La leucémie aiguë lymphoblastique (LAL) est une maladie complexe à l’étiologie multifactorielle. Elle représente la forme la plus commune de cancer pédiatrique et malgré une augmentation significative du taux de survie des patients, près de 15% d’entre eux ne répondent pas aux traitements classiques et plus de 2/3 subissent les effets du traitement à long terme. Réduire ces chiffres passe par une meilleure compréhension des causes sous-jacentes de la LAL. À travers l’analyse des données de séquençage de nouvelle génération (SNG) de la cohorte QcALL du CHU Sainte-Justine, je me suis intéressé aux déterminants génomiques contribuant aux différents aspects de la LAL (prédispositions, développement/progression et rechutes). Dans un premier temps, j’ai développé un outil d’analyse (SNooPer) basé sur un algorithme d’apprentissage intégrant les données SNG normales et tumorales des patients, permettant d’identifier les mutations somatiques au sein de données à faible couverture (low-pass). Cet outil, couplé aux analyses prédictives in silico et aux validations fonctionnelles adéquates, nous a permis de caractériser les événements rares ou récurrents impliqués dans le processus leucémogène. En analysant les données de LALs pré-B, j’ai pu mettre en évidence une série de mutations drivers rares au niveau de gènes (ACD, DOT1L, HCFC1) qui n’avaient jamais été associés à la LAL. L’étude fonctionnelle de la mutation identifiée au niveau d’ACD, membre du complexe shelterin, a démontré qu’elle conduit à une réduction de l’apoptose et une augmentation de la taille des télomères. Outre l’intérêt de la découverte de ces nouveaux drivers, je souhaitais démontrer l’importance des mutations somatiques rares afin d'établir la spécificité interindividuelle, généralement sous-estimée, et d’identifier l’ensemble des fonctions cellulaires impliquées. Au cours de ces travaux, j'ai également mis en évidence de nouveaux évènements récurrents de la LAL à cellules T (LAL-T), en particulier au niveau de patients présentant un phénotype immature encore mal caractérisé. J'ai démontré l’influence d'une mutation dans le gène codant pour U2AF1, membre de la machinerie d’épissage (spliceosome), sur l’épissage de gènes d’intérêt et ainsi confirmer l’importance du dysfonctionnement de l’épissage dans le développement de la leucémie. J'ai également identifié deux suppresseurs de tumeurs portés par le chromosome X, MED12 et USP9X, qui n’avaient jamais été associés à la LAL-T auparavant et qui représentent un intérêt particulier étant donné le débalancement de l'incidence en fonction du sexe (ratio garçon:fille =1.22). Enfin, grâce à l’étude longitudinale de patients LAL-B ayant subi une ou plusieurs rechutes, j'ai analysé l'architecture et l'évolution clonales des tumeurs. J’ai ainsi identifié 2 profils évolutifs distincts gouvernant les rechutes précoces et tardives: d'un côté, une dynamique élevée alimentée par un dysfonctionnement des mécanismes de réparation de l'ADN et conduisant à l'émergence rapide de clones mieux adaptés – de l'autre, une dynamique réduite, quasi-inerte, suggérant l'échappement de cellules en dormance épargnée par la chimiothérapie. De manière générale, cette thèse a permis de contribuer à la caractérisation des déterminants génomiques qui constituent la variabilité inter- et intra-tumorale, participent au processus leucémogène et/ou aux mécanismes de résistance au traitement. Ces nouvelles connaissances contribueront à un raffinement de la stratification des patients et leur prise en charge personnalisée. / Acute lymphoblastic leukemia (ALL) is a complex disease with a multi-factorial etiology. It represents the most frequent pediatric cancer and despite a significant increase of survival rate, about 15% of the patients still do not respond to current treatment protocols and over 2/3 of survivors experience long-term treatment related side effects. To reduce these numbers, a better understanding of the underlying causes of ALL is needed. Through the analysis of next-generation sequencing (NGS) data obtained from the established Quebec cALL (QcALL) cohort of the Sainte-Justine hospital, I have been particularly concerned about the genomic determinants that contribute to different phases of ALL (predispositions, onset/progress and relapses). First, I developed an analysis tool (SNooPer) based on a machine learning algorithm integrating both normal and tumor NGS data of the patient to identify somatic mutations from low-pass sequencing. This tool, combined to in silico predictive analysis and to adequate functional validations, allowed us to characterize rare or recurrent events involved in the leukemogenesis process. Through the analysis of pre-B ALLs, I have been able to identify several rare driver genes which had never been associated to ALL before (ACD, DOT1L, HCFC1). The functional study of the identified mutation in ACD, a member of the shelterin complex, showed