Thèse Décryptage des Interactions Cellulaires Impliquées dans Différentes Pathologies Inflammatoires et Fibrosantes par une Approche Multi-Omique H/F - Université de Lille

Établissement : Université de Lille
École doctorale : Biologie Santé de Lille
Laboratoire de recherche : Institut de Recherche Translationnelle sur l'Inflammation
Direction de la thèse : Sylvain DUBUCQUOI ORCID 0000000289623719
Début de la thèse : 2026-10-01
Date limite de candidature : 2026-04-28T23:59:59

La fibrose est un processus pathologique caractérisé par une accumulation excessive de composants de la matrice extracellulaire, principalement le collagène et la fibronectine, au sein des tissus soumis à une inflammation chronique ou à une lésion persistante. Cette accumulation progressive conduit à une cicatrisation irréversible, à une altération de la fonction des organes et constitue une cause majeure de morbidité et de mortalité. L'augmentation constante de la prévalence des maladies fibrosantes et leur impact socio-économique croissant représentent un enjeu majeur de santé publique.
La pathogenèse de la fibrose repose sur des mécanismes cellulaires complexes, longtemps considérés comme fortement dépendants du tissu concerné et marqués par une grande hétérogénéité cellulaire. Toutefois, les avancées récentes dans les approches dites pan-fibrose ont permis d'identifier des signatures moléculaires et des gènes clés conservés entre différents organes. Ces observations suggèrent l'existence de mécanismes fibrosants communs, portés par des sous-populations cellulaires spécifiques jouant un rôle moteur dans l'initiation et la progression de la maladie. L'identification précise de ces populations pathogènes et de leurs interactions constitue aujourd'hui un verrou majeur pour le développement de stratégies thérapeutiques efficaces.
Dans ce contexte, les technologies de transcriptomique à l'échelle de la cellule unique ont profondément renouvelé l'étude de l'hétérogénéité cellulaire au cours des processus fibrosants. Le séquençage de l'ARN en cellule unique (scRNA-seq) permet notamment de caractériser les sous-types de cellules mésenchymateuses, d'identifier l'origine et les trajectoires de différenciation des myofibroblastes, et d'analyser les interactions entre cellules stromales, épithéliales et immunitaires au sein des tissus. Ces approches offrent une opportunité unique pour mieux comprendre les mécanismes cellulaires et moléculaires impliqués dans la fibrose et pour identifier de nouvelles cibles thérapeutiques.
Le projet doctoral s'inscrit dans cette dynamique et vise à exploiter différentes approches omiques afin de caractériser l'hétérogénéité et les fonctions pathogènes des cellules mésenchymateuses au cours de la fibrose. Une attention particulière sera portée aux fibroblastes et aux cellules immunitaires, à leurs états inflammatoires et de réponse au stress, à leur interaction ainsi qu'à leur contribution à la production excessive de matrice extracellulaire. L'ensemble de ces analyses contribuera à une vision intégrée et comparative des mécanismes fibrosants, avec pour objectif final d'identifier des leviers moléculaires susceptibles de freiner ou d'inverser la progression de la fibrose.

La fibrose est un processus pathologique complexe caractérisé par une accumulation excessive de matrice extracellulaire, conduisant à une altération progressive de l'architecture tissulaire et à une perte de fonction de l'organe. Elle constitue un mécanisme commun à de nombreuses maladies chroniques inflammatoires, affectant des organes aussi divers que la peau, l'intestin ou le poumon. Malgré des avancées importantes, les mécanismes cellulaires et moléculaires responsables de l'initiation, de la progression et de la persistance de la fibrose restent encore mal compris, notamment en raison de l'hétérogénéité cellulaire et de la complexité des interactions entre cellules au sein du microenvironnement tissulaire (1, 2).
Les tissus fibrosés sont composés de multiples sous-populations cellulaires - fibroblastes activés, cellules immunitaires, cellules endothéliales et épithéliales - dont les fonctions sont étroitement liées à leur organisation spatiale. Les signaux juxtacrines et paracrines, agissant sur de courtes distances, jouent un rôle central dans l'activation persistante des fibroblastes et dans le remodelage pathologique de la matrice extracellulaire. Dans ce contexte, l'accès à l'information spatiale est indispensable pour comprendre les réseaux de communication intercellulaire qui sous-tendent la fibrogenèse (3).
Le séquençage de l'ARN à l'échelle de la cellule unique (single-cell RNA sequencing, scRNA-seq) a permis d'identifier des sous-populations cellulaires jusque-là insoupçonnées impliquées dans la fibrose (4-6). Toutefois, l'étape de dissociation tissulaire nécessaire à cette approche entraîne la perte des informations spatiales et peut induire des artefacts transcriptionnels, limitant l'interprétation fonctionnelle des données. À l'inverse, les approches de transcriptomique spatiale permettent d'analyser des tissus fibrosés intacts, en conservant leur architecture et leur microenvironnement, et d'associer des signatures transcriptionnelles à des niches tissulaires spécifiques (7, 8). De plus, les avancées récentes des technologies de transcriptomique spatiale, qu'il s'agisse de méthodes d'imagerie ARN hautement multiplexée ou de stratégies de barcoding spatial à haute résolution, permettent désormais d'atteindre une résolution compatible avec l'analyse de cellules individuelles ou de sous-types cellulaires dans les tissus fibrosés.
L'intégration du scRNA-seq et de la transcriptomique spatiale constitue ainsi une approche particulièrement pertinente pour l'étude de la fibrose. Elle permet de localiser précisément les sous-populations cellulaires pro-fibrosantes au sein du tissu, d'identifier les interactions cellulaires locales impliquant des couples ligand-récepteur clés, et de mieux comprendre les mécanismes responsables de l'activation et du maintien de la réponse fibrosante. Par exemple, cette approche a permis de définir des réseaux cellulaires inflammatoires et pro fibrosantes dans des modèles de fibrose rénale (9) ou de décrire l'hétérogénéité du microenvironnement et les réseaux de communication intercellulaire dans différents tissus (10).
Cette approche intégrative ouvre également la voie à l'identification de biomarqueurs spatialisés et de cibles thérapeutiques potentielles, à la fois communes et spécifiques aux différents contextes de fibrose, offrant de nouvelles perspectives pour décrypter les mécanismes de la fibrose et développer des approches thérapeutiques innovantes ciblant le microenvironnement tissulaire.

