Soutenance de thèse de YVON MBOUAMBOUA

La première partie de ma thèse porte sur la caractérisation expérimentale des infections submicroscopiques à Plasmodium falciparum chez les femmes Congolaises asymptomatiques lors de l'accouchement. Le paludisme demeure un problème majeur de santé publique dans le monde avec environ 219 millions de cas et 435 000 décès par an, majoritairement en Afrique sub-saharienne (90%). Dans la zone de forte transmission, l'infection palustre se caractérise principalement par le déclenchement d'une anémie maternelle et par la présence de parasites dans le placenta. Une forte proportion d'individus vivant dans des zones d'endémie palustre hébergent des parasites indétectables par microscopie, mais qui peuvent néanmoins être détectées à l'aide d'outils moléculaires tels que la PCR. La morbi-mortalité liée au paludisme gestationnel a diminué depuis la mise en place du traitement préventif intermittent à base de la sulfadoxine-pyriméthamine (TPI-SP). Dans la zone endémique, on observe une baisse de la prévalence du paludisme placentaire et l’augmentation du poids moyen du nouveau-né. Malgré tout, l’infection plasmodiale chez la femme enceinte persiste et n’est pas maîtrisée. Dans le but de comprendre les causes de cette persistance, j’ai caractérisé les populations parasitaires de P. falciparum chez les femmes enceintes Congolaises du sud de Brazzaville sous TPI-SP et j’ai analysé leur profil génétique dans le sang périphérique, placentaire et du cordon ombilical. L’évaluation de la fréquence de l’infection plasmodiale a montré qu’il y’a une baisse de la fréquence des infections microscopiques chez les femmes sous TPI et une augmentation de la fréquence des infections submicroscopiques avec une diversité génétique modérée de P. falciparum. L'âge, la gravidité et les doses de SP n'interfèrent pas avec la multiplicité des infections qui est similaire dans les trois type de sang. Ces résultats contribuent à la compréhension de la dynamique des parasites dans le sang périphérique, placentaire et du cordon ombilical et de la population parasitaire en circulation au Congo. La seconde partie de ma thèse a consisté à utiliser des approches bioinformatiques pour détecter les variants régulateurs associés à la susceptibilité au paludisme sévère. Les progrès récents des technologies de séquençage ont permis d'identifier un spectre de plus en plus large de variants dans le génome humain. Cependant, l’identification des variants régulateurs associés à des maladies complexes reste un défi, en particulier pour identifier des variants pertinents du point de vue fonctionnel dans des régions non-codantes. Nous avons développé une méthode bioinformatique de prédiction des variants régulateurs des régions non-codantes associés à une maladie et agissant sur la régulation transcriptionnelle. L’approche repose sur l’intégration d’éléments d’informations collectées automatiquement à partir des bases de données Ensembl, dbSNP et GWAS catalog, et sur la sélection des variations susceptibles d’affecter la régulation, en combinant des outils bioinformatiques spécialisés: analyse de motifs (Regulatory Sequence Analysis Tools) et de données ChIP-seq (ReMap). Pour ce faire, nous avons développé un workflow d’analyse dans le langage de statistiques R pour invoquer des ressources à distance (Web services). L’outil est conçu de façon générique, et peut s’adapter pour l’étude des variants régulateurs de n’importe quelle maladie documentée dans le GWAS catalog. Afin de faciliter son utilisation par un biologiste, l’outil génère automatiquement (en R markdown) un rapport d’analyse illustré par des figures et tableaux. J’ai testé l’outil avec un cas d’exemple du paludisme sévère qui a montré que sur un ensemble de 378 variants candidats, l’outil prédit 6 variants régulateurs qui altèrent les sites de liaisons des facteurs de transcription. Ces candidats rSNP seront soumis à une validation expérimentale en laboratoire.

The first part of my thesis deals with the experimental characterization of Plasmodium falciparum submicroscopic infections in asymptomatic Congolese women during childbirth. Malaria remains a major public health problem in the world with about 219 million cases and 435,000 deaths a year, mostly in sub-Saharan Africa (90%). In the area of ​​high transmission, malaria infection is mainly characterized by the onset of maternal anemia and the presence of parasites in the placenta. A high proportion of individuals living in malaria-endemic areas harbor parasites undetectable by microscopy, but which can nevertheless be detected using molecular tools such as PCR. Morbidity and mortality related to gestational malaria has decreased since the introduction of intermittent preventive treatment with sulfadoxine-pyrimethamine (IPT-SP). In the endemic area, there is a decrease in the prevalence of placental malaria and an increase in the average weight of the newborn. Nevertheless, the plasmodial infection in the pregnant woman persists and is not controlled. In order to understand the causes of this persistence, I characterized the parasitic populations of P. falciparum in Congolese pregnant women from southern Brazzaville on IPT-SP and I analyzed their genetic profile in the peripheral blood, placental blood and umbilical cord. The evaluation of the frequency of the plasmodial infection has shown that the treatment correlates with a decrease in the frequency of microscopic infections and an increase in the frequency of submicroscopic infections with a moderate genetic diversity of P. falciparum. Age, pregnancy, and doses of SP do not interfere with the multiplicity of infections that are similar in all three types of blood. These results contribute to the understanding of parasite dynamics in peripheral, placental and umbilical cord blood and circulating parasite population in Congo. The second part of my thesis involved the use of bioinformatic approaches to detect regulatory variants associated with susceptibility to severe malaria. Recent advances in sequencing technologies enable to identify an increasingly broad spectrum of variants in the human genome. However, the identification of regulatory variants associated with complex diseases remains a challenge, particularly for identifying functionally relevant variants in non-coding regions. We have developed a bioinformatic method to predict regulatory variants of noncoding regions associated with a disease and acting on transcriptional regulation. The approach is based on the integration of various elements of information collected automatically from Ensembl database, dbSNP and GWAS catalogs, and on the selection of variations that may affect regulation, by combining specialized bioinformatics tools: analysis Regulatory Sequence Analysis Tools and ChIP-seq (ReMap) data. To do this, we developed an analysis workflow in the R statistics language, which invokes remote resources (Web services). The tool is designed generically, and can be adapted for the study of regulatory variants of any disease documented in the GWAS catalog. In order to facilitate its use by a biologist, the tool automatically generates (in R markdown) an analysis report illustrated by figures and tables. I tested the tool with GWAS about severe malaria, which showed that on a set of 378 candidate variants, the tool predicts 6 regulatory variants that alter the binding sites of transcription factors. These candidate rSNPs will be submitted to experimental validation in the lab.