Thèse soutenue

Mise au point, développement et gestion d’une base de données mondiale des génotypes circulants de bacilles tuberculeux : Méthodes moléculaires et outils web pour cartographier, comprendre et maîtriser l’épidémie
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Auteur / Autrice : David Couvin
Direction : Nalin Rastogi
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Physiologie et biologie des organismes – Populations – Interactions
Date : Soutenance le 02/12/2014
Etablissement(s) : Antilles-Guyane
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale pluridisciplinaire (Pointe-à-Pitre ; 1996-2015)
Jury : Examinateurs / Examinatrices : Nalin Rastogi, Igor Mokrousov, Miguel Viveiros, Raymond Césaire, Olivier Gros
Rapporteurs / Rapporteuses : Igor Mokrousov, Miguel Viveiros

Mots clés

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Mots clés contrôlés

Résumé

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La tuberculose (TB), maladie infectieuse contagieuse, est causée par une mycobactérie appartenant au complexe Mycobacterium tuberculosis (MTBC). Malgré de nombreuses campagnes de vaccination par le BCG (Bacilles de Calmette et Guérin) et les traitements antituberculeux, on observe une réémergence de la maladie depuis les années 80. Ce bouleversement s’explique par la coïnfection avec le virus du VIH/SIDA, la désorganisation des systèmes de santé et par l’apparition des bactéries résistantes aux principaux antibiotiques antituberculeux. Dans ce contexte une meilleure connaissance des mouvements et de l’évolution des clones circulants du bacille tuberculeux permettrait de détecter plus rapidement et de façon plus pertinente l’émergence d’épidémies. Le contrôle et la surveillance de la maladie représentent des moyens essentiels pour lutter contre l’expansion mondiale de la tuberculose. C’est ainsi que l’unité de la Tuberculose et des Mycobactéries de l’Institut Pasteur de la Guadeloupe (IPG) a mis en place une base de données de profils génotypiques pour l’étude de l’épidémiologie globale de la tuberculose. Dans le cadre de cette thèse, nous décrirons les méthodes de bioinformatique qui ont été utilisées pour la gestion et l’exploitation de la 6ème version (SITVIT2) de cette base de données des génotypes pour mieux comprendre l’évolution et la dissémination mondiale du bacille tuberculeux. Cette base intègre aussi plusieurs marqueurs moléculaires tels que les MIRU-VNTRs (« mycobacterial interspersed repetitive units-variable number of tandem repeats ») et le Spoligotype43 servant à mieux décrire et identifier les familles de profils génotypiques du MTBC. La banque de données SITVIT2 ne cesse d’évoluer, et elle contient actuellement des informations épidémiologiques sur 111 635 isolats cliniques. Cette base de données est consultable en ligne à l’adresse suivante : http://www.pasteur-guadeloupe.fr:8081/SITVIT2/. Nous avons également réalisé une base de données nommée SITVITBovis qui est dédiée à la tuberculose bovine. Cette base de données sera accessible à l’adresse : http://www.pasteur-guadeloupe.fr:8081/SITVIT_Bovis/. Parallèlement au développement et à la gestion des bases de données, ce travail de thèse s’est appuyé sur plusieurs études épidémiologiques et phylogéographiques mettant en corrélation les données disponibles sur la résistance aux médicaments ou les caractéristiques démographiques (dont le sexe, l’âge, le statut VIH, et l’origine du patient). Notre initiative de recherche permet ainsi d’améliorer la caractérisation phylogénétique détaillée des lignées du MTBC, ainsi que l’épidémiologie des clones en circulation, afin d’élaborer une cartographie géographique des isolats cliniques prédominants pour les bacilles tuberculeux principalement impliqués dans la maladie, à l’échelle nationale, régionale et mondiale. La superposition ultérieure de ces cartes avec des données sociopolitiques, économiques et démographiques obtenues auprès de Systèmes d’information géographique (SIG) ont permis de dresser un portrait précis des disparités actuelles par pays ou sous-région. Cette thèse représente une importante collaboration avec plusieurs équipes de chercheurs travaillant également dans le domaine de l’épidémiologie moléculaire de la tuberculose. L’objectif à long terme de ce travail, est d’optimiser la structure de la base, et de pérenniser l’enrichissement de celle-ci (notamment par l’automatisation et la facilité de la saisie de données). Une représentation optimale et une meilleure accessibilité des données de la base conforteraient les efforts faits pour le contrôle et la surveillance de la TB dans monde.