NeXSplorer.iph - Développement d’outils d’analyse des données de séquençage de nouvelle génération à l’appui d’une réponse rapide en faveur de la santé publique et de la sécurité de la chaîne alimentaire

Last updated on 15-3-2022 by Sigrid De Keersmaecker
septembre 15, 2015
décembre 31, 2022

Source de financement

En bref

Les méthodes de séquençage de nouvelle génération (NGS – next generation sequencing) révolutionnent la capacité à

  • diagnostiquer les maladies actuelles et émergentes
  • contrôler les épidémies
  • comprendre les modes de transmission des agents pathogènes
  • identifier et prévenir les risques pour la santé associés à la consommation alimentaire et à l’environnement. 

Le NGS offre la possibilité de compléter de nombreuses procédures complexes en plusieurs étapes actuellement utilisées, voire de les remplacer à l’avenir par un flux de travail unique, plus efficace et plus rapide. Le défi, cependant, réside dans l’extraction rapide et l’interprétation correcte des informations nécessaires à partir de cette grande quantité de données NGS. Ce projet de doctorat vise le développement de pipelines (outils) appropriés, qui pourront ensuite être utilisés dans la routine, pour l’analyse des données NGS dans le domaine des études des épidémies et de la détection et de l’identification d’OGM autorisés et non autorisés. Il s’agit d’une première étape dans l’intégration des informations génomiques dans une politique proactive de santé publique.

Résumé du projet

Les méthodes de typage et de détection/identification couramment utilisées chez Sciensano sont efficaces. Cependant, sans une préparation aux nouveaux défis pour l’avenir, et donc une concentration sur des technologies à plus haut débit, multiplexes et permettant d’adopter une approche ouverte à plus haute résolution, ces méthodes peuvent rapidement devenir obsolètes et inadéquates. Les progrès et innovations récents dans les technologies de séquençage ADN (c.-à-d. le séquençage de nouvelle génération, NGS) révolutionnent la capacité à diagnostiquer les maladies actuelles et émergentes, à contrôler les épidémies, à comprendre les modes de transmission des agents pathogènes et à identifier et prévenir les risques pour la santé associés à la consommation alimentaire et à l’environnement. 

En effet, le NGS est apparu comme une approche rentable et pratique pour aborder de nombreuses questions biologiques. En conséquence, il a le potentiel de compléter, et même à l’avenir remplacer, de nombreuses procédures complexes et multiformes actuellement utilisées pour soutenir une politique proactive de santé publique, par un flux de travail unique, plus efficace et plus rapide. Alors que, dans le passé, le NGS était exclusivement appliqué comme outil de recherche, l’évolution continue de cette technologie la rendra bientôt suffisamment rapide, précise et bon marché pour être utilisée dans la pratique routinière. Toutefois, le défi résidera dans la capacité à analyser rapidement la quantité massive de données NGS obtenues afin d’extraire et d’interpréter correctement les informations requises. Cela déterminera fortement le succès de l’utilisation des technologies NGS

Ce projet de doctorat vise le développement de pipelines (outils) adaptés, qui pourront ultérieurement être utilisés dans la routine, pour l’analyse de données NGS. Deux études de cas tirées d’activités en cours chez Sciensano et pour lesquelles l’analyse des données NGS pose un défi ont été sélectionnées :

  1. Le premier problème d’analyse des données est lié à l’« assemblage » des «reads» de séquences et à l’utilisation de ces données pour l’étude des épidémies. L’étude comprendra le développement et l’évaluation critique d’un outil d’assemblage de données interplateformes et d’un outil de détection SNP pour les données de « séquence génomique complète » provenant d’agents pathogènes (études de cas Salmonella, Neisseria et E. coli). 
  2. Le deuxième problème est lié au temps nécessaire pour une analyse complète des données NGS et à la taille de certains génomes, comme lors de l’utilisation du NGS pour la détection et l’identification d’OGM autorisés et non autorisés. Cela impliquera le développement d’une base de données consultable comprenant des éléments GM, liée à un outil d’analyse des données NGS pour les OGM. Il s’agit d’une première étape dans l’intégration des informations génomiques dans une politique proactive de santé publique.

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