Les réactivations à Polyomavirus, BK-virus (BKv) et JC-virus (JCv), sont des complications majeures en transplantation rénale, responsables de néphropathie à BKv (Nx BKv) et de leuco-encéphalopathie multifocale progressive (LEMP). Sans thérapeutique antivirale spécifique, ces infections virales menent à la perte du rein transplanté ou au décès du patient. Notre groupe a conduit une étude observationnelle incluant 100 patients transplantés rénaux avec différents niveaux de réactivation BKv (Etude MelTyK). Nous avons mis en évidence une altération progressive de la fonctionnalité des lymphocytes T spécifiques du BKv, associée à une corrélation inverse entre la polyfonctionnalité lymphocytaire ou le nombre d’incompatibilités HLA et la charge virale BKv plasmatique. Cette altération de la fonctionnalité suggérait un état d’épuisement des lymphocytes T spécifiques du BKv en fonction du niveau de réactivation BKv. Ces données nous ont conduit à élaborer une méthode biologique non-invasive d’évaluation du risque individuel de Nx BKv (brevet FR1855342). Cette méthode a pour objectif d’aider au diagnostic de Nx BKv sans avoir recours à la biopsie du greffon rénal et de stratifier le risque de développer cette complication. Par ailleurs, nous avons décrit un cas fatal de LEMP associé à un état d’anergie des lymphocytes T spécifiques du JCv. L’étude de la fonctionnalité des lymphocytes T spécifiques des Polyomavirus pourrait ouvrir de futures pistes diagnostiques et/ou thérapeutiques. Elle pourrait permettre de dépister les patients à risques de Nx BKv et pourrait contribuer au développement d’immunothérapies innovantes. La restauration de la fonctionalité des lymphocytes T spécifiques des Polyomavirus pourrait ainsi fournir une piste thérapeutique prometteuse afin de contrôler ces réactivations virales sans majorer le risque de rejet allogénique. / Polyomavirus reactivations, BK-virus (BKv) and JC-virus (JCv), are major complications in kidney transplantation, responsable of BKv associated nephropathy (BKvAN) and progressive multifocal leukoencephalopathy (PML). Without antiviral treatment, these viral reactivations lead to kidney transplant loss or patient death. Our group has headed an observational study including 100 kidney transplant recipients with different BKv reactivation levels (the MelTyK study). We were able to highlight a gradual loss of functional BKv-specific T cells, associated with an inverse correlation between lymphocyte functionality or HLA mismatches and plasmatic BKv viral load. This functional impairment suggested an exhaustion of BKv-specific T cells according to BKv reactivation levels. These data have led us to develop a non-invasive biological method to assess the individual BKvAN risk (patent FR1855342). This method is intended to help the BKvAN diagnosis, without renal graft biopsy and to stratify the risk to develop this complication. Moreover, we have described a fatal case of PML associated with a anergy state of the JCv-specific T cells. Functional assessment of Polyomavirus-specific T cells could help to propose new diagnostic assays and immunotherapy approaches. Functional restauration of Polyomavirus-specific T cells could provide a promising therapeutic approache to control viral reactivations without increase of allogenic rejection risk.

