Mots-Clés

scRNAseq scMSMS embryons humains

Description

Contexte socio-économique et scientifique :

En France, 15% des couples consultent pour des problèmes d'infertilité. Cependant, le taux de réussite varie et stagne autour de 20 à 30 % par cycle. Améliorer l'efficacité des procédures de FIV est un enjeu médical et sociétal majeur pour assurer une grossesse en bonne santé et augmenter le taux de naissances vivantes des couples infertiles. Un gain important qui peut être réalisé au niveau de l'embryon in vitro. Les milieux de culture utilisés sont principalement basés sur les connaissances acquises en culture cellulaire et en modèle murin. Il est crucial comprendre les événements moléculaires à l'origine du développement préimplantatoire afin de fournir les meilleures conditions de culture aux embryons humains. Concernant l'évaluation de la qualité des embryons, des méthodes prédictives de qualité non invasives, pertinentes, rapides et bon marché seraient extrêmement utiles. Plusieurs études ont rapporté une association entre les marqueurs morphocinétiques time lapse et le potentiel d'implantation, mais avec une précision encore perfectible. Dans ce contexte, les travaux en cours sur l'intelligence artificielle et les approches d'analyse d'images/vision par ordinateur pourraient permettre de faire avancer les choses et d'améliorer la pertinence clinique des données en time lapse1,2. Enfin, plusieurs expériences de protéomique3 dans les milieux de culture ont été rapportées au cours des 15 dernières années, mais avec une pertinence et des succès limités jusqu'à présent. Les 2 principales raisons à cela pourraient être : premièrement que les approches exploratoires et non supervisées sont très difficiles en protéomique; et deuxièmement, la plupart des études n'ont pas utilisé de méthodes MS ultrasensibles ciblées de dernière génération permettant l'identification et la mesure de la concentration avec un niveau de confiance élevé.

Sujet et objectif:

Analyse de données intégrées de scRNAseq et scMSMS d’embryons humains

Nos travaux récents nous ont permis d’établir une hiérarchie moléculaire rythmant la progression de destins cellulaires lors du développement de l’embryon humain.

Nous sommes en train de générer des données de scMSMS. Le sujet de stage est de tester les méthodes d’intégration multimodales sur ce type de données.