a concomitant lengthening of the telomeres and decreased apoptosis levels in leukemia cells. Besides the interest aroused by the discovery of these new drivers, I wanted to demonstrate the importance of low-frequency somatic events to establish the generally underestimated interindividual specificity and identify all cellular functions involved. During this work, I also identified new recurrent driver events in T-cell ALL (T-ALL), particularly among poorly characterized immature T-ALL patients. For example, I demonstrated the impact of a recurrent mutation in U2AF1, member of the spliceosome, on alternative splicing of cancer-relevant genes, further suggesting the importance of aberrant splicing in leukemogenesis. I also identified two new X-linked tumor suppressors, MED12 and USP9X, never associated to T-ALL before and obtained results supporting a potential role for these genes in the male-biased sex ratio observed in T-ALL (ratio male:female =1.22). Finally, through the longitudinal study of pre-B cALLs who suffered one or multiple relapses, I analyzed the clonal architecture and evolution of the tumors. I identified two distinct evolution patterns governing either early or late relapses: on one hand a highly dynamic pattern, sustained by a defect of DNA repair processes, illustrating the quick emergence of fitter clones - and on the other hand, a quasi-inert evolution pattern suggesting the escape from dormancy of neoplastic stem cells likely spared from initial cytoreductive therapy. Overall, this thesis contributed to the characterization of genomic determinants that constitute the inter- and intra-tumor variability, participate in leukemogenesis and/or in resistance mechanisms. This new knowledge will contribute to refine patient stratification and treatment.

L'objectif de cette thèse est de proposer de nouveaux algorithmes pour surmonter les limitations actuelles et de relever les défis ouverts dans le traitement de l'imagerie spectroscopique par résonance magnétique (ISRM). L'ISRM est une modalité non invasive capable de fournir la distribution spatiale des composés biochimiques (métabolites) utilisés comme biomarqueurs de la maladie. Les informations fournies par l'ISRM peuvent être utilisées pour le diagnostic, le traitement et le suivi de plusieurs maladies telles que le cancer ou des troubles neurologiques. Cette modalité se montre utile en routine clinique notamment lorsqu'il est possible d'en extraire des informations précises et fiables. Malgré les nombreuses publications sur le sujet, l'interprétation des données d'ISRM est toujours un problème difficile en raison de différents facteurs tels que le faible rapport signal sur bruit des signaux, le chevauchement des raies spectrales ou la présence de signaux de nuisance. Cette thèse aborde le problème de l'interprétation des données d'ISRM et la caractérisation de la rechute des patients souffrant de tumeurs cérébrales. Ces objectifs sont abordés à travers une approche méthodologique intégrant des connaissances a priori sur les données d'ISRM avec une régularisation spatio-spectrale. Concernant le cadre applicatif, cette thèse contribue à l'intégration de l'ISRM dans le workflow de traitement en radiothérapie dans le cadre du projet européen SUMMER (Software for the Use of Multi-Modality images in External Radiotherapy) financé par la Commission européenne (FP7-PEOPLE-ITN). / The aim of this thesis is to propose new algorithms to overcome the current limitations and to address the open challenges in the processing of magnetic resonance spectroscopic imaging (MRSI) data. MRSI is a non-invasive modality able to provide the spatial distribution of relevant biochemical compounds (metabolites) commonly used as biomarkers of disease. Information provided by MRSI can be used as a valuable insight for the diagnosis, treatment and follow-up of several diseases such as cancer or neurological disorders. Obtaining accurate and reliable information from in vivo MRSI signals is a crucial requirement for the clinical utility of this technique. Despite the numerous publications on the topic, the interpretation of MRSI data is still a challenging problem due to different factors such as the low signal-to-noise ratio (SNR) of the signals, the overlap of spectral lines or the presence of nuisance components. This thesis addresses the problem of interpreting MRSI data and characterizing recurrence in tumor brain patients. These objectives are addressed through a methodological approach based on novel processing methods that incorporate prior knowledge on the MRSI data using a spatio-spectral regularization. As an application, the thesis addresses the integration of MRSI into the radiotherapy treatment workflow within the context of the European project SUMMER (Software for the Use of Multi-Modality images in External Radiotherapy) founded by the European Commission (FP7-PEOPLE-ITN framework).