Les virus du Chikungunya (CHIKV) et de la dengue (DENV) sont deux virus émergents qui sévissent dans les régions tropicales et subtropicales du monde entier et qui sont transmis par les moustiques du genre Aedes. Ces dernières années, leur transmission a surtout progressé dans les zones urbaines et périurbaines touchant des millions d’individus et faisant de ces deux pathogènes des sujets majeurs de préoccupation pour la santé publique. Le Chikungunya et la Dengue sont des infections dites aiguës entrainant une mise en place rapide de la réponse immunitaire innée qui joue un rôle majeur dans le contrôle et l’évolution de la maladie. Les cellules Natural Killer (NK) représentent une population cellulaire clé de la réponse innée et jouent un rôle crucial dans les mécanismes de défense mis en place. A travers une étude ex vivo et in vitro, nous nous sommes intéressées à la caractérisation des cellules NK à travers (i) une étude phénotypique et fonctionnelle des cellules NK chez des patients infectés en phase aiguë par le CHIKV, DENV-2 ou par les deux virus et (ii) à la caractérisation des interactions entre les cellules NK et les cellules cibles infectées par le virus. L’ensemble de ces données contribue à mieux identifier l’implication des cellules NK dans le contrôle des infections par le CHIKV et DENV-2 permettant ainsi de mieux comprendre les mécanismes à l’origine des dérèglements de la réponse immunitaire. Au cours des dernières épidémies, plusieurs cas de patients coinfectés par les deux virus ont été répertoriés. De plus, l’expansion géographique des moustiques Aedes pourrait amener à une augmentation du nombre de cas de coinfections sans que les mécanismes sous jacents aux coinfections ne soient étudiés. Afin de pouvoir réponse à certaines questions concernant ce phénomène, nous avons mis en place un modèle expérimental de coinfection par CHIKV et DENV-2 chez le macaque Rhésus. / Chikungunya (CHIKV) and Dengue (DENV) virus are both re-emerging viruses transmitted by Aedes mosquitoes and responsible of widespread outbreaks in tropical and subtropical country. Recently, transmission of both viruses had emerged in urban and peri-urban area infecting millions of persons. Chikungunya and Dengue are both acute infections where innate immunity rapidly takes place and play a crucial role in the control and in the evolution of the disease. Natural Killer cells (NK) represent one of the major cellular population of innate immunity and play a crucial role in defense mechanism. By way of ex vivo and in vitro studies, we characterized NK cells by (i) a phenotypic and functional study of NK cells in CHIKV, DENV-2 infected patients or CHIKV/DENV-2 co-infected patients and (ii) characterization of NK cells interactions with infected target cells. During last outbreaks, several cases of co-infected patients were reported. Moreover, geographic spread of Aedes mosquitoes could increase number of coinfection cases without underlying mechanisms being explored. In order to respond to certain questions regarding coinfections, we realized a co-infected CHIKV and DENV-2 experimental model in Rhesus macaques.Together, these data will contribute to better identify NK cells implication in the control of CHIKV and DENV-2 infections allowing a better comprehension of mechanisms that causes immune system disorder.

Les virus du Chikungunya (CHIKV) et de la dengue (DENV) sont deux virus émergents qui sévissent dans les régions tropicales et subtropicales du monde entier et qui sont transmis par les moustiques du genre Aedes. Ces dernières années, leur transmission a surtout progressé dans les zones urbaines et périurbaines touchant des millions d'individus et faisant de ces deux pathogènes des sujets majeurs de préoccupation pour la santé publique. Le Chikungunya et la Dengue sont des infections dites aiguës entrainant une mise en place rapide de la réponse immunitaire innée qui joue un rôle majeur dans le contrôle et l'évolution de la maladie. Les cellules Natural Killer (NK) représentent une population cellulaire clé de la réponse innée et jouent un rôle crucial dans les mécanismes de défense mis en place. A travers une étude ex vivo et in vitro, nous nous sommes intéressées à la caractérisation des cellules NK à travers (i) une étude phénotypique et fonctionnelle des cellules NK chez des patients infectés en phase aiguë par le CHIKV, DENV-2 ou par les deux virus et (ii) à la caractérisation des interactions entre les cellules NK et les cellules cibles infectées par le virus. L'ensemble de ces données contribue à mieux identifier l'implication des cellules NK dans le contrôle des infections par le CHIKV et DENV-2 permettant ainsi de mieux comprendre les mécanismes à l'origine des dérèglements de la réponse immunitaire. Au cours des dernières épidémies, plusieurs cas de patients coinfectés par les deux virus ont été répertoriés. De plus, l'expansion géographique des moustiques Aedes pourrait amener à une augmentation du nombre de cas de coinfections sans que les mécanismes sous jacents aux coinfections ne soient étudiés. Afin de pouvoir réponse à certaines questions concernant ce phénomène, nous avons mis en place un modèle expérimental de coinfection par CHIKV et DENV-2 chez le macaque Rhésus.

