Description

Les gliomes diffus de la ligne médiane (DMG) porteurs de la mutation H3K27M représentent l’un des cancers pédiatriques les plus agressifs, avec une survie médiane inférieure à un an et l’absence de traitement curatif. Cette onco‑histone inhibe PRC2, entraînant une perte de H3K27me3 et une désorganisation profonde des programmes d’identité cellulaire. Les analyses unicellulaires publiées ont montré que ces tumeurs correspondent à des états développementaux pathologiques dominés par des cellules OPC‑like, caractérisées par une prolifération soutenue, une instabilité transcriptionnelle marquée et un blocage de différenciation.

Ce cadre met en lumière un paradoxe biologique majeur : comment un état épigénétiquement affaibli et transcriptionnellement instable peut‑il être maintenu durablement dans un environnement neuronal exigeant, soumis à une forte activité synaptique, et ce dès les stades précoces du développement ? Nous formulons l’hypothèse que les cellules DMG reposent sur une activation adaptative, progressive et coordonnée de plusieurs réseaux de maintenance cellulaire. Ces réseaux incluent non seulement les voies classiques de protéostase (ISR, UPR du réticulum endoplasmique, UPR mitochondriale, systèmes ubiquitine‑protéasome et autophagie), mais également des mécanismes en amont de gestion du stress et de préservation de l’intégrité cellulaire, tels que les réponses aux dommages de l’ADN et d’autres systèmes de contrôle qualité. Ensemble, ces voies pourraient contribuer à stabiliser un état tumoral intrinsèquement fragile, permettant sa persistance au cours du développement cérébral et de l’évolution tumorale.

Nous posons l'hypothèse que l’inhibition sélective de ces réseaux de maintien adaptatif (i) réduit la viabilité et la clonogénicité des cellules DMG, (ii) désorganise la cohérence transcriptionnelle OPC‑like, et (iii) favorise une sortie de l’état tumoral, par différenciation forcée ou perte de viabilité.

Le projet s’articule en trois volets.
(1) Analyse unicellulaire multi‑cohortes : les données single‑cell publiées de qualité seront réanalysées afin de cartographier, à haute résolution, l’engagement des différents réseaux de stress selon les états tumoraux et le long des transitions développementales aberrantes caractéristiques des DMG.
(2) Génération de données omiques dérivées de nos propres patients : pour valider et étendre ces observations, nous produirons nos propres données bulk RNA‑seq à partir de modèles cellulaires DMG dérivés de patients diagnostiqués via notre réseau neuropathologique. Selon la qualité du matériel disponible, des analyses unicellulaires ciblées pourront être envisagées pour clarifier certains axes de protéostase.
(3) Validation fonctionnelle et démonstration causale : les dépendances adaptatives identifiées seront testées expérimentalement dans plusieurs lignées DMG indépendantes via inhibitions pharmacologiques et perturbations géniques CRISPRi. Les analyses intégreront des mesures de viabilité, clonogénicité, activation/déficience des voies de stress, ainsi que des tests d’inductibilité permettant de vérifier la capacité des cellules à mobiliser dynamiquement ces réseaux.

L’objectif final est d’identifier des vulnérabilités adaptatives reposant sur des mécanismes de stabilisation cellulaire indispensables, et d’ouvrir la voie à des stratégies thérapeutiques fondées non sur le ciblage d’un oncogène unique, mais sur la déstabilisation du système de maintien identitaire des cellules DMG H3K27M. Cette approche propose un changement de paradigme pour une pathologie où les options thérapeutiques restent dramatiquement limitées.

Compétences requises

Le/la candidat(e) devra être titulaire d’un Master 2 en biologie, biologie moléculaire, bioinformatique, biologie cellulaire ou discipline connexe, avec une forte motivation pour la recherche en oncologie, en particulier dans le domaine des tumeurs cérébrales pédiatriques. Une formation solide en biologie moléculaire et cellulaire est attendue (culture cellulaire, analyses protéiques, bases de génomique). Une première expérience en analyse de données transcriptomiques (RNA-seq ou single-cell) serait un atout, sans constituer un prérequis obligatoire. Une appétence pour l’analyse quantitative et la bioinformatique est essentielle, le projet combinant approches expérimentales et analyses computationnelles. Le/la candidat(e) devra faire preuve d’autonomie, de rigueur scientifique et d’une capacité à travailler dans un environnement collaboratif multidisciplinaire. Une bonne maîtrise de l’anglais scientifique (lecture et rédaction) est requise. Une motivation pour les questions de biologie des états cellulaires, de plasticité tumorale et de vulnérabilités adaptatives constituera un élément apprécié.

