Thèse soutenue

utilisation des signatures génomiques et épigenomiques dans le but d’identifier des marqueurs d’expositions exogènes et d’évaluer leur rôle dans l’étiologie du cancer

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Auteur / Autrice : Hanane Omichessan
Direction : Gianluca Severi
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Santé publique - biostatistiques
Date : Soutenance le 17/12/2019
Etablissement(s) : Université Paris-Saclay (ComUE)
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Santé Publique (Le Kremlin-Bicêtre, Val-de-Marne ; 2015-...)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Centre de recherche en épidémiologie et santé des populations (Villejuif, Val-de-Marne ; 2010-....)
établissement opérateur d'inscription : Université Paris-Sud (1970-2019)
Jury : Président / Présidente : Paolo Provero
Examinateurs / Examinatrices : Gianluca Severi, Paolo Provero, Marie-Aline Charles, Vittorio Perduca, Valérie Chaudru, Johanna Lepeule
Rapporteurs / Rapporteuses : Paolo Provero, Marie-Aline Charles

Résumé

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Contexte et objectif : Plusieurs facteurs de risque de cancer ont été identifiés et il a été estimé que plus de 40% des cas dans les pays développés pourraient être évités en modifiant les facteurs de risque connus. L'objectif général de cette thèse était de démontrer que l’intégration de données génomiques et épigénomiques aux données détaillées sur les expositions environnementales et le mode de vie peut être utile pour identifier des biomarqueurs de ces facteurs et contribuer à augmenter notre connaissance de l'étiologie du cancer. Résultats : Dans un premier temps, nous décrivons comment les signatures génomiques et épigénomiques peuvent être utilisées pour identifier des marqueurs d’exposition et déchiffrer l’étiologie du cancer. Ensuite, nous contribuons au débat relatif à l’hypothèse de la chance dans le développement du cancer et démontrons que les mutations induites par le tabagisme sont plus prédictives du risque de cancer que les mutations aléatoires. Nous introduisons un modèle probabiliste pour la simulation de données mutationnelles et comparons la performance des outils d’identification de ces signatures avec des données réelles et simulées. De plus, nous introduisons une nouvelle méthode pour l’identification des signatures mutationnelles. Enfin, nous utilisons les données de méthylation de la cohorte E3N pour étudier le lien entre l'exposition aux retardateurs de flamme bromés et aux composés perfluorés, deux substances classées parmi les perturbateurs endocriniens, et la méthylation de l’ADN sanguin. Globalement, notre étude ne fournit aucune preuve d'altérations globales du méthylome ou d'altérations à l’échelle des CpGs. Cependant, certains résultats suggèrent l’existence d'altérations de la méthylation de gènes impliqués dans des voies biologiques (ex., la réponse aux androgènes) et nécessitent des recherches supplémentaires.Conclusion : Ce travail contribue à la recherche méthodologique portant sur les signatures mutationnelles en introduisant un protocole de mesure de performance et d’identification des signatures mutationnelles pouvant servir de référence à de futures études méthodologiques ou appliquées. Nos recherches sur les signatures mutationnelles et le méthylome démontrent l'utilité de tels outils pour évaluer les expositions et élucider leur rôle dans l'étiologie du cancer.