Contributions des microbiotes dans l'apparition de pathologies de la prématurité // Contributio[...]
Contributions des microbiotes dans l'apparition de pathologies de la prématurité // Contributions of microbiota to the onset of prematurity pathologies
Réf ABG- ADUM-72079 Sujet de Thèse
Université Clermont Auvergne
Lieu de travail : CLERMONT‑FERRAND - Auvergne‑Rhône‑Alpes – France
Intitulé du sujet : Contributions des microbiotes dans l'apparition de pathologies de la prématurité // Contributions of microbiota to the onset of prematurity pathologies
Champs scientifiques :
- Biologie
Mots clés : Microbiote, Santé, Prématurité, Bioinformatique, Entérocolite ulcéro‑nécrosante, DiagnosticMicrobiota, Health, Prematurity, Bioinformatics, Necrotizing Enterocolitis, Diagnostic
Description du sujet
Les microbiotes associés au corps humain se mettent en place progressivement à partir de la naissance, avec une forte dynamique durant la période des 1000 premiers jours de vie. Les périodes « d’opportunités » d’acquisition des microbiotes et d’apprentissage du système immunitaire vont conditionner le bien‑être et la santé tout au long de la vie. La complexité des microbiotes rend souvent difficile l’établissement de liens directs de cause à effet de l’apparition de différentes pathologies lors de dysbiose ou de perturbation du dialogue mère‑enfant et enfant‑environnement. L’entérocolite ulcéro‑nécrosante (ECUN) est une complication digestive des nouveau‑naissés prématurés qui survient de manière imprévisible avec une progression fulgurante. L’ECUN a des graves conséquences, avec une mortalité entre 15 et 40 % et une morbidité digestive et neurodéveloppementale à moyen et long terme. Le microbiote intestinal pourrait jouer un rôle majeur. L’objectif de la thèse est d’évaluer la contribution des microbiotes dans des pathologies de la prématurité, pour une meilleure compréhension de la pathophysiologie de ces maladies. Les échantillons qui seront analysés par des approches de métagénomique proviennent de cohortes mère‑enfant constituée en collaboration avec les cliniciens des services du CHU de Clermont‑F
Chakoory O, Barra V, Rochette E, Blanchon L, Sapin V, Merlin E, Pons M, Gallot D, Comtet‑Marre S, Peyret P. 2024. DeepMPTB: a vaginal microbiome‑based deep neural network as artificial intelligence strategy for efficient preterm birth prediction. Biomark Res 12:25.
Début de la thèse : 01/10/2026
Nature du financement
Concours pour un contrat doctoral
Présentation établissement et labo d'accueil
Université Clermont Auvergne
Etablissement délivrant le doctorat
Université Clermont Auvergne
Ecole doctorale
65 Sciences de la Vie, Santé, Agronomie, Environnement
Profil du candidat
- Microbiologie – Caractérisation des microbiotes – Analyse des microbiotes – Bioinformatique
- Microbiology – Microbiota characterization – Microbiota analyses – Bioinformatics