LBAI UMR1227

LBAI
Lymphocytes B et Autoimmunité
UMR 1227

Un quatrième projet européen financé en 5 ans pour l'UMR 1227

Image

Dans le cadre de l'appel à projets Européen Innovative Medicines Initiatives (IMI2), le projet 3TR "Taxonomy, Treatment, Targets and Remission" a été sélectionné et financé.

 

Ce projet, d'une durée de 7 ans, a pour objectif l'identification des mécanismes moléculaires de la non-réponse aux traitements, des rechutes et de la rémission dans des maladies auto-immunes, inflammatoires et allergiques. Il regroupe 62 partenaires académiques et 8 grandes sociétés pharmaceutiques et est coordonné par M. Alarcón-Riquelme (Espagne) pour un budget global de 80 millions d'euros. Le budget de l'UMR1227 sera de 328 k€.
C'est le quatrième financement sur fonds européens obtenu par l'UMR1227 en 5 ans après le succès, en 2014, à l'appel d'offre IMI du projet PRECISESADs "Reclassification moléculaire des maladies auto-immunes systémiques pour identifier de nouveaux bio-marqueurs pertinents", en 2016, à l'appel à projets Européen H2020 du projet HARMONICSS " HARMONIsation et analyse intégrative des Cohortes régionales, nationales et internationales de patients souffrant du Syndrome de Gougerot-Sjögren, vers l'amélioration de la stratification, du traitement et l'élaboration des politiques de santé" et en 2018 à l'appel d'offre IMI2 du projet NECESSITY "Nouveaux critères de réponse clinique dans le syndrome de Gougerot-Sjögren : réalisation d'un essai clinique interventionnel basé sur la stratification des patients".


Description du projet :


Les maladies auto-immunes / inflammatoires et allergiques sont courantes, chroniques et imposent collectivement un lourd fardeau de soins de santé. Alors que des traitements sont disponibles, la réponse et la progression de la maladie sont imprévisibles chez chaque patient. Le profilage moléculaire et l'intégration de données "multi-omiques" constituent une nouvelle approche pour stratifier les individus atteints de maladies cliniquement hétérogènes, non seulement dans un but de reclassification, mais également pour identifier la base moléculaire de leur pathogénie et les nouveaux biomarqueurs potentiels de la progression et de la gravité de la maladie.
3TR est un consortium hautement complémentaire et transdisciplinaire qui propose une analyse moléculaire multidimensionnelle de plusieurs types d'échantillons collectés longitudinalement à partir de cohortes de patients recrutés de manière homogène et souffrant de sept maladies différentes : des maladies auto-immunes (lupus érythémateux disséminé, polyarthrite rhumatoïde, sclérose en plaques), allergiques (asthme et BPCO) et inflammatoires (maladies inflammatoires de l'intestin). L'idée est que cette analyse "multi-omique" facilitera la stratification et l'identification de modèles moléculaires permettant de mieux prédire la réponse ou la non-réponse au traitement. Nous chercherons également à identifier la signature "omique" des patients lors de la rechute et celle de ceux en rémission. Prise dans son ensemble, cette approche globale identifiera de nouvelles cibles potentielles pour les médicaments, des opportunités de reformulation de médicaments et les biomarqueurs associés.


Dans ce contexte, le projet aura 4 objectifs :


Objectif 1. Mise en place de procédures centralisées et standardisées, couvrant toute la durée du projet, du prélèvement d'échantillons à la biobanque et à la production et au stockage de données cliniques et moléculaires, permettant de profiler rapidement les sept maladies dans une nouvelle collection prospective. Ce faisant, une base de connaissances durable et un exemple de ressource unique pour les travaux futurs seront créés.


Objectif 2. Caractérisation moléculaire et clinique complète de cohortes de patients provenant de sept maladies différentes, fournissant une base de données pour la bioinformatique, l'analyse statistique et la modélisation.


Objectif 3. Analyse intégrée des données existantes et générées à l’aide de pipelines statistiques et bioinformatiques et de méthodes de modélisation afin d’identifier les voies de non-réponse, les points communs et les biomarqueurs pertinents sur le plan clinique. Des modèles et des algorithmes inclusifs pour l'intégration des données tissulaires, cliniques, "omiques" et du microbiote serviront de variables pour l'identification de facteurs prédictifs d'évolution de la maladie. Ceci sera complété par des modèles mécanistiques dans les tissus ainsi que par une modélisation globale du système immunitaire de chaque individu analysé.


Objectif 4. Identifier des ensembles de biomarqueurs prédictifs de réponse / non-réponse à des traitements pouvant être introduits dans un pipeline de validation afin de les inciter à passer à une utilisation clinique pour le bénéfice des patients.