L'hétérogénéité intra-tumorale (HIT) désigne la diversité des cellules malignes et des cellules normales qui composent le microenvironnement d'une tumeur. Elle constitue un réservoir de cellule innovantes connu pour jouer un rôle dans la progression tumorale et la résistance aux thérapies ciblées dans de nombreux cancers, y compris dans le carcinome rénal à cellules claires (ccRCC). L’un des grands défis de l’oncologie consiste donc à déchiffrer et contourner l’HIT au bénéfice des patients. Dans ce contexte, la technique de séquençage ARN sur cellules uniques (« single-cell RNA-sequencing » ou scRNA-seq) s’est largement développée ces dix dernières années et engage un tournant sans précédent dans le domaine puisqu’elle permet de caractériser le transcriptome de chaque sous-population cellulaire peuplant la tumeur. Dans le premier axe de ce travail de thèse, j’ai utilisé le scRNA-seq afin d’établir un atlas cellulaire du ccRCC révélant différents degrés d’hétérogénéité inter- et intra-tumorale, notamment dans les cellules malignes. En s’appuyant sur de grandes bases de données transcriptomiques, ce travail a démontré des associations significatives entre la présence de certaines populations malignes et la survie des patients, notamment parmi les tumeurs de bas grade celles qui donnent lieu à une rechute et auraient bénéficié d’un traitement adjuvant. Dans le second axe, davantage appliqué, j’ai établi et validé une stratégie innovante combinant la culture 3D du ccRCC et le scRNA-seq pour étudier l’impact d’agents inhibiteurs de kinases à l’échelle de la cellule unique. L’approche permet notamment d’identifier des populations cellules sensibles et de distinguer des réponses différentielles aux molécules dans le compartiment malin. Enfin, j’ai contribué au développement de UncoVer, une ressource en ligne répertoriant les données de scRNA-seq et transcriptomique spatiale dans le domaine des cancers urologiques. Dans l’ensemble, ces trois axes s’articulent dans le cadre d’une recherche résolument translationnelle et leurs résultats contribuent à mieux caractériser le ccRCC à l’échelle de la cellule unique, ainsi qu’à supporter l’utilisation prochaine de ces technologies innovantes au sein de dispositifs cliniques.