ENvironnement, mécanismes BIOlogiques et santé CARdio-rénalE : focus sur l’insuffisance cardiaque (ENBIO-CARE)

Les maladies cardiovasculaires (MCV) et la maladie rénale chronique (MRC) constituent un enjeu majeur de santé publique à l’échelle mondiale, appelant au développement de stratégies de prévention efficaces. Dans ce contexte, la nutrition joue un rôle central. La consommation d’aliments ultra-transformés (AUT)—produits industriels formulés à partir d’ingrédients raffinés, d’additifs et de procédés technologiques complexes—s’est fortement accrue au cours des dernières décennies, atteignant jusqu’à 60 % des apports énergétiques dans certains pays. Une consommation élevée d’AUT est associée à de nombreux facteurs de risque cardio-rénaux et métaboliques, notamment l’obésité, le diabète et les MCV. Toutefois, les mécanismes biologiques reliant les AUT à la santé cardio-rénale demeurent encore insuffisamment élucidés. Cette lacune a récemment conduit le Sénat français ainsi que plusieurs équipes de recherche pionnières à souligner la nécessité de développer des travaux approfondis visant à mieux comprendre ces associations et leurs mécanismes sous-jacents. Par ailleurs, la consommation d’AUT ne relève pas uniquement de choix individuels, mais est fortement influencée par les environnements physiques et alimentaires. La densité de l’offre en restauration rapide, l’accessibilité aux produits alimentaires, ou encore, à l’inverse, la présence d’espaces naturels susceptibles de moduler le stress et les comportements alimentaires, pourraient jouer un rôle déterminant dans la santé cardio-rénale. Dans ce contexte, les approches multi-omiques, combinées aux analyses de réseaux et aux méthodes d’apprentissage automatique, offrent des perspectives prometteuses pour intégrer des données complexes, identifier des signatures biologiques et décrypter les voies mécanistiques impliquées. Bien que leur pertinence ait été démontrée en épidémiologie cardio-rénale, notamment au sein du CIC-P, ces approches restent encore peu mobilisées en nutrition, en particulier pour l’étude des liens entre AUT, MCV et MRC. En parallèle, les développements récents en économétrie appliquée et en économétrie spatiale permettent d’analyser les relations entre environnement, comportements et santé en tenant compte des interdépendances territoriales, des effets de contexte et des hétérogénéités individuelles, ouvrant ainsi la voie à une meilleure identification des mécanismes causaux. Ce projet vise ainsi, d’une part, à mieux comprendre les déterminants environnementaux de la consommation d’aliments ultra-transformés, et d’autre part, à identifier les mécanismes biologiques reliant cette consommation à la santé cardio-rénale, avec un focus particulier sur l’insuffisance cardiaque. Pour ce faire, le projet s’appuiera sur l’intégration de données omiques (lipidomique, protéomique), associée à des méthodes analytiques avancées, incluant analyses de réseaux, apprentissage automatique et modélisation statistique. À l’interface entre santé publique et économie de l’environnement, cette thèse ambitionne de développer une approche intégrative combinant économétrie spatiale, biostatistique avancée, machine learning et analyses de réseaux. L’objectif est d’identifier des signatures biologiques robustes et de hiérarchiser les facteurs explicatifs reliant la consommation d’AUT aux trajectoires de santé cardio-rénale. Au-delà de l’identification de ces relations, le projet vise également à mieux comprendre la formation des inégalités socio-territoriales de santé et à fournir des éléments d’analyse mobilisables pour l’évaluation des politiques publiques en matière de nutrition, d’aménagement du territoire et de prévention.

Cette thèse vise à mieux comprendre le rôle des aliments ultra-transformés dans la santé cardio-rénale à travers une approche intégrée environnement–nutrition–biologie. Les objectifs sont les suivants :

1. Explorer l’influence des environnements physiques sur la consommation d’AUT et la santé cardio-rénale, en étudiant notamment la proximité des espaces naturels et des points de restauration rapide et supermarché.

2. Identifier les mécanismes biologiques reliant la consommation d’AUT à la santé cardio-rénale, en combinant lipidomique, biologie des systèmes et l’étude des composés issus des AUT (acides gras trans, PFAS).

3. Approfondir le lien entre AUT et insuffisance cardiaque, en analysant les biomarqueurs de f ibrose et les profils lipidiques aux différents stades de l’IC, depuis la population générale de patients souffrant d’IC jusqu’à l’insuffisance cardiaque avancée.

L’originalité du projet réside dans l’intégration d’approches issues de l’économétrie spatiale, de la biostatistique avancée, du machine learning et des analyses de réseaux pour identifier des signatures robustes et hiérarchiser les facteurs explicatifs liant la consommation d’AUT à la trajectoire de santé cardio-rénale.

Le Centre d’Investigation Clinique Plurithématique (CIC-P) de Nancy, adossé au CHRU de Nancy, est une structure dédiée à la recherche clinique et épidémiologique, disposant d’une expertise méthodologique et statistique avancée ainsi que d’un accès privilégié à des données cliniques et de cohortes longitudinales de grande ampleur, notamment la cohorte STANISLAS. Il constitue un acteur central dans la production et l’analyse de données de santé relatives aux pathologies cardio-rénales et à leurs facteurs de risque. Le CIC-P possède un axe de recherche dédiée à la nutrition et la santé cardio rénale.

Le Bureau d’Économie Théorique et Appliquée (BETA) est une unité mixte de recherche spécialisée en économie appliquée, reconnue pour ses travaux en économie de la santé, économie de l’environnement et économétrie. Les enjeux économiques liés à la santé et au vieillissement y occupent une place centrale, dans un contexte d’arbitrage des ressources des systèmes de santé et de transformation démographique.

Le projet de thèse sera mené conjointement entre le BETA et le CIC-P.

➢Diplômes requis :

Master en santé publique, ou épidémiologie ou biostatistique appliquée en sciences de la vie ou sciences économiques

➢ Compétences scientifiques attendues :

- Bonne maîtrise des outils statistiques (R ou Python).

- Langues : Connaissances approfondies en statistique ou épidémiologie.

- Connaissances en nutrition souhaitées.

- Une première expérience en analyse de données de cohortes.

- Langues de travail : français, anglais.

➢Autres qualités attendues :

• Curiosité scientifique, enthousiasme pour la recherche

• Autonomie, rigueur et sens de l’organisation

• Capacités d’analyse, de synthèse et facilité d’expression orale

• Esprit d’équipe et sens de la hiérarchie

• Capacité de rédaction scientifique en français et en anglais