L’allogreffe de cellules souches hématopoïétiques (CSH) est un traitement efficace des Hémopathies malignes. Cependant, les complications des allogreffes parmi lesquelles les infections virales sont associées parfois à une morbidité et une mortalité importantes. Ces infections surviennent en l’absence de reconstitution immunitaire. Un monitoring régulier de la charge virale des principaux agents infectieux impliqués est réalisé mais amène parfois à la mise en oeuvre abusive de traitements anti-viraux qui ne sont pas dénués de toxicité.Dans ce travail, nous proposons d’associer à ce monitoring un suivi régulier de la reconstitution immunitaire spécifique afin de cibler parmi les patients présentant une réactivation ceux qui nécessitent un traitement curatif de ceux qui pourront maîtriser l’infection par leur système immunitaire. Nous illustrons ce propos avec le virus d’Epstein Barr (EBV) et avons en cours une étude sur l’Adénovirus (ADV).Dans certains cas parfaitement ciblés, les traitements anti-viraux s’avèrent inefficaces. C’est pourquoi dans ce travail, nous présentons la mise au point d’une technique de grade clinique de production de lymphocytes T cytotoxiques anti-ADV (CTL anti-ADV) en condition GMP (Good Manufacturing Practice), grâce au système CliniMACS et au Cytokine Capture System de Miltenyi, afin de proposer une immunothérapie adoptive.Nous décrivons par la suite trois expériences cliniques de traitement compassionnel d’une infection ADV post-allogreffe de CSH. Enfin, nous présentons les résultats préliminaires de la production de CTL bispécifique anti-ADV et CMV / Hematopoietic stem cells Transplantation (HSCT) is a well recognized strategy for treatment of haematological malignancies. However, HSCT complications among which the viral infections a reassociated with high morbidity and mortality. These infections arise in the absence of immune reconstitution. Monitoring of viral reactivations after allogeneic HSCT is necessary, to identify patients at risk of viral infections, but not sufficient, as patients may be abusively treated. In this work we propose to combine viral DNA load assessment with specific immune monitoring to target patients who need to be treated. We report a retrospective study investigating EBV infection and EBV-specific immune recovery using the functional IFN Elispot assay in 40 allogeneic HSCT patients. We initiated a similar study with ADV which is pending. However, although patients are correctly targeted, anti-viral treatment is sometimes not effective. We present a study on the development of a complete clinical grade generation of Human anti-Adenovirus cytotoxic T cells in GMP (Good Manufacturing Practice) conditions, thanks to the system CliniMACS and the Cytokine Capture System, to propose an adoptive immunotherapy to the recipient.We describe afterwards three clinical experiments of treatment of an ADV infection after HSCT.Finally, we present the preliminary results of the anti-ADV and -CMV bi-specific CTL production.

Les infections virales des voies respiratoires (IVVRs) causées par certains virus comme la grippe et le COVID-19 ont un impact significatif sur la santé publique et l’économie mondiale. Ces infections touchent un nombre important de personnes dans le monde et exercent une pression immense sur les systèmes de santé. Pour atténuer les effets néfastes des IVVRs, il est important de développer des techniques de détection précoce capables d’identifier les personnes infectées même si elles ne présentent aucun symptôme. Une telle détection permet un isolement et raitement rapide, ce qui réduit le risque de transmission et permet des interventions de santé publique ciblées pour limiter la propagation de l’infection. Les méthodes de détection actuelles telles que la réaction en chaîne par polymérase (RCP) démontrent une sensibilité et une spécificité élevées, atteignant des taux de détection de 100% avec certaines méthodes de test disponibles dans le marché. De plus, les approches actuelles d’apprentissage automatique pour la détection des IVVRs, montrent des résultats prometteurs ; cependant, les méthodes actuelles reposent souvent sur l’apparition des symptômes, exigent un équipement coûteux et un personnel formé, et fournissent des résultats relativement retardés. Notre projet vise à étudier la faisabilité de l’utilisation d’un algorithme d’apprentissage automatique entraîné sur des données physiologiques provenant de biocapteurs portables lors d’un protocole de test de marche sur escalier pour prédire le niveau d’inflammation associé aux IVVRs. De plus, l’étude vise à identifier