Hypoxie et fibrose pulmonaire : recherche de cibles communes par une approche intégrative bio-informatique multi-modèle - 09/05/26

La fibrose pulmonaire idiopathique (FPI) est une pathologie chronique et progressive aux mécanismes physiopathologiques non élucidés. Lors des phases d’exacerbation, suite aux remaniements tissulaires, ou liées aux comorbidités (syndrome d’apnées obstructives du sommeil), des zones d’hypoxie localisée ont été observées au niveau de l’épithélium pulmonaire [2 Life 2021; 11:973.

Cliquez ici pour aller à la section Références, 1 Am J Respir Crit Care Med 2007;176:1108-19.

Cliquez ici pour aller à la section Références] . L’hypoxie exercerait alors un rôle dans l’apparition, la progression ou l’exacerbation de la fibrose, via l’activation de voies de signalisation communes au processus fibrosant. Cette étude explore ces voies par une approche intégrative basée sur le retraitement de données de transcriptomique (RNA-seq) de modèles murins, et comparaison avec des données de patients FPI afin d’identifier des gènes candidats comme de potentielles nouvelles cibles thérapeutiques ou biomarqueurs.

L’identification de voies communes repose sur la création d’un jeu de données issu d’acquisitions RNA-seq sur des poumons de souris (C57BL/6 J, M, 8–20 semaines) exposés à la bléomycine (BLM, fibrose induite), une hypoxie chronique (Hx : 10,5 % O ₂ ) ou intermittente (HI : nadir 6–8 % O ₂ ). La sélection a été faite selon le design expérimental (exposé vs. contrôle) et le type d’appareil utilisé (RNA-seq Illumina). Les jeux de données brutes sélectionnés ont été retraités individuellement (EOULSAN, Génomique ENS), puis concaténés, normalisés et corrigés pour les effets de lot (DESeq2). Afin d’identifier les gènes candidats, des analyses différentielles (DESeq2, p < 10 ⁻⁴ ) et de coexpression génique pondérée (WGCNA, p < 10 ⁻⁵ ) ont été réalisées. Les gènes identifiés par les deux approches ont finalement été comparés à des données de patients FPI.

Neuf jeux de données ont été sélectionnés et retraités, représentant un total de 81 échantillons : 44 « exposés » (18 BLM, 20 Hx, 6 Hi) et 37 « contrôles ». L’analyse différentielle a mis en évidence 3024 gènes différentiellement exprimés et variant de façon identique pour les trois types de stress. L’analyse WGCNA a révélé quatre modules d’intérêt, chacun regroupant des gènes aux profils d’expression similaires et associés aux conditions expérimentales. Au sein de ces modules, les gènes les plus fortement corrélés aux conditions et présentant une connectivité élevée ont été croisés avec les résultats de l’analyse différentielle, aboutissant à une liste finale de 145 gènes candidats (hubs).

La comparaison des résultats à des données de patients FPI permettra leur validation dans un contexte de physiopathologie humaine. Parmi ces différents gènes candidats, certains pourraient permettre de classifier les patients selon différents stades ou profils cliniques (traités, progresseurs, exacerbations aiguës). Ils pourraient ainsi constituer de futures cibles thérapeutiques ou de potentiels biomarqueurs spatio-temporels, et contribuer au phénotypage des patients, prédire l’évolution clinique ou guider des stratégies thérapeutiques personnalisées.