Thèse Analyse de l'Épitranscriptome et Cancer H/F - 34

Établissement : Université de Montpellier
École doctorale : I2S - Information, Structures, Systèmes
Laboratoire de recherche : Laboratoire d'Informatique, de Robotique et de Micro-électronique de Montpellier
Direction de la thèse : Eric RIVALS ORCID 0000000337913973
Début de la thèse : 2026-10-01
Date limite de candidature : 2026-05-04T23:59:59

Projet doctoral au LIRMM.
1. Le candidat participera à un projet en cours visant à étudier comment un profil des modifications de l'ARN mesurées dans une biopsie sanguine peut aider à prédire le gliome à différents stades de ce cancer du cerveau, ainsi que l'évolution de la tumeur.
Cette partie du projet consiste à concevoir, développer et exécuter des algorithmes et des approches d'apprentissage automatique afin d'exploiter les vecteurs des quantités de modifications de l'ARN observées chez les patients. Les mesures sont effectuées par nos partenaires locaux (Alex David IRCM, Christophe Hirtz PPC/CHU Montpellier) dans une plateforme unique et locale de spectrométrie de masse qui a développé des procédures spéciales pour les mesures dans les ARN.
2. La deuxième partie du projet porte sur les approches bioinformatiques visant à détecter et à étudier le rôle des mutations dans la traduction des séquences d'ARN, ainsi que leur corrélation avec les modifications de l'ARN. L'idée est d'analyser les données du transcriptome et du translatome afin de déterminer quelles mutations de l'ADN sont transcrites puis traduites, et lesquelles ne le sont pas. Seules les mutations situées dans les ARN qui sont traduits ont un impact sur les protéines produites. Les autres mutations n'ont pas d'impact. On sait que la traduction varie en fonction des conditions physiologiques et que les ribosomes peuvent sélectionner ou rejeter certains ARN. Le translatome des cellules cancéreuses a été produit par séquençage à haut débit et génère des bibliothèques similaires à celles du séquençage d'ARN, à l'exception qu'elles sont limitées aux séquences d'ARN qui ont été traduites.
L'objectif est de développer des algorithmes et des outils informatiques pour analyser ces données de séquençage, afin de prédire les mutations traduites et leur effet potentiel sur le devenir d'un ARN. Une fois les pools de mutations détectés, il est intéressant de les corréler avec les emplacements des modifications épitranscriptomiques, afin de rechercher des interactions fonctionnelles potentielles.
Cette partie du travail nécessite des connaissances et un intérêt pour les algorithmes d'analyse de séquences à haut débit, les structures de données pour les données de séquences et le traitement des données de séquençage profond. Le candidat ou la candidate développera des programmes efficaces qui mettent en oeuvre les algorithmes conçus et effectuera des analyses informatiques. Les résultats peuvent être confrontés à des bases de données de connaissances.

** Contexte: ARN, épitranscriptome et cancer
Depuis plus de 50 ans, on sait que les bases de l'ARN sont largement « décorées » de modifications chimiques. Leur variété et leur nombre (plus de 170 connues à ce jour) sont supérieurs à ceux des modifications connues dans l'ADN et les protéines. Les modifications de l'ARN sont restées peu étudiées jusqu'à récemment. Les progrès technologiques de la dernière décennie permettent désormais la détection à haut débit des modifications de l'ARN et l'analyse des protéines qui les « écrivent », les « lisent » et les « effacent » sur les molécules d'ARN. Cela conduit à l'exploration du rôle de ces modifications ce moyen de cla découverte révolutionnaire d'un niveau de régulationcouche vaste et très dynamique de modifications de l'ARN qui jouent un rôle dans tous les aspects de la vie de l'ARN : de la transcription à l'épissage, au repliement et à la traduction en protéines. Les modifications de l'ARN sont donc des acteurs importants dans le processus d'expression des gènes. L'étude des modifications de l'ARN et de leur fonction est désormais appelée « épitranscriptomique ».

Il est apparu clairement que les modifications de l'ARN ont un impact sur le renouvellement, la traduction et la fonction des ARN, modifiant l'expression des gènes et, en fin de compte, reprogrammant les circuits cellulaires de base. Par conséquent, les changements pathologiques dans l'épitranscriptome ont été associés à chacune des caractéristiques du cancer et sont désormais considérés comme un mode indépendant de « reprogrammation épigénétique non mutationnelle ». Il est important de noter que les modifications de l'ARN sont détectées dans les fluides corporels sous forme d'ARN acellulaire ou dans les vésicules extracellulaires. Ces premières découvertes montrent que l'épitranscriptome offre l'accès à de nouveaux procédés de détection du cancer, voire à de nouvelles voies thérapeutiques.

Malgré les progrès réalisés dans la compréhension de l'épitranscriptome du cancer, les liens directs entre les propriétés pro- ou anti-oncogènes des modifications de l'ARN, leurs protéines effectrices et leur fonction coordonnée dans l'apparition et la progression du cancer restent largement à établir.

EURECA propose une approche globale visant à comprendre la biologie, la fonction et la pertinence clinique des modifications de l'ARN dans le but de découvrir de nouvelles stratégies thérapeutiques, et de nouveaux biomarqueurs pour le diagnostic et le traitement du cancer. EURECA se concentre sur deux questions de recherches :
1. Comment pouvons-nous approfondir notre compréhension de l'épitranscriptome du cancer grâce à l'intégration de technologies de pointe et de calculs avancés ? Et
2. Comment pouvons-nous affiner et faire progresser la détection et la manipulation moléculaire des modifications de l'ARN afin d'exploiter leur potentiel en tant que biomarqueurs et agents thérapeutiques, répondant ainsi au besoin croissant d'améliorer le diagnostic précoce et le traitement du cancer ?

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