Bibliographie

1. Filbin MG, Tirosh I, Hovestadt V, Shaw ML, Escalante LE, Mathewson ND, Neftel C, Frank N, Pelton K, Hebert CM et al: Developmental and oncogenic programs in H3K27M gliomas dissected by single-cell RNA-seq. Science 2018, 360(6386):331-335.

2. Liu I, Jiang L, Samuelsson ER, Marco Salas S, Beck A, Hack OA, Jeong D, Shaw ML, Englinger B, LaBelle J et al: The landscape of tumor cell states and spatial organization in H3-K27M mutant diffuse midline glioma across age and location. Nat Genet 2022, 54(12):1881-1894.

3. Louis DN, Giannini C, Capper D, Paulus W, Figarella-Branger D, Lopes MB, Batchelor TT, Cairncross JG, van den Bent M, Wick W et al: cIMPACT-NOW update 2: diagnostic clarifications for diffuse midline glioma, H3 K27M-mutant and diffuse astrocytoma/anaplastic astrocytoma, IDH-mutant. Acta Neuropathol 2018, 135(4):639-642.

4. Avelar RA, Gupta R, Carvette G, da Veiga Leprevost F, Colina J, Teitel J, Nesvizhskii AI, O'Connor CM, Hatzoglou M, Shenolikar S et al: Integrated stress response plasticity governs normal cell adaptation to chronic stress via the PP2A-TFE3-ATF4 pathway. https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-4013396/v1

5. Novak JSS, Polak L, Baksh SC, Barrows DW, Schernthanner M, Jackson BT, Thompson EAN, Gola A, Abdusselamoglu MD, Bonny AR et al: The integrated stress response fine-tunes stem cell fate decisions upon serine deprivation and tissue injury. Cell Metab 2025, 37(8):1715-1731 e1711.

6. Pathania M, De Jay N, Maestro N, Harutyunyan AS, Nitarska J, Pahlavan P, Henderson S, Mikael LG, Richard-Londt A, Zhang Y et al: H3.3(K27M) Cooperates with Trp53 Loss and PDGFRA Gain in Mouse Embryonic Neural Progenitor Cells to Induce Invasive High-Grade Gliomas. Cancer Cell 2017, 32(5):684-700 e689.

7. Tomita Y, Shimazu Y, Somasundaram A, Tanaka Y, Takata N, Ishi Y, Gadd S, Hashizume R, Angione A, Pinero G et al: A novel mouse model of diffuse midline glioma initiated in neonatal oligodendrocyte progenitor cells highlights cell-of-origin dependent effects of H3K27M. Glia 2022, 70(9):1681-1698.

8. Hafemeister C, Satija R: Normalization and variance stabilization of single-cell RNA-seq data using regularized negative binomial regression. Genome Biol 2019, 20(1):296.

9. Stuart T, Butler A, Hoffman P, Hafemeister C, Papalexi E, Mauck WM, 3rd, Hao Y, Stoeckius M, Smibert P, Satija R: Comprehensive Integration of Single-Cell Data. Cell 2019, 177(7):1888-1902 e1821.

10. McGinnis CS, Murrow LM, Gartner ZJ: DoubletFinder: Doublet Detection in Single-Cell RNA Sequencing Data Using Artificial Nearest Neighbors. Cell Syst 2019, 8(4):329-337 e324.

11. Korsunsky I, Millard N, Fan J, Slowikowski K, Zhang F, Wei K, Baglaenko Y, Brenner M, Loh PR, Raychaudhuri S: Fast, sensitive and accurate integration of single-cell data with Harmony. Nat Methods 2019, 16(12):1289-1296.

12. Hanzelmann S, Castelo R, Guinney J: GSVA: gene set variation analysis for microarray and RNA-seq data. BMC Bioinformatics 2013, 14:7.

Mots clés

Gliome diffus de la ligne médiane (DMG), oncohistone H3K27M, Protéostase , réponse au stress cellulaire, Transcriptomique unicellulaire , Vulnérabilités thérapeutiques