Evènement pour le groupe Séminaire du LaBRI


Date 2011-03-10  14:00-15:00
Titre[Sem-LaBRI] Méthodes bio-informatiques appliquées aux tumeurs cancéreuses à partir de données haut débit. 
RésuméLa recherche sur le cancer s'appuie de plus en plus sur les techniques de biologie à grande échelle. Dans cet exposé seront présentées des méthodes d'analyse de données de puces CGH, SNP et d'expression exons. Nous avons en collaboration avec l'institut Curie développé un algorithme de reconstruction d'arbre représentant l'évolution génomique d'une tumeur chez un patient pour lequel plusieurs échantillons tumoraux sont disponibles. Les arbres sont reconstruits à partir du nombre de copies chromosomiques observées à l'aide de puces CGH et SNP. L'algorithme de reconstruction utilise une heuristique qui vise à minimiser le nombres de pertes et gains chromosomiques nécessaires pour générer, à partir d'une cellule normale, l'ensemble des profils de tumeurs observés. Appliquée au cancer de la vessie et au cancer du sein, cette approche a permis d'établir (de confirmer) que les tumeurs primaires et récurrentes sont clonales, d'identifier les aberrations à l'origine de la tumorogénèse et plus généralement de mettre en évidence les étapes successives et les différentes voies de cancérisation. Les puces pour étudier les variants d'épissage (puces exon) n'ont été introduites que relativement récemment et sont encore très peu exploitées. Le but du projet est d'utiliser ces puces exon dans les cancers de vessie pour 1) caractériser de nouveaux sous-groupes de tumeurs, 2) identifier de nouveaux marqueurs de la progression tumorale, 3) tenter d'identifier des gènes de fusion, 4) identifier de nouveaux gènes candidats impliqués dans la progression tumorale. Ce projet devrait aboutir à définir des expériences fonctionnelles qui feront l'objet d'autres demandes de financement. Les outils bioinformatiques et statistiques que nous serons amenés à développer seront utiles non seulement pour l'étude des cancers de vessie mais également pour l'étude d'autres cancers. Nous utilisons des méthodes de classification spectrales et testons de nouvelles approches qui recherchent les liens de cause à effets entre variables ou facteurs et observations applicables dans des espaces de données à grandes dimensions. 
LieuAmphi du LaBRI 
OrateurFrédéric Guyon 
Emailfrederic.guyon@univ-paris-diderot.fr 
UrlUniv. Paris Diderot 



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