EVANGELISTI Edouard (HDR)

Né à Cannes (France), diplômé à Nice (France), séjour postdoctoral au Sainsbury Lab, Université de Cambridge (Royaume-Uni), puis Assistant Professor et chef d’équipe à l’Université de Wageningen (Pays-Bas), Dr. Edouard Evangelisti est détenteur d’une Chaire d’Excellence IDEX UCA-JEDI à l’Université Côte d’Azur depuis mai 2024.

Comprendre comment les microorganismes filamenteux colonisent les plantes

Mes recherches visent à décrypter comment les microorganismes filamenteux, en particulier les oomycètes, colonisent les tissus végétaux et interagissent avec leur hôte. Contrairement aux virus et aux bactéries, qui colonisent par multiplication d’unités discrètes, et aux nématodes, qui explorent les tissus par mobilité, les oomycètes se développent sous forme de réseaux continus. Germant à partir d’une spore, ils peuvent ainsi étendre leur mycélium sur des distances dépassant de plusieurs ordres de grandeur leur taille d’origine, tout en déployant des structures spécialisées d’interaction avec l’hôte et des programmes génétiques successifs. Cette organisation spatiale singulière soulève une question centrale : comment ces systèmes coordonnent ils leurs activités à différentes échelles, de la cellule au tissu végétal ? Mon approche combine biologie moléculaire, biologie cellulaire, imagerie et analyse computationnelle afin d’identifier les principes fondamentaux qui gouvernent cette colonisation.

Modes de colonisation des plantes par les micro-organismes. De gauche à droite : stratégies fondées sur la prolifération d’unités (virus, bactéries), l’exploration active (nématodes) ou l’extension de réseaux continus (micro-organismes filamenteux).

Modes de colonisation des plantes par les micro-organismes. De gauche à droite : stratégies fondées sur la prolifération d’unités (virus, bactéries), l’exploration active (nématodes) ou l’extension de réseaux continus (micro-organismes filamenteux).

Perception et organisation subcellulaire des micro-organismes filamenteux

Cet axe de recherche vise à établir un cadre conceptuel pour comprendre comment les microorganismes filamenteux perçoivent leur environnement et structurent leur croissance à l’échelle subcellulaire. Il repose sur l’idée que la colonisation des tissus végétaux ne dépend pas uniquement de programmes génétiques, mais aussi de la capacité des cellules à intégrer des contraintes physiques et à s’organiser en compartiments fonctionnels, indépendants des organites classiques. Cette organisation indique que la perception et l’intégration de ces contraintes jouent un rôle central dans la structuration fonctionnelle des cellules filamenteuses. Mes travaux ont notamment conduit à l’identification d’une nouvelle famille de protéines à domaine DIX, spécifiques à certains eucaryotes du groupe SAR. Chez Phytophthora, ces protéines présentent une localisation hautement spécifique dans un compartiment des zoospores, suggérant des propriétés intrinsèques d’auto-organisation, probablement liées à l’association d’un domaine DIX et de régions intrinsèquement désordonnées. Ces résultats soutiennent un modèle dans lequel des assemblages protéiques dynamiques contribuent à la structuration interne des cellules et à l’intégration de signaux environnementaux. Ils révèlent ainsi des principes d’organisation cellulaire distincts des paradigmes établis chez les animaux et les plantes, et positionnent les microorganismes filamenteux comme des systèmes modèles pour l’étude de l’auto-organisation cellulaire.

Identification et caractérisation d’une famille de protéines à domaine DIX chez les eucaryotes du groupe SAR (a), formant probablement des assemblages moléculaires (b-c) et localisées dans un compartiment subcellulaire spécifique des zoospores de Phytophthora (d). Adapté de Kostareli et al. (2025).

Interactions moléculaires et dynamique de colonisation des tissus végétaux

Un second axe vise à comprendre comment les microorganismes filamenteux interagissent avec leur hôte et structurent la colonisation des tissus à l’échelle moléculaire et cellulaire. Mes travaux ont montré que ces organismes sécrètent des protéines capables de détourner les processus cellulaires de la plante, en ciblant des fonctions clés telles que le transport intracellulaire ou les réseaux de signalisation. Ces stratégies ne sont pas propres aux agents pathogènes : des mécanismes apparentés sont également mobilisés par des microorganismes symbiotiques, suggérant l’existence d’un continuum fonctionnel entre interactions bénéfiques et pathogènes. 

Dans la continuité de ces travaux, j’aborde la colonisation comme un processus spatio-temporel organisé, impliquant la distribution dynamique d’effecteurs, la reconfiguration des structures cellulaires de la plante et l’émergence d’interfaces spécialisées d’interaction. Cette approche s’inscrit en complément de mon premier axe, en reliant les principes d’organisation des microorganismes à leur capacité à remodeler leur environnement cellulaire. Pour accéder à cette complexité, je développe des approches quantitatives basées sur l’intelligence artificielle, permettant de transformer l’observation microscopique en données mesurables. Des outils tels qu’AMFinder et HFinder permettent d’analyser automatiquement la colonisation des tissus végétaux et de quantifier des paramètres clés, comme la localisation des effecteurs, la réorganisation des organites ou l’accumulation de récepteurs immunitaires aux interfaces d’infection. En passant d’une observation qualitative à une description systématique et reproductible, ces approches ouvrent la voie à une biologie quantitative de la colonisation. L’objectif est d’évoluer vers des modèles prédictifs capables d’