Les maladies cardio-vasculaires MCV représentent la première cause de mortalité en Europe, devant les différents cancers, et sont un enjeu actuel majeur de santé publique. Le système immunitaire est impliqué dans l’étiologie de ces maladies. Parmi les nombreux acteurs du système immunitaire, les lymphocytes T jouent un rôle prépondérant dans l’établissement de ces maladies, leur progression ou la réparation des tissus endommagés. Les lymphocytes T exercent leur fonction suite à leur activation déterminée par leur capacité à reconnaitre de manière spécifique des protéines, ou antigènes, soit exogènes, issues par exemple de pathogènes, allergènes, ou endogènes issues par exemple du renouvellement physiologique cellulaire ou de cellules tumorales. Cette reconnaissance est opérée par un récepteur particulier, appelé le TCR pour T-cell receptor. Contrairement à la majorité des gènes, le TCR est généré par un processus de recombinaison somatique aléatoire entre une centaine de gènes appartenant à trois grandes familles : V, pour Variable, D pour Diversité et J pour Jonction. Ce mécanisme, unique aux gènes codant pour les récepteurs spécifiques d’antigènes, a lieu dans le thymus, au cours du développement et de la différenciation des lymphocytes T et conduit à la production de plusieurs milliards de TCR différents chez un individu. Cette diversité forme le répertoire TCR et confère à chaque individu la capacité de reconnaitre tout antigène, exogène ou endogène, et de mettre en œuvre une réponse immunitaire. Ainsi, le répertoire TCR va être façonné tout au long de la vie d’un individu au gré des expositions variables et/ou successives à l’environnement antigénique auquel il se confronte. Dans le cadre de ma thèse, j’avais pour objectif d’évaluer quel pouvait être le lien entre la composition du répertoire TCR et sa dynamique avec le développement et la progression des maladies cardio-vasculaires. D’une part, j’ai évalué la fiabilité des technologies de séquençage permettant l’analyse fine de la composition du répertoire TCR au travers de la quantification des séquences de plusieurs milliers de TCR. Au cours de ces travaux, j’ai développé un outil de contrôle qualité qui m’a permis d’identifier un phénomène de contamination dépendant de la gamme de séquenceur utilisant la technologie d’amplification par exclusion, et de mettre au point un algorithme de détection et de décontamination de nos données. D’autre part, j’ai caractérisé le répertoire TCR dans différentes situations de MCV. Au travers d’une collaboration nationale, j’ai caractérisé le répertoire TCR circulant de cas pédiatriques du syndrome d’inflammation multiple survenus suite à la COVID-19. Cette étude a été fondamentale pour confirmer l’effet superantigène à distance d’une infection au Sars-CoV2, et de démontrer la pertinence des données de séquençage TCR en complément d’observations cliniques pour l’aide au diagnostic. Dans le cadre d’une collaboration internationale, nous avons eu accès à des prélèvements sanguins de patients ayant eu un infarctus du myocarde. L’objectif de mes travaux était d’identifier, à partir des TCR du sang de ces patients, un ensemble de TCR capables de prédire la réparation cardiaque chez ces patients. Ces travaux ont permis de démontrer la faisabilité d’une méthode d’identification d’une signature de TCR distinguant les bons des mauvais réparateurs. Enfin, dans une seconde cohorte de patients atteints d’infarctus, j’ai exploré la pertinence de l’analyse en réseau des TCR pour l’analyse de données de séquençage à faible couverture. Ces travaux ont permis de montrer que les signatures associées au pronostic de réparation cardiaques n’étaient pas liées à des TCR connus pour des spécificités cardiaques. Ensemble, ces résultats ont permis de mieux délimiter les possibilités que peuvent apporter le séquençage massif de TCR dans le contexte des maladies cardiovasculaires.