les indicateurs les plus prédictifs des IVVRs. Des participants en bonne santé ont été recrutés et inoculés avec un vaccin antigrippal vivant pour induire une réponse immunitaire. Au cours d’une série de tests d’escalier contrôlés cliniquement, des physiomarqueurs tels que la fréquence respiratoire et la fréquence cardiaque ont été meusurés à l’aide de biocapteurs portables. Les données collectées ont été utilisées pour développer un modèle de prédiction en ayant recours aux algorithmes d’apprentissage automatique, combinés avec un réglage d’hyperparamètres et en écartant un participant à la fois lors de l’entraînement du modèle. L’étude a développé avec succès un modèle prédictif qui démontre des résultats prometteurs dans la prédiction du niveau d’inflammation lié au vaccin induit. Notamment, les caractéristiques de variabilité de la fréquence cardiaque (VFC) dérivées du biocapteur portable présentaient le potentiel le plus élevé pour détecter le niveau d’inflammation, atteignant une sensibilité de 70% et une spécificité de 77%. Les implications du modèle de prédiction développé sont importantes pour les cliniciens et le grand public, notamment en termes d’autosurveillance et d’intervention précoce. Grâce aux algorithmes d’apprentissage automatique et des physiomarqueurs utilisés, en particulier les caractéristiques de VFC, cette approche a le potentiel de faciliter l’administration en temps opportun des traitements appropriés, atténuant ainsi l’impact des futures épidémies des IVVRs. L’intégration de biocapteurs portables et d’algorithmes d’apprentissage automatique fournit une stratégie innovante et efficace de détection précoce, permettant une intervention rapide et réduisant la charge sur les systèmes de santé / Viral respiratory tract infections (VRTIs) caused by certain viruses like influenza and COVID-19, significantly impact public health and the global economy. These infections affect a large number of people worldwide and put immense pressure on healthcare systems. To mitigate the detrimental effects of VRTIs, it is crucial to urgently develop accurate early detection techniques that can identify infected individuals even if they do not exhibit any symptoms. Timely detection allows for prompt isolation and treatment, reducing the risk of transmission and enabling targeted public health interventions to limit the spread of the infection. Current detection methods like polymerase chain reaction (PCR) demonstrate high sensitivity and specificity, reaching 100% detection rates with some commercially available testing methods. Additionally, current machine learning approaches for automatic detection show promising results; however, current methods often rely on symptom onset, demand expensive equipment and trained personnel, and provide delayed results. This study aims to investigate the feasibility of utilizing a machine learning algorithm trained on physiological data from wearable biosensors during a stair stepping task protocol to predict the level of inflammation associated with VRTIs. Additionally, the study aims to identify the most predictive indicators of VRTIs. Healthy participants were recruited and inoculated with a live influenza vaccine to induce an immune response. During a series of clinically controlled stair tests, physiomarkers such as breathing rate and heart rate were monitored using wearable biosensors. The collected data were employed to develop a prediction model through the utilization of gradient boosting machine learning algorithms, which were combined with hyperparameter tuning and a leave-one-subject-out approach for training. The study successfully developed a predictive model that demonstrates promising results in predicting the level of inflammation related to the induced VRTI. Notably, heart rate variability (HRV) features derived from the wearable biosensor exhibited the highest potential in detecting the level of inflammation, achieving a sensitivity of 70% and a specificity of 77%. The implications of the developed prediction model are significant for clinicians and the general public, particularly in terms of self-monitoring and early intervention. By leveraging machine learning algorithms and physiomarkers, specifically HRV features, this approach holds the potential to facilitate the timely administration of appropriate treatments, thereby mitigating the impact of future VRTI outbreaks. The integration of wearable biosensors and machine learning algorithms provides an innovative and effective strategy for early detection, enabling prompt intervention and reducing the burden on healthcare system