Le pemphigus est une maladie bulleuse auto-immune sévère causée par des auto- anticorps (Ac) ciblant la desmogléine (Dsg) 1 et/ou 3, principalement de la sous-classe IgG4. Certains Ac non spécifiques à la Dsg ont été décrits, comme la desmocolline 3 (Dsc3), mais leur pertinence est peu connue. Suite à l’étude RITUX3 en 2017, le traitement de première intention du pemphigus est le rituximab (RTX). Ce projet comprend trois volets qui s’inscrivent dans la caractérisation immunologique des patients inclus dans l’étude RITUX3, visant à mieux comprendre la pathogénèse et la prise en charge du pemphigus. Nous avons d’abord étudié la diversité isotypique des Ac anti-Dsg3. Nous avons démontré qu’un nombre d’isotypes plus élevé mène à un risque de rechute, particulièrement l’IgG3 anti-Dsg3 qui était détecté chez 71% des rechuteurs, comparativement à 12% des patients en rémission complète. Ensuite, nous avons étudié la prévalence et la pathogénicité in vitro des Ac anti-Dsc3. Ils étaient détectés chez 21% des patients, soit significativement plus qu’une population de donneurs sains. L’isotype principal était l’IgA, et leur pathogénicité in vitro a été démontrée à partir de sérums de patients et de souris immunisées. La présence de ces Ac permettait d’expliquer une bonne proportion des cas de discordance entre le profil sérologique d’anti-Dsg et le phénotype clinique des patients. Finalement, nous avons étudié la prévalence d’Ac anti-rituximab (ARA) chez les patients traités par RTX. Ils étaient détectés chez 31% des patients, mais n’affectaient pas l’atteinte d’une rémission complète et ne seraient pas une contre-indication à des perfusions subséquentes. Par contre, un petit groupe de patients qui présentaient des ARA fonctionnels étaient à risque de rechute. / Pemphigus is a severe auto-immune blistering disease caused by auto-antibodies (Abs) targeting desmoglein (Dsg) 1 and/or 3, mainly of the IgG4 subclass. Several Abs non-specific to the Dsg have been described, including desmocollin (Dsc) 3, but their relevance is not well known. Since the RITUX3 clinical trial in 2017, rituximab (RTX) is recommended as the first-line treatment for moderate-to-severe pemphigus. This project consists of three parts with the main goal of immunologically characterizing patients who were included in the RITUX3 trial, to allow a better understanding of the pathogenesis and treatment of pemphigus. First, we studied the diversity of IgG anti-Dsg3 subclasses. A higher number of subclasses was associated with a significant risk of relapse, especially with IgG3 anti-Dsg3 detected in 71% of relapsing patients, compared to 12% of patients in complete remission. Then, we studied the prevalence and pathogenicity of anti-Dsc3 Abs. They were detected in 21% of patients, significantly more than healthy donors. The main isotype was IgA, and their in vitro pathogenicity was demonstrated with sera from patients and immunized mice. Their presence explained a good proportion of cases who presented discrepancies between the clinical phenotype and the serological profile of anti-Dsg Abs. Finally, we studied the prevalence of anti-RTX Abs (ARA) in patients treated with RTX. They were detected in 31% of patients but did not affect the rate of complete remission and are not a contra-indication to receive subsequent perfusions. However, a small group of patients who presented functional ARA were at risk of relapse.