Zoltán Kutalik

© Félix Imhof, UNIL

Version du 28 mai 2018

Zoltán Kutalik, professeur associé

Mathématicien et statisticien, Zoltán Kutalik est un spécialiste de l’analyse des données «omiques» massives. Ses travaux en épidémiologie génétique visent à toujours mieux comprendre les mécanismes moléculaires à l’origine de diverses pathologies complexes. Affilié à l’Institut suisse de bioinformatique depuis 2006 et à l’Institut universitaire de médecine sociale et préventive depuis 2013, il a été promu professeur associé de l’UNIL au 1er avril 2018.

Originaire de Hongrie, Zoltán Kutalik effectue des études de mathématiques à Budapest. Il poursuit sa formation en Angleterre, à l’Université de Manchester puis à l’Université d’East Anglia où il réalise son doctorat consacré à la modélisation de la croissance bactérienne, avec un intérêt particulier pour les changements au niveau du transcriptome. En 2006, il rejoint l’Institut suisse de bioinformatique (SIB) et intègre le groupe de Sven Bergmann au Département de génétique médicale de l’UNIL ; il y est nommé maître-assistant en 2011. Deux ans plus tard, nommé group leader du SIB, il rejoint l’Institut universitaire de médecine sociale et préventive du CHUV au titre de professeur assistant.

Depuis son arrivée à Lausanne, Zoltán Kutalik s’est spécialisé dans l’analyse statistique des données génétiques massives telles que celles fournies par les études d’associations pangénomiques (Genome-Wide Association Studies), des travaux sur l’héritabilité inexpliquée (Missing Heritability), l’investigation des maladies génétiques complexes (hépatite C, narcolepsie) et les méta-analyses d’études portant sur divers traits anthropométriques. Il s’implique de façon déterminante dans des projets d’envergure comme l’étude CoLaus, la Swiss Hepatitis Cohort Study, Hypergenes, etc.

Ses plus récents travaux portent sur l’obésité dont il étudie l’héritabilité et les interactions entre les déterminants génétiques et environnementaux ; dans un article paru en mai 2018 dans Nature Communications, il décrit les marqueurs génétiques associés à un sous-type de cette pathologie, métaboliquement favorable, qui réduirait les risques de maladies coronariennes. En collaboration avec l’EPFL et l’Université d’Edinburg, il a développé un modèle statistique visant à percer les secrets de la génétique de la longévité. Dans une orientation plus fondamentale, c’est aux variants génétiques (très) rares mais ayant des effets très forts qu’il s’intéresse, toujours dans le but d’identifier des prédicteurs efficaces des maladies complexes pour mieux en assurer la prévention et développer des interventions de plus en plus personnalisées.

L’activité de Zoltán Kutalik est soutenue par de nombreux subsides du FNS, de SystemsX et de l’industrie notamment ; il a été lauréat plusieurs prix dont le Prix Leenaards de la recherche scientifique en 2013. Membre des associations européenne et américaine de génétique humaine, il œuvre depuis 2017 dans l’editorial board de Human Molecular Genetics.

Bio express

Par: Véronique Jost/Communication FBM

Version du 13 juin 2013

Zoltán Kutalik, professeur assistant en prétitularisation conditionnelle

Mathématicien et statisticien, Zoltán Kutalik est un spécialiste de l’analyse des données omiques massives. Il a été nommé professeur assistant de l’UNIL en prétitularisation conditionnelle à l’Institut universitaire de médecine sociale et préventive dès le 1er avril 2013.

Né en 1978 à Budapest (Hongrie), Zoltán Kutalik effectue des études de mathématiques appliquées à l’Université de Budapest, avec une année Erasmus réalisée à l’Université d’East Anglia (Norwich, Angleterre). Il accomplit ensuite un second Master à l’University of Manchester Institute of Science and Technology où il s’intéresse à l’analyse statistique des puces ARN. Il revient ensuite à l’Université d’East Anglia pour y accomplir une thèse sur la modélisation de la croissance bactérienne, aux plans individuel et populationnel, en examinant plus particulièrement les changements au niveau du transcriptome¹.

Son doctorat en poche en 2006, il rejoint alors le groupe de Sven Bergmann au Département de génétique médicale de l’UNIL. Il y est nommé maître-assistant en 2011, ce qui lui permet de créer son propre groupe de recherche, avant de décrocher le poste de professeur assistant à l’Institut universitaire de médecine sociale et préventive du CHUV dès le 1er avril 2013.

Avec l’émergence des nouvelles technologies de séquençage à haut débit, des ressources analytiques sont devenues nécessaires pour dépouiller les données, impliquant de nouvelles méthodologies et de nouveaux algorithmes. Depuis son arrivée à Lausanne, Zoltán Kutalik s’est progressivement spécialisé dans l’analyse statistique des données génétiques massives telles que celles fournies par les études d’associations pangénomiques (Genome-Wide Association Studies), l’investigation de l’héritabilité inexpliquée (Missing Heritability), les maladies génétiques complexes (hépatite C, narcolepsie) et les méta-analyses d’études pangénomiques pour les traits anthropométriques. Il participe de façon déterminante à des projets d’envergure comme l’étude CoLaus, la Swiss Hepatitis Cohort Study, Hypergenes, etc.

Sa capacité à collaborer avec biologistes et médecins, tout en maniant l’excellence mathématique et une certaine polyvalence informatique, lui a permis de décrocher de nombreux subsides du FNS, de l’Institut suisse de bioinformatique (SIB), de la Fondation Leenaards et de l’industrie. Le SIB a salué son talent en lui décernant le Young Swiss Bioinformatician Award en 2008. La même année, il reçoit le prix de l’Investigator-in-Training Award de la FBM. En 2013, il décroche, en collaboration avec les Services des maladies infectieuses du CHUV et des HUG, le Prix Leenaards pour la recherche scientifique.

Zoltán Kutalik est membre du SIB et des associations européenne et américaine de génétique humaine.

¹ Le transcriptome est l'ensemble des ARN (messagers, ribosomiques, de transfert et autres espèces d'ARN) issus de la transcription du génome.

Par: Francine Billotte/Communication FBM