Immunologie

Description et mission

En nous appuyant sur l’expertise de nos partenaires dans les domaines de la néphrologie, de la biologie vasculaire et cardiaque, ainsi que de la biologie pulmonaire, nous développerons des approches innovantes pour identifier les événements précoces qui déclenchent l’axe inflammation–remodelage–fibrose à travers différents organes. 

Nous créerons une biobanque unique de patients présentant des pathologies relevant de cet axe, affectant plusieurs organes, afin d’identifier à la fois des mécanismes communs et des voies spécifiques de développement des lésions. Un workflow standardisé pour le traitement et l’analyse des échantillons sera mis en place pour permettre les comparaisons inter-groupes. 

Notre focus portera sur les réponses immunitaires précoces chez les patients, à travers l’analyse d’échantillons sanguins et tissulaires, afin de déterminer les événements déclencheurs potentiels du processus inflammation–remodelage–fibrose. 

Dans le rein, nous étudierons les premiers échanges entre fibroblastes inflammatoires et macrophages, identifiés comme prédictifs de la fibrose rénale. Nous explorerons également des méthodes non invasives de détection des fibroblastes inflammatoires, en nous appuyant sur les cohortes et biobanques existantes. Nous évaluerons aussi si leur présence peut prédire un mauvais pronostic dans d’autres organes (poumon, cœur, foie, post-transplantation rénale). 

Étant donné leur rôle central dans l’inflammation, le remodelage et la fibrose, une meilleure caractérisation des fibroblastes inflammatoires représente un défi scientifique majeur et prometteur.

Nous étudierons également comment une inflammation sévère et/ou chronique peut conduire, même des années plus tard, à un remodelage et une fibrose tissulaire, dans des pathologies comme l’asthme, l’athérosclérose ou les maladies auto-immunes. En exploitant des cohortes cliniques et les bases de données nationales (SNDS, EDS), nous chercherons à identifier des facteurs modifiables associés à ces phénomènes, en utilisant des approches d’intelligence artificielle et de science des données. Par ailleurs, grâce à l’intelligence artificielle et au deep learning appliqués aux données cliniques et aux images échographiques, nous développons actuellement des marqueurs prédictifs et outils diagnostiques pour la fibrose post-infarctus et l’amylose cardiaque. Cette dernière approche vise à dépister précocement l’amylose cardiaque dans des centres non experts, et à proposer une prise en charge thérapeutique adaptée avant l’apparition de dommages cardiaques irréversibles.