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Neoplasms --- Neoplasms --- genetics --- immunology --- Neoplasms --- Neoplasms --- genetics --- immunology

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Le Streptocoque du groupe B, également appelé Streptococcus agalactiae ou Group B Streptococcus (GBS), est une bactérie cocci à gram positif, présente naturellement dans le tractus gastro-intestinal et génital des porteurs sains. Ce pathogène opportuniste est responsable de la première cause d’infection néonatale chez les nouveau-nés. Elle se manifeste principalement par des septicémies et des méningites.
Ce travail de fin d’études s’inscrit dans le cadre de l’évaluation d’une nouvelle méthode de typage basée sur le séquençage à haut débit, ou « Next Generation Sequencing » (NGS). Ce dernier, combiné à l’outil bioinformatique « WGS typer », permet une caractérisation complète de la bactérie. L’objectif de ce TFE repose ainsi sur une comparaison entre les méthodes actuellement utilisées au laboratoire (PCR et MLST) et la nouvelle approche. Les facteurs ciblés sont le sérotype capsulaire, les protéines pili, les gènes de résistance et le « sequence type ».
Les résultats obtenus pour les 37 souches étudiées sont majoritairement similaires entre les deux démarches. Au vu des avantages du NGS, il fera prochainement l’objet d’une validation de méthode au sein du Centre National de Référence du GBS.

GBS, Streptococcus agalactiae, séquençage, NGS, bioinformatique --- Sciences du vivant > Microbiologie

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L’intelligence artificielle est un outil prometteur qui nécessite, néanmoins, une préparation des données. Les données stockées dans les bases de données du CHU de Liège (SIMÉ et BHUL) forment un continuum entre la consultation et les prélèvements biologiques. Toutefois, à notre connaissance, ces bases de données ne communiquent pas entre elles, et dépendent de l’encodage effectué par les services. Le service de rhumatologie s’efforce d’améliorer cet encodage et de faire communiquer les informations provenant du SIMÉ et de la BHUL. En effet, un rhumatologue ne peut actuellement pas estimer directement le nombre et la nature des échantillons biologiques conservés par la BHUL pour un patient donné. De même, un chercheur du laboratoire de rhumatologie n’a pas accès aux paramètres cliniques des patients sous un format utilisable pour les statistiques descriptives. Même si une relation humaine existe entre cliniciens et chercheurs, une interopérabilité des bases de données SIMÉ et BHUL permettrait une communication fondée sur des faits. Dans ce contexte, le projet dans lequel s’inscrit ce mémoire vise à créer un outil de consultation des données mettant en relation les paramètres cliniques et le stock d’échantillons. Cet outil sera relié à une base de données relationnelle dynamique, mise à jour régulièrement. Cette base de données devra servir également de source d’information pour nourrir une intelligence artificielle dans l’espoir de prédire l’évolution des pathologies rhumatoïdes et ainsi servir directement à la prise en charge du patient. En ce sens, les données relatives aux patients atteints de sclérodermie systémique servent ici de projet pilote pour évaluer la faisabilité de la mise en place d’une architecture globale pour le service de rhumatologie.
Ce mémoire s’inscrit comme la première étape de ce projet. Étant donné que le jeu de données sur les patients atteints de sclérodermie systémique a été créé manuellement, ce mémoire apporte des outils génériques au nettoyage des données. Ceci pour obtenir un jeu de données cohérent dans un format utilisable par les langages de programmation, condition sine qua non pour parvenir à la création et à la mise à jour automatisable d’une base de données dynamique. Ce mémoire aborde, dans un premier temps, la gestion des valeurs manquantes, puis se concentre sur la gestion de valeurs aberrantes dans un second temps. Une automatisation de la résolution de ces deux points sera réalisée au travers d’une librairie R générique. L’évaluation des outils développés sera réalisée en combinant deux par deux les catégories retrouvées dans chaque paramètre clinique.

Sciences de la santé humaine > Rhumatologie --- Ingénierie, informatique & technologie > Sciences informatiques

