Le vieillissement est associé à un ralentissement des fonctions physiologiques, une plus grande vulnérabilité aux maladies, des inflammations chroniques et bien plus encore. Cependant, l'impact d'un vieillissement sain sur la programmation moléculaire des cellules est mal comprise.

Un projet commun en collaboration avec le laboratoire Maxim Artyomovde la Washington University à St.Louis, nous permettra de comprendre le vieillissement humain à tous les niveaux, du niveau moléculaire au niveau organique en passant par les fonctions propres aux organes, en opérant une caractérisation complète et une analyse des systèmes à partir de jeux de données multi-omniques à grande échelle. Ces jeux de données inclut des transcriptomiques mono-cellulaires et en masse, l'épigénomique, la métabolomique, la protéomique, les tests sanguins cliniques et autres. L'objectif ultime est d'identifier les facteurs majeurs de vieillissement humain au moyen de données longitudinales bien contrôlées.

Ce groupe crée de nouvelles méthodes et met en place des pipelines de calcul pour tous les stades d'analyse des données expérimentales. Notre expertise en bio-informatique, machine learning et développement logiciel nous permet d'appliquer les meilleures pratiques indispensables pour créer des pipelines robustes et évolutifs.

Principales publications :

1. Shchukina, I., Bagaitkar, J., Shpynov, O. et al. Enhanced epigenetic
   profiling of classical human monocytes reveals a specific signature of
   healthy aging in the DNA methylome. Nat Aging 1, 124–141 (2021).
2. Mogilenko, D., Shpynov, O. et al. Comprehensive profiling of an aging immune
   system reveals clonal GZMK+ CD8+ T cells as conserved hallmark of
   inflammaging. Immunity 54.1 (2021): 99-115.
3. Arthur, L., Esaulova, E., Mogilenko, D. et al. Cellular and plasma
   proteomic determinants of COVID-19 and non-COVID-19 pulmonary
   diseases relative to healthy aging. Nat Aging 1, 535–549 (2021).