L'objectif principal de ce projet est de décrypter les mécanismes moléculaires et cellulaires, communs et/ou spécifiques, impliqués dans les processus fibrosants au cours de différentes maladies inflammatoires chroniques, telles que la sclérodermie systémique, les maladies inflammatoires chroniques de l'intestin et la fibrose pulmonaire.
L'objectif secondaire de ce projet est d'identifier des biomarqueurs et des cibles thérapeutiques potentielles, « universelles » ou spécifiques à chaque pathologie et chaque organe, et de les valider à l'aide de modèles précliniques in vivo et/ou in vitro.

WP1 - Enrichissement des cohortes et génération des données single-cell RNA-Seq
Ce projet s'appuie sur une base de données existante constituée dans le cadre de la labellisation FRM obtenue par l'unité INFINITE U1286 en 2021. Cette base regroupe des cohortes indépendantes de patients atteints de différentes maladies inflammatoires chroniques (MIC), incluant la sclérodermie systémique, les maladies hépatiques liées à l'alcool (hépatite alcoolique et cirrhose hépatique), ainsi que les maladies inflammatoires chroniques de l'intestin (MICI), telles que la maladie de Crohn (MC) et la rectocolite hémorragique (RCH).
Pour chaque pathologie, plusieurs tissus d'intérêt ont été collectés (n = 4 par pathologie) et analysés afin d'étudier, de manière indépendante, des populations cellulaires enrichies en fibroblastes et en cellules immunitaires. Ces analyses ont été réalisées par transcriptomique unicellulaire (scRNA-seq) selon la technologie 10X Genomics. La mise en place d'un pipeline bio-informatique robuste, intégrant les étapes de contrôle qualité, de nettoyage, de normalisation des données et de correction des effets de batch, a permis une intégration harmonisée des jeux de données issus des différentes pathologies.
Cette approche a conduit à l'identification de clusters cellulaires à la fois communs et spécifiques aux différentes MIC, mettant en évidence des programmes transcriptionnels partagés ainsi que des signatures propres à chaque contexte inflammatoire et fibrosant.
Ce work package (WP) vise à enrichir cette base de données scRNA-seq par l'inclusion de n = 2 nouveaux patients par pathologie. L'ensemble des données générées sera comparé à des données issues de tissus sains (n = 4 par organe cible), afin de mieux caractériser les altérations cellulaires et moléculaires associées aux processus inflammatoires et fibrosants.
Brièvement, les fibroblastes et cellules immunitaires de chaque tissu seront isolés par une approche combinant digestion enzymatique (avec collagénase +/- dispase) et mécanique pour être ensuite séparés par billes magnétiques ou fax trieur selon le type tissulaire. Ce protocole d'isolation est déjà optimisé au sein du laboratoire afin d'atteindre une quantité minimale de 20000 cellules avec une viabilité > 70%. Un séquençage à cellule unique (single-cell RNA-Seq) sera enfin effectué en utilisant la technologie 10x Genomics.
WP2 - Cartographie spatiale des interactions fibro-immunes dans les contextes inflammatoires et fibrosants
Afin de replacer les sous-populations cellulaires identifiées par scRNA-seq dans leur contexte tissulaire natif et de décrypter les interactions de proximité impliquées dans les processus inflammatoires et fibrosants, ce WP vise à intégrer les données de transcriptomique unicellulaire avec des données de transcriptomique spatiale à haute résolution. Cette approche permettra d'analyser finement l'organisation spatiale des cellules, la dynamique de remaniement tissulaire, ainsi que les signatures moléculaires associées à la fibrogenèse.
La transcriptomique spatiale sera réalisée à l'aide de la technologie Xenium (10x Genomics), qui permet la détection in situ de l'expression génique à l'échelle subcellulaire. Des coupes tissulaires issues d'échantillons FFPE seront analysées pour plusieurs organes cibles : intestin (patients atteints de maladie de Crohn et de rectocolite hémorragique), peau (patients atteints de sclérodermie systémique) et foie (patients atteints de cirrhose hépatique et d'hépatite alcoolique), avec n = 4 patients par pathologie. Les échantillons seront préparés sur des lames compatibles Xenium, avec une surface analysée optimisée d'environ 25 à 100 mm² par tissu, afin de couvrir des régions représentatives des lésions inflammatoires et fibrosantes.