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Les dermatophytes sont des champignons filamenteux ayant un tropisme pour les tissus kératinisés (ongles, cheveux et peau). Il s’agit de l’agent le plus fréquent à l’origine d’une mycose. Il est aujourd’hui estimé que 30% de la population mondiale en est impactée. Le coût annuel lié à leur prise en charge se chiffre à plus de 500 millions USD, c’est donc devenu un problème de santé publique. Par conséquent, il est essentiel de diagnostiquer et de traiter correctement ces dermatophytoses, sous peine d’une évolution progressive en infection chronique. Cependant, l’identification reste difficile et lente à l’heure actuelle. Pour pallier cela, la spectrométrie de masse MALDI-TOF a été envisagée mais les résultats ont souligné un manque de sensibilité lors de l’application aux dermatophytes. La biologie moléculaire s’est donc présentée comme étant une alternative de choix. Actuellement, l’identification des dermatophytes au centre national de référence pour les mycoses de Liège (CNRML) est basée sur un couplage de l’examen micro et macroscopique des souches au séquençage du segment internal transcribed spacer 2, un code barre universel pour le catalogage des champignons. Cette approche, bien que très efficace dans sa globalité, se heurte à quelques difficultés lorsqu’il s’agit de distinguer les espèces qui forment le complexe Trichophyton mentagrophytes / interdigitale. Très proches l’une de l’autre, la distinction de ces 2 espèces n’a pas été désigné comme étant une priorité dans la mesure où le traitement administré au patient est souvent identique. Néanmoins, depuis 2018, des rapports alarmants en provenance de l’Inde font état de l’émergence de souches résistantes à la terbinafine, antifongique de choix pour le traitement des dermatophytoses. Après investigation, il a été établi que ces phénomènes de résistance ont pour origine des mutations non-sens au niveau du gène qui code la squalène époxydase. Par ailleurs, ces souches furent considérées comme appartenant à l’espèce Trichophyton mentagrophytes jusqu’en 2020. Des recherches appronfondies ont alors mis en évidence qu’il s’agissait en réalité d’une espèce distincte. Nommée Trichophyton indotineae, cette espèce fait aujourd’hui partie du complexe précédemment cité étant donné sa proximité génomique avec les 2 souches qui forment ce dernier. Ces cas de dermatophytes résistants à la terbinafine ne sont pas limités aux frontières de l’Inde, puisqu’un premier cas fut détécté en Belgique il y’a de cela deux ans. Cependant, les difficultés auxquelles fait face la méthode l’identification actuelle des dermatophytes empêche d’établir une estimation précise de la fréquence nationale de ces souches. De plus, la fréquence des souches résistantes à la terbinafine au sein de cette espèce a été décrite dans la littérature comme étant supérieure à 50%. Face à ce constat, il devient essentiel de distinguer les espèces qui forment le complexe T. mentagrophytes/interdigitale/indotineae afin d’adapter au mieux la prise en charge du patient. C’est dans ce but que le CNRML a lancé cette étude rétrospective. En approfondissant les connaissances liées à cette nouvelle espèce (et de manière plus globale, liées au complexe dont elle fait partie), ce centre entreprend le lancement d’une étude nationale prévue entre avril 2022 et avril 2023. Cette étude vise d’une part à établir la distribution de ces souches en Belgique et d’autre part à caractériser les mutations de la squalène époxydase qui circulent au sein des dermatophytes du territoire. Pour y parvenir, le CNRML s’est tourné vers le séquençage à haut-débit du génome. Dermatophytes are filamentous fungi with a tropism for keratinized tissue (nails, hair, and skin). It is the most common agent causing a mycosis. It is now estimated that 30% of the world's population is affected. The annual cost of treating them is more than 500 million USD, so it has become a public health problem. Therefore, it is essential to diagnose and treat these mycoses correctly, otherwise they may progress to chronic infection. However, identification remains difficult and slow at present. To overcome this, MALDI-TOF mass spectrometry has been considered but the results have highlighted a lack of sensitivity when applied to dermatophytes. Molecular biology was therefore presented as an alternative of choice. Currently, the identification of dermatophytes at the National Reference Center for Mycoses in Liège (NRCML) is based on a coupling of micro and macroscopic examination of the strains with sequencing of the internal transcribed spacer 2 segment, a universal barcode for cataloguing fungi. This approach, although very effective in its entirety, encounters some difficulties when it comes to distinguishing the species that form the Trichophyton mentagrophytes / interdigitale complex. Very close to each other, the distinction of these 2 species has not been considered as a priority as the treatment administered to the patient is often identical. Nevertheless, since 2018, there have been alarming reports from India of the emergence of strains resistant to terbinafine, the antifungal of choice for the treatment of dermatophytosis. After investigation, it has been established that these resistance phenomena originate from nonsense mutations in the gene that codes for squalene epoxidase. Moreover, these strains were considered as belonging to the species Trichophyton mentagrophytes until 2020. Further research revealed that they form in fact a distinct species. Named Trichophyton indotineae, this species is now part of the above-mentioned complex due to its genomic proximity to the 2 strains that form the latter. These cases of terbinafine resistant dermatophytes are not limited to the borders of India, since a first case has been detected in Belgium two years ago. However, the difficulties faced by the current method of identification of dermatophytes prevent an accurate estimation of the national frequency of these strains. Moreover, the frequency of terbinafine resistant strains within this species has been described in the literature as being higher than 50%. In view of this observation, it is essential to distinguish the species that form the T. mentagrophytes/interdigitale/indotineae complex in order to best adapt the management of the patient. It is with this aim that the NRCML has launched this retrospective study. By deepening the knowledge related to this new species (and more globally, related to the complex of which it is a part), this center undertakes the launch of a national study planned between April 2022 and April 2023. This study aims on the one hand to establish the distribution of these strains in Belgium and on the other hand to characterize the squalene epoxidase mutations that circulate within the dermatophytes of the territory. To achieve this, the NRCML has turned to high-throughput genome sequencing.

Terbinafine --- NGS --- Phylogénomique --- T. indotineae --- T. mentagrophytes --- Dermatophytes --- ITS --- TEF1a --- Sciences du vivant > Microbiologie

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Systemic AutoInflammatory Disorders or SAIDs constitute rare diseases where the innate immune response is dysregulated. Though there are genes mutations that are associated with monogenic SAIDs, polygenic ones have higher incidence and are more difficult to diagnose. Ambiotis, a CRO based in Toulouse (FR) and with an expertise in the resolution of inflammation hypothesize SAIDs patients have a dysregulated resolution of inflammation. In the context of the Immunome consortium for AutoInflammatory Disorders or ImmunAID, a European Union funded project, a cohort of SAIDs patients was created throughout Europe to collect biological sample. These sample would be analysed by multiple omics techniques to acquire the immunome of SAIDs as a group and as the different diseases. Ambiotis, part of the ImmunAID consortium, quantified Specialized Pro-resolution Mediators (SPM) using UHPLC-MS technique. This master’s thesis goal was to design a pipeline and R library to process the lipidomic data, run multiple pairwise comparison and display results in different graphs format. Our pipeline was able to identify protectin D1 having higher concentration in some SAIDs when compared to negative controls.
These results were obtained on the quantified data available; the next step will be to use the entire data set. In the end, we managed to build a pipeline that correct the batch effect, normalize the data and run multiple pairwise comparisons.

SAIDs, autoinflammation, data analysis, computational biology --- Sciences de la santé humaine > Médecine de laboratoire & technologie médicale