-protéine - Modélisation
Sujets :Sciences du vivant
Déposé le :19 Feb 2020 14:56