Toxicologie systémique, Biologie intégrative, Adverse Outcome Pathways, Radiations ionisantes, Radon, AOP-helpFinder, Text mining, Intelligence artificielle

La toxicologie systémique est une discipline visant à comprendre les effets des substances toxiques sur les organismes vivants en tenant compte de l'ensemble des systèmes biologiques. Elle permet d'acquérir une compréhension mécanistique détaillée des perturbations biologiques causées par ces substances et leurs conséquences néfastes en intégrant et en analysant diverses sources de données toxicologiques. Un moyen efficace et reconnu pour organiser les connaissances disponibles et parvenir à une compréhension mécanistique des effets toxiques est le concept des Adverse Outcome Pathways (AOPs). Les AOPs intègrent et décrivent l'ensemble des connaissances existantes, organisées en une séquence linéaire d'événements biologiques initiés par une exposition à un facteur de stress, et conduisant à un effet néfaste sur la santé humaine ou au niveau écotoxicologique. Cette thèse s'inscrit dans le cadre du projet européen RadoNorm, dont l'objectif est de comprendre les mécanismes sous-jacents aux effets délétères des radiations ionisantes (RI) et du radon, qu'ils soient isolés ou combinés avec d'autres facteurs de stress. En appliquant les principes de la toxicologie systémique, cette recherche a permis d'intégrer des données hétérogènes sous forme d'AOPs. Un accent particulier a été mis sur l'identification des mécanismes menant à des troubles neurodéveloppementaux induits par les RI, ainsi que sur l'évaluation des effets synergiques du radon et de la cigarette sur le cancer du poumon. Parallèlement, des approches de biologie systémique intégrative ont été mises en place et l'outil de text mining AOP-helpFinder, basé sur l'intelligence artificielle, a été enrichi pour faciliter l'analyse d'ensembles de données complexes. Grâce aux travaux menés dans cette thèse, AOP-helpFinder est devenu un outil complet, capable d'extraire automatiquement à partir de la littérature les relations entre des facteurs de stress et des événements biologiques, ainsi qu'entre les événements biologiques eux-mêmes, tout en fournissant un score de confiance sur les liens identifiés et en annotant automatiquement ces informations avec diverses bases de données toxicologiques. Ainsi, le travail de cette thèse a non seulement permis d'améliorer la compréhension des effets initiés par l'exposition aux RI, mais a également contribué aux avancées de la toxicologie moderne, bénéficiant à toute la communauté scientifique, grâce aux approches et outils développés qui soutiennent le développement d'AOPs et facilitent l'intégration et la compréhension mécanistiques des données.