Optimisation pharmacologique de combinaisons d’antibiotiques innovantes pour améliorer le traitement des infections pulmonaires à Mycobacterium abscessus.
ABG-131599 | Sujet de Thèse | |
30/04/2025 | Autre financement public |
- Santé, médecine humaine, vétérinaire
Description du sujet
Résumé:
Ce projet de thèse vise à optimiser les combinaisons d’antibiotiques pour améliorer le traitement des infections pulmonaires à Mycobacterium abscessus, une mycobactérie hautement résistante. Adossé au projet européen JPIAMR ACOMa, il repose sur des approches innovantes incluant des modèles in vitro et in vivo pour évaluer l’efficacité de nouvelles molécules (apramycine, oritavancine, éravacycline, delafloxacine, fidaxomycine, BL/BLi) en association avec des antibiotiques déjà utilisés. La méthodologie comprend l’évaluation pharmacodynamique des molécules, leur test dans des modèles pertinents (infection intracellulaire, Galleria mellonella) et l’analyse des mécanismes de résistance émergents. L’objectif est d’optimiser les traitements existants en identifiant des combinaisons plus efficaces et mieux adaptées aux spécificités de M. abscessus, contribuant ainsi à améliorer la prise en charge clinique de ces infections complexes.
Contexte et problématique :
Les infections causées par les mycobactéries non tuberculeuses (MNT), notamment Mycobacterium abscessus, sont extrêmement difficile à traiter en raison de leur résistance extrême à la plupart des agents antimicrobiens disponibles et de l’absence de nouveaux antibiotiques en cours de développement. Par conséquent, les échecs de traitement sont fréquents et s’accompagnent d’une morbidité et d’une mortalité élevées.
Les thérapies antibiotiques sont essentiellement empiriques et basées sur des associations de trois molécules pendant plusieurs mois de traitement. Les indices pharmacocinétiques et pharmacodynamiques liés à la concentration minimale inhibitrice (CMI) sont de loin les outils les plus populaires pour optimiser les schémas posologiques. Bien que simple et utile pour les cliniciens, la CMI souffre de nombreuses limitations, en particulier :
Elle est difficilement déterminée avec précision pour les antibiotiques instables dans le milieu (céphalosporine, pénème) sur les 3 à 5 jours d’expérimentation requis par des bactéries comme M. abscessus.
Elle ne fournit qu’une estimation moyenne de l’efficacité de l’antibiotique en ignorant la résistance adaptative qui entraîne une perte rapide de l’activité antimicrobienne comme observée lors d’expérience de bactéricidie.
Les mesures pharmacocinétiques et pharmacodynamiques basées sur la CMI sont peu utiles dans le cas des combinaisons d’antibiotiques pouvant réunir des antibiotique concentrations dépendant avec des antibiotiques temps dépendants.
Dans le cas des infections à MNT, l’optimisation des schémas posologiques pour traiter les infections à MNT doit s’appuyer sur des études précliniques, en particulier in vitro, car peu de patients sont disponible pour la mise en place d’essais cliniques. C’est pourquoi la modélisation PK/PD semi-mécanistique de ces combinaisons d’antibiotiques, développée dans l’unité Inserm U1070, est un outil prometteur. Cependant, la précision de ces modèles PK/PD dépend fortement de la qualité des données in vitro qui posent généralement un certain nombre de problèmes avec les mycobactéries :
Les expériences in vitro sont généralement réalisées sur quelques jours, ce qui n’est pas approprié avec cette bactérie à croissance lente pour observer une repousse tardive.
La plupart des études publiées se limitent à la souche de référence ou à un petit nombre d’isolats cliniques. Pourtant, l’efficacité des antibiotiques devrait être étudiée sur de nombreux isolats afin d’être plus pertinente d’un point de vue clinique.
Les infections à M. abscessus sont principalement pulmonaires, mais l’environnement pulmonaire est rarement pris en compte dans la littérature.
Par conséquent, pour améliorer le traitement des infections pulmonaires dues à M. abscessus de nouvelles approches in vitro doivent être développées.
Description du sujet :
Ce projet de thèse repose sur le projet ACOMa, un projet européen JPIAMR financé en 2023 qui consiste à réaliser une étude préclinique in vitro pour trouver une combinaison d’antibiotiques efficace (basée sur les antibiotiques les plus utilisés) contre les infections pulmonaires à M. abscessus en mettant en œuvre des approches innovantes. Ces approches innovantes associant de nouveaux modèles d’études (infections intracellulaires, biofilm, modèle in vivo de Galleria mellonella) ainsi que des approches de microbiologie et de modélisation PK/PD semi-mécanistiques ont permis d’identifier plusieurs associations d’antibiotiques prometteuses qui sont en cours de validation pour une étude d’efficacité in vivo.
L’objectif principal de ce projet de thèse et d’évaluer l’impact de l’apport de nouvelles molécules commercialisées comme l’apramycine, les bétalactamines combinées à un inhibiteur de bêta-lactamase (BL/BLi), l’oritavancine, l’éravacycline et la delafloxacine ou la fidaxomycine dans l’efficacité des combinaisons antibiotiques innovantes. En effet dans le projet actuel ACOMa, nous nous intéressons uniquement aux molécules déjà utilisée en association dans le traitement des infections pulmonaires à M. abscessus.