Les tissus seront hybridés in situ à l'aide du panel Human Prime Pan-Tissue & Pathways ( 5 000 gènes), offrant une couverture étendue des voies biologiques clés impliquées dans l'immunité, l'activation fibroblastique, le remodelage de la matrice extracellulaire et les réponses au stress tissulaire. Cette profondeur transcriptomique permettra non seulement l'annotation spatiale des sous-populations cellulaires définies par scRNA-seq, mais également l'identification de sous-types cellulaires rares, de gradients d'activation et de réseaux moléculaires complexes spécifiques à chaque pathologie.
WP3 - Validation et étude fonctionnelle des signatures et cibles fibrosantes universelles ou spécifiques de chaque pathologie
L'intégration des données de transcriptomique spatiale à résolution monocellulaire avec les données de transcriptomique unicellulaire (scRNA-seq) permettra une annotation précise des sous-populations cellulaires au sein des tissus, la cartographie fine des niches cellulaires pathologiques et des gradients d'activation fibrosante, ainsi que l'analyse des interactions cellule-cellule et des réseaux ligand-récepteur dépendants de la proximité spatiale. Cette approche intégrative offrira l'opportunité d'identifier des biomarqueurs spatialisés et des cibles thérapeutiques potentielles, communes ou spécifiques aux différents contextes inflammatoires et fibrosants étudiés.
Les signatures moléculaires et cibles prioritaires identifiées seront ensuite validées expérimentalement par des approches complémentaires, incluant des techniques d'immunomarquage multiplexé et/ou de détection d'ARN in situ (RNAscope), ainsi que par des analyses conventionnelles d'expression d'ARN (par PCR quantitative en temps réel) ou des protéines (par western blotting et/ou immunohistochimie) ciblées sur des échantillons indépendants. Ces validations permettront de confirmer l'expression, la localisation tissulaire et la pertinence biologique des marqueurs identifiés par les approches omiques intégrées.
Enfin, les caractéristiques fonctionnelles des cibles et/ou signatures sélectionnées seront évaluées dans des modèles expérimentaux in vivo et ex vivo innovants, adaptés à la nature de chaque cible. Ces modèles pourront inclure des modèles murins de fibrose, des systèmes d'organoïdes dérivés de tissus humains, ainsi que des coupes tissulaires épaisses (precision-cut tissue slices), permettant l'étude des interactions cellulaires et des réponses fonctionnelles dans un environnement tissulaire préservé. L'ensemble de ces approches visera à démontrer le rôle causal des cibles identifiées dans les processus de fibrogenèse et à évaluer leur potentiel translationnel.

Le(la) candidat(e) doit être titulaire d'un Master 2 ou équivalent. Un parcours multidisciplinaire, favorisant une approche intégrative des fonctions du vivant (par exemple parcours en Omics et biologie des systèmes), ainsi qu'une expérience ou formation en bioinformatique et/ou analyse de données massives (Big Data) sont fortement souhaités.
Des notions solides de bioinformatique sont requises, notamment la maîtrise de R, Python, Seurat, Scanpy, ainsi que des méthodes d'analyse de clustering et d'identification de signatures transcriptionnelles.
Le(la) candidat(e) doit également maîtriser les techniques de biologie expérimentale, incluant la culture cellulaire, la PCR, le western blot et l'immunomarquage. Des connaissances en transcriptomique unicellulaire (scRNA-seq) et/ou transcriptomique spatiale constitueront un atout supplémentaire.
Le(la) candidat(e) doit faire preuve de rigueur scientifique, d'autonomie et de capacité d'analyse, ainsi que de curiosité et d'esprit critique face à des données complexes. Une aisance pour le travail en équipe multidisciplinaire et pour la communication scientifique (oral et écrit, en français et en anglais) est également fortement souhaitée.