Persistance des CAR-T cells et réponse au traitement des hémopathies malignes // CAR-T cell persistence and response to treatment of hematologic malignancies

Le traitement par chimeric antigen receptor-T cells (CAR-T) ciblant les populations lymphoïdes B révolutionne la prise en charge des hémopathies malignes lymphoïdes. Cependant, 50% des patients perdent la lymphopénie B au cours de l'année suivant l'injection, ce qui est associé à une rechute systématique. Ceci suggère qu'une perte de la persistance dans les tissus des CAR-T serait associée aux rechutes après injections de CAR-T. A ce jour, les sites de persistances intratissulaires et les déterminants de la persistance des CAR-T cells ne sont pas connus. L'enjeu est donc d'identifier les sites de persistance des CAR-T après injections afin de (i) pouvoir décrire les mécanismes associés au développement de cellules mémoires après injections des CAR-T, (ii) de pouvoir disposer d'une méthode de suivi de la persistance des CAR-T et prédire les patients à haut risque de rechute. Le premier objectif de ce projet est de mettre au point une méthode d'imagerie des CAR-T par tomographie à émission de positron couplé à la tomodensitométrie. Puis à l'aide de cette approche, une étude des mécanismes de la persistance des CAR-T sera conduite par des approches in vivo. L'identification d'une perte de la persistance des CAR-T par imagerie pourrait conduire au développement de nouvelles stratégies afin de prévenir les rechutes.
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Treatment with chimeric antigen receptor T cells (CAR-T) targeting B lymphoid populations has revolutionized the management of lymphoid malignancies. However, 50% of patients lose B-cell lymphopenia within the first year after injection, which is associated with systemic relapse. This suggests that the loss of CAR-T persistence in tissues may be linked to relapses following CAR-T injections. To date, the sites of intratissue persistence and the determinants of CAR-T cell persistence remain unknown. The challenge is to identify the persistence sites of CAR-T cells after injection to: (i) describe the mechanisms associated with the development of memory cells following CAR-T injections, (ii) establish a method for monitoring CAR-T persistence and predicting patients at high risk of relapse. The first objective of this project is to develop an imaging method for CAR-T cells using positron emission tomography coupled with computed tomography. Using this approach, an in vivo study of the mechanisms underlying CAR-T cell persistence will be conducted. Identifying the loss of CAR-T persistence through imaging could lead to the development of new strategies to prevent relapse.
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Début de la thèse : 01/10/2025

Financement d'un établissement public Français

Université de Tours

549 Santé, Sciences Biologiques et Chimie du Vivant - SSBCV

Nous sommes à la recherche d'un(e) candidat(e) titulaire d'un M2R, dynamique, rigoureux(se), doté(e) d'une capacité d'organisation de son temps de travail et appréciant travailler en équipe. Une expérience de culture cellulaire, culture de lymphocytes T et cytométrie en flux seront des atouts pour la mise en œuvre initiale du projet. Compétences recherchées - Méthode, rigueur et organisation - Travailler en équipe - Connaissance et pratique antérieure de la cytométrie en flux - Culture cellulaire : entretien de cellule, préparation de milieux, travail sous PSM - Gestion des données : tableur, pack Office - Autonomie Compétences encouragées : - Connaissances en analyse de données automatisées (R, python, ...) - Biologie moléculaire
We are looking for a dynamic and rigorous candidate, with the ability to organize their work time and who enjoys working in a team. Knowledge in cell biology, molecular biology, flow cytometry, and immunology will be assets for the initial implementation of the project. Desired skills: - Method, rigor, and organization - Teamwork - Knowledge and prior experience in flow cytometry - Data management: spreadsheets, Office Suite - Cell culture: cell maintenance, work under PSM - Autonomy Encouraged skills: - Knowledge in automated data analysis (R, Python, etc.) - Molecular biology