Plateforme
EpiMed

Epigénétique médicale et bioinformatique

Présentation

L’activité de la plateforme EpiMed vise l’interconnexion entre la recherche fondamentale dans le domaine de l’épigénétique et la recherche translationnelle médicale, en particulier, dans le domaine du cancer et des maladies chroniques. Son expertise se repose sur le développement des approches bioinformatiques et de machine learning pour analyser de grands volumes de données moléculaires, telles que les données dites omiques (données d’expression de gènes issues du séquençage haut débit, données single cell, données de méthylation, protéome, ChIP-Seq, etc.), dans le but de répondre à des questions scientifiques concrètes des médecins et des chercheurs.

Le groupe EpiMed réunit des experts en bioinformatique, des biologistes et des médecins. Il a développé de nombreuses collaborations à l’échelle nationale et internationale, par exemple, avec des équipes biomédicales du CHU de Grenoble (France) et de l'hôpital Ruijin de Shanghai (Chine). EpiMed pilote plusieurs projets de recherche consacrés à la découverte de nouveaux biomarqueurs pronostiques dans les cancers, à l’exploration de la signification fonctionnelle des modifications d’histones et à la compréhension des liens entre les dérégulations épigénétiques, le métabolisme et le cancer.

Responsables

Saadi KHOCHBIN

Chef d’équipe, Responsable plateforme

Sophie ROUSSEAUX-PISON

Responsable plateforme, Inserm / DR2

Pôles d'expertises

Le groupe EpiMed mène des projets de recherche qui visent à identifier de nouveaux biomarqueurs pronostiques dans différents types de cancers. Cet axe explore le phénomène d’expressions hors-contexte de gènes spécifiques de tissus qui représente une source inédite de biomarqueurs potentiels. Dans cet objectif, EpiMed développe des approches innovantes en machine learning qui permettent de définir les biomarqueurs robustes, efficaces et reproductibles dans un grand nombre de cohortes.

Cet axe de recherche d’EpiMed consiste à explorer par des approches in silico le lien entre le métabolisme et les régulations épigénétiques, et le rôle de ce lien dans le processus oncogénique.

EpiMed développe des outils bioinformatiques et biostatistiques d’analyse de données omiques dédiés aux projets de recherche (epimedtools, ectopy). EpiMed conçoit également des systèmes d’information qui permettent la gestion des données génomiques et biocliniques, ainsi que des bases de données interopérables (EpiMed Database).

EpiMed contribue aux enseignements en statistiques et en intelligence artificielle à l’Université Grenoble Alpes et en interne à l’IAB. Certains cours sont également disponibles au grand public (EpiMed Open Course).

Nos publications majeures

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Aberrant activation of five embryonic stem cell-specific genes robustly predicts a high risk of relapse in breast cancers

Jacquet E, Chuffart F, Vitte AL, Nika E, Mousseau M, Khochbin S, Rousseaux S, Bourova-Flin…

BMC Genomics 2023 Aug 17;24(1):463. doi: 10.1186/s12864-023-09571-3. PMID: 37592220; PMCID:PMC10436393

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Ectopic expression of a combination of 5 genes detects high risk forms of T-cell acute lymphoblastic leukemia

Peng LJ, Zhou YB, Geng M, Bourova-Flin E, Chuffart F, Zhang WN, Wang T, Gao…

BMC Genomics 2022 Jun 24;23(1):467. doi:10.1186/s12864-022-08688-1. PMID: 35751016; PMCID: PMC9233359.

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NUT Is a Driver of p300-Mediated Histone Hyperacetylation: From Spermatogenesis to Cancer

Rousseaux S, Reynoird N, Khochbin S.

Cancers (Basel) 2022 Apr 29;14(9):2234. doi: 10.3390/cancers14092234. PMID: 35565363; PMCID:PMC9103113

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The combined detection of Amphiregulin, Cyclin A1 and DDX20/Gemin3 expression predicts aggressive forms of oral squamous cell carcinoma

Bourova-Flin E, Derakhshan S, Goudarzi A, Wang T, Vitte AL, Chuffart F, Khochbin S, Rousseaux…

Br J Cancer 2021 Oct;125(8):1122-1134. doi:10.1038/s41416-021-01491-x. Epub 2021 Jul 21. PMID: 34290392; PMCID: PMC8505643.

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EDEN Mother-Child Cohort Study Group. Immediate and durable effects of maternal tobacco consumption alter placental DNA methylation in enhancer and imprinted gene-containing regions

Rousseaux S, Seyve E, Chuffart F, Bourova-Flin E, Benmerad M, Charles MA, Forhan A, Heude…

BMC Med 2020 Oct 7;18(1):306. doi:10.1186/s12916-020-01736-1. PMID: 33023569; PMCID: PMC7542140.

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A six gene expression signature defines aggressive subtypes and predicts outcome in childhood and adult acute lymphoblastic leukemia.

Wang J, Mi JQ, Debernardi A, Vitte AL, Emadali A, Meyer JA, Charmpi K, Ycart…

Oncotarget 2015 Jun 30;6(18):16527-42. doi:10.18632/oncotarget.4113. PMID: 26001296; PMCID: PMC4599287

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Receptor-Independent Ectopic Activity of Prolactin Predicts Aggressive Lung Tumors and Indicates HDACi-Based Therapeutic Strategies

Le Bescont A, Vitte AL, Debernardi A, Curtet S, Buchou T, Vayr J, de Reyniès…

Antioxid Redox Signal 2015 Jul 1;23(1):1-14. doi: 10.1089/ars.2013.5581. Epub 2014 Mar 6. PMID: 24512221; PMCID: PMC4492736

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Sustaining cancer through addictive ectopic gene activation

Wang J, Rousseaux S, Khochbin S.

Curr Opin Oncol 2014 Jan;26(1):73-7. doi:10.1097/CCO.0000000000000032. PMID: 24275853

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Cancer hallmarks sustained by ectopic activations of placenta/male germline genes

Rousseaux S, Wang J, Khochbin S.

Cell Cycle 2013 Aug 1;12(15):2331-2. doi: 10.4161/cc.25545. Epub 2013 Jul 11. PMID: 23856584; PMCID:PMC3841303

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Ectopic activation of germline and placental genes identifies aggressive metastasis-prone lung cancers

Rousseaux S, Debernardi A, Jacquiau B, Vitte AL, Vesin A, Nagy-Mignotte H, Moro-Sibilot D, Brichon…

Sci Transl Med 2013 May 22;5(186):186ra66. doi:10.1126/scitranslmed.3005723. PMID: 23698379; PMCID: PMC4818008.

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Nos activités en images

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