Probabilistic approaches to the adaptive immune repertoire: a data driven approach

vendredi 19 janvier 2018, 9h30 - 10h30

Salle du conseil, espace Turing

Le système immunitaire de chaque individu doit faire face à des agressions répétées d’un environnement en constante évolution, constituant ainsi un nombre de menaces virtuellement infini. Afin de mener ce rôle à bien, le système immunitaire adaptatif s’appuie sur une énorme diversité de lymphocytes T et B. Chacune de ces cellules exhibe à sa surface un récepteur unique, créé aléatoirement via le processus de recombinaison V(D)J, et spécifique à un faible nombre de pathogènes seulement. La diversité initiale générée lors de ce processus de recombinaison est ensuite réduite par une étape de sélection fonctionnelle basée sur les propriétés de repliement du récepteur ainsi que ses capacités à interragir avec des proteines du soi. Pour les cellules B, cette diversité peut être à nouveau étendue après rencontre d’un pathogène lors du processus de maturation d’affinité durant lequel le récepteur subit des cycles successifs d’hypermutation et sélection.

Durant cet exposé je présenterai des approches probabilistes visant à inferrer les distributions de probabilités sous-tendant les processus de recombinaison et d’hypermutation à partir de données de séquençage haut débit. Ces approches ont donné naissance à IGoR, un logiciel polyvalent dont les performances dépassent celles des outils existants. En utilisant les modèles obtenus comme base, je citerai à titre d’exemple comment ces derniers peuvent être utilisés afin d’étudier le vieillissement et évolution du répertoire immunitaire, la présence d’emprunte parentale lors de la recombinaison V(D)J ou encore pour démontrer que des jumeaux échangent des lymphocytes au cours de la vie foetale.