Le déclin de la fonction pulmonaire et la destruction progressive des tissus des voies aériennes sont les premières causes de morbidité et de mortalité dans la mucoviscidose (CF). Grâce à un suivi régulier et à des traitements symptomatiques, la qualité de vie et l'espérance de vie des patients CF ont considérablement augmenté. Pour le suivi des patients, les cliniciens utilisent principalement des paramètres cliniques et biologiques. L'objectif principal de ce projet de thèse était d'identifier des biomarqueurs de l'atteinte pulmonaire basés sur la méthylation de l'ADN. Par une approche tout-génome (Infinium 450K), nous avons mesuré la méthylation de l'ADN dans les cellules épithéliales nasales de patients CF et d'individus contrôles sains (cohorte MethylCF, 51 patients, 24 contrôles). Nous avons montré que les profils de méthylation différaient entre patients et contrôles mais aussi entre patients à atteinte pulmonaire modérée et sévère. Les changements de méthylation ont principalement eu lieu dans des régions régulatrices (enhancers) et dans des gènes associés à l'adhésion cellulaire et aux réponses inflammatoire et immunitaire. En combinant données épigénomiques et données cliniques, nous avons sélectionné des potentiels biomarqueurs de sévérité de l'atteinte pulmonaire, et des potentiels biomarqueurs de l'évolution de la fonction pulmonaire. Pour valider les biomarqueurs, nous avons constitué une cohorte longitudinale, MethylBiomark, de 50 patients CF suivis pendant 18 mois. A partir d'échantillons d'expectoration recueillis tous les six mois environ, nous avons mesuré la méthylation de l'ADN des potentiels biomarqueurs par pyroséquençage. Deux biomarqueurs corrélaient avec la sévérité de l'atteinte pulmonaire (VEMS et CVF), et un biomarqueur corrélait avec l'évolution de la fonction pulmonaire (variation de VEMS). Le second objectif de cette thèse était d'étudier l'impact des variations de méthylation d'ADN sur l'expression des gènes, en croisant des données épigénomiques et transcriptomiques générées à partir des mêmes échantillons (sang total, cohorte MethylCF). L'analyse transcriptomique a permis d'identifier (i) des gènes différentiellement exprimés entre patients et contrôles, qui étaient associées aux réponses inflammatoire et immunitaire, et (ii) des modules de co-expression (WGCNA) qui corrélaient fortement avec des paramètres cliniques, dont le diabète. / Lung function decline and progressive destruction or airway tissues are the main causes of morbidity and mortality in cystic fibrosis (CF). Quality of life and life expectancy of CF patients greatly increased over the last decades, because of a regular follow-up and symptomatic treatments. For the follow-up of patients, clinicians usually use clinical or biological parameters. The main goal of this thesis was to identify DNA methylation biomarkers of CF lung disease. We measured genome-wide DNA methylation (with Infinium 450K) in nasal epithelial cells from CF patients and healthy controls (MethylCF cohort, 51 patients, 24 controls). We showed that DNA methylation profiles differed between CF patients and controls, but also between patients with mild and severe lung disease. DNA methylation changes mainly occurred in regulatory regions (enhancers) and in genes associated with cell adhesion and inflammatory and immune responses. By combining epigenomic and clinical data, we selected potential biomarkers of lung disease severity, and potential prognostic biomarkers of the evolution of the lung function. To validate these biomarkers, we built a new longitudinal cohort of 50 CF patients followed for 18 months. We measured the DNA methylation level of the biomarkers by pyrosequencing in sputum samples collected every 6 months. Two biomarkers correlated with lung disease severity (measured by FEV1 and FVC) and one biomarker correlated with the evolution of the lung function (FEV1 variation). The second goal of this thesis was to investigate the impact of DNA methylation changes on gene expression, by combining epigenomic and transcriptomic data from the same samples (whole blood, MethylCF cohort). The transcriptomic analysis revealed (i) differentially expressed genes between patients and controls, that were mainly involved in inflammatory and immune responses, and (ii) co-expression gene modules (WGCNA) highly correlated with clinical parameters, and notably CF-related diabetes.