Dans ce projet il s’agit d’apporter de nouvelles molécules prometteuses dans ces associations identifiées dans le projet ACOMa afin d’améliorer leur efficacité, le projet de thèse sera découpé comme suit :
Partie 1 : Activité pharmacodynamique des nouvelles molécules seules ou en association (mois 0-6)
L’activité des nouveaux antibiotiques seuls sera évaluée par détermination des CMIs puis des Courbes debactéricidie.
Ces premiers paramètres permettrons de mettre en place une méthodologie innovante pour étudier les associations d’antibiotiques appelée “checkerboard dynamiques” qui permet le screening de nombreuses combinaisons en réduisant le nombre d’expérimentations. En parallèle de cette tâche, une étude de stabilité de ces molécules sera réalisée. Cette première partie permettra l’identification de nouvelles combinaisons prometteuses qui seront caractérisées en détails dans les autres tâches.
Partie 2 : Activité des nouvelles combinaisons dans des modèles innovants d’études in vitro de l’efficacité. Cette partie sera sub-divisée en deux partie (mois 6-18)
L’efficacité des combinaisons sélectionnées sera également testée sur une sélection de souches cliniques d’intérêt. Puis l’efficacité des combinaisons sera évaluée dans des modèles d’études plus complexes et plus relevant de la situation clinique. Ainsi les combinaisons seront évaluées dans un modèle d’infection intracellulaire nouvellement mis en place dans le laboratoire ainsi qu’un modèle in vivo d’infections à Galleria mellonella.
Partie 3 : Caractérisation moléculaire des mutant résistants sélectionnés pendant le traitement. (mois 15-24)
Le principal problème des traitements antibiotiques étant l’apparition de mutations conduisant à une résistance des bactéries au
Méthodologie et mise en œuvre :
Microbiologie : CMI, checkerboard, courbes de bactéricidie
Biologie moléculaire : réalisation de mutants, étude d’expression de gènes de résistance par PCR digitale, séquençage, caractérisation de souches résistantes
Biologie cellulaire : Mise en place d’un modèle d’infection intracellulaire
Autres : Mise en place d’outils d’analyse de combinaisons de trois antibiotiques, modélisation PK/PD
Prise de fonction :
Nature du financement
Précisions sur le financement
Présentation établissement et labo d'accueil
Founded in 2012, INSERM U1070, affiliated with the University of Poitiers, is a dynamic research unit composed of 20 permanent staff members, including clinicians, pharmacists, and scientists, supported by a vibrant cohort of 13 doctoral and master’s students.
Our mission is to optimize antibiotic usage with a focus on three critical objectives:
Enhancing efficacy,
Minimizing toxicity, and
Curbing the emergence of resistance.
To achieve these goals, we pioneer cutting-edge pharmacokinetic/pharmacodynamic (PK/PD) modeling techniques to identify optimal dosing regimens for antibiotics, whether used individually or in combination. Our research extends to exploring innovative routes of administration and advanced drug formulations to improve therapeutic outcomes.
INSERM U1070 bridges the gap between bench and bedside through a translational research approach that integrates microbiology, analytical chemistry, drug formulation, and preclinical in vivo studies. From cellular models to clinical applications, we ensure our work has a tangible impact on patient care.
Our efforts are backed by prestigious grants from organizations including Région Nouvelle-Aquitaine, ANR, PHRC, JPIAMR, IMI, and CPER-FEDER, enabling us to advance scientific frontiers. Collaborations with ANSES, French institutions like Pasteur institute, MMSB lyon, IPBS Toulouse and international partners such as Leiden University, Uppsala University, Hamburg University, Zurich university and the Vienna university, alongside leading pharmaceutical companies, further amplify our reach and innovation.
By fostering a multidisciplinary and global approach, INSERM U1070 is at the forefront of shaping the future of antibiotic therapies.
Profil du candidat
Les candidats devront être titulaire d’un Master 2 (depuis moins de 2 ans) et posséder de solides connaissances en Microbiologie. Ils devront, au cours de leur formation, avoir développé des compétences en culture d’organismes (bactéries, cellules eucaryotes), en Biologie Moléculaire (PCR, RT-qPCR, séquençage) et en physiologie bactérienne (Formation de biofilms, expression de gènes de virulence, …). Des connaissances en biologie moléculaire et en bio-informatique seraient aussi appréciées.
Nous recherchons une personne sociable, motivé.e, rigoureux.se, et qui aime travailler en équipe. L’autonomie et la prise d’initiative (force de proposition) seront des atouts indispensables.
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Expertises scientifiques :Ecologie, environnement
Niveau d’expérience :Junior
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EmploiRef. 131601Strasbourg , Grand Est , FranceIcam, site de Strasbourg-Europe
Enseignant-Chercheur en Informatique H/F (CDI)
Expertises scientifiques :Science de la donnée (stockage, sécurité, mesure, analyse)
Niveau d’expérience :Niveau d'expérience indifférent