Les élèves

• Thomas Gay – 3^e Collège Julles Vallès – Portet sur Garonne
• Paul Mauger – 1^ère Lycée ¨Pierre de Fermat – Toulouse

Encadrement scientifique

• Alexis Hucteau – Doctorant

Le projet : Analyse d’expression de gènes différentielles dans les tumeurs.

De nombreuses protéines peuvent être activées ou non (par l’activation ou la répression des gènes qui leurs sont associés), ce qui influence grandement l’activité de la cellule. Un gène qui n’est pas censé être exprimé dans une cellule peut se voir activé et fortement exprimé, notamment à cause de mutations ou de changements au niveau de ses régulateurs (changements épigénétiques, ou lors des phases de (post-)transcription et (post-)traduction).

C’est pourquoi l’étude de l’expression des gènes est si importante dans le cadre d’études biologiques visant à trouver et comprendre ce qui peut amener un individu à développer certaines maladies.

On peut comparer les profils d’expression de gènes selon deux conditions (par exemple normal vs malade) afin de révéler des éléments de régulation de ces gènes, la différence de niveau d’expression entre gènes (DEG), ou encore une potentielle co-régulation. Ces régulateurs ou DEG peuvent alors servir de marqueurs biologiques : ce sont des caractéristiques spécifiques à chaque patient qui peuvent être facilement mesurées afin de permettre, par exemple, un diagnostic, une réponse à un traitement, ou encore d’établir un pronostic. L’étude de l’expression génique a permis d’améliorer notre compréhension des processus biologiques qui peuvent être à l’origine de nombreuses maladies.

On peut dire que le cancer est une maladie due à une mauvaise expression de nombreux gènes. Les scientifiques ont réalisé en l’étudiant que le fait de mesurer l’activité de certains gènes spécifiques à la tumeur permet de collecter de précieuses informations permettant d’établir un traitement efficace pour le patient. Les traitements classiques tels que la chimiothérapie ont pour but de détruire les cellules cancéreuses. Cependant, les avancées scientifiques de ces dernières années ont permis d’identifier certains types de cancer qui peuvent être traités avec des méthodes plus douces : l’administration de médicaments qui vont cibler directement les cellules cancéreuses, réduisant ainsi les effets secondaires néfastes et augmentant les chances de survie du patient.

Le but du projet proposé est d’étudier les gènes différemment exprimés dans le cancer en utilisant des données de séquençage nouvelle génération qui décrivent l’expression des gènes chez plus d’une centaine de milliers de patients à travers le monde. En regardant tous les gènes du génome (environ 20 000), nous sommes capable de déterminer l’état des cellules à un niveau global et de les comparer à des cellules saines.

Le projet sera subdivisé selon les étapes propre de l’analyse d’expression génique différentielle:

• Nous collecterons des données d’expression génique provenant de tissus sain et cancéreux
• Nous ferons une normalisation de ces données, nécessaire pour supprimer les variations dans les expérimentations qui affectent les niveaux d’expression génique pour rendre les échantillons comparables.
• Nous ferons une analyse d’expression génique différentielle en utilisant un script dans le langage R. (Scripts qui seront donnés)
• Nous identifierons les gènes sur ou sous exprimés, définirons la magnitude de ses changements ainsi que leur véracité à travers des mesures statistiques. Nous regrouperons les différents échantillons en fonction de leur similarités en utilisant différents scripts (Scripts qui seront donnés)
• Nous caractériserons ces changements en utilisant des informations provenant de données publiques et interpréterons leur sens biologique dans la régulation de ces gènes spécifiques. Nous visualiserons ensuite ces gènes à travers un réseau d’interaction.

Dans le cadre du projet Apprentis Chercheurs les élèves avaient pour mission de réaliser une vidéo interview d’un membre de leur équipe encadrante. C’est Véra Pancaldi, Chargée de Recherche Inserm et chef de l’équipe NetB(IO)²qui s’est fait interviewer par Thomas et Paul, les Apprentis Chercheurs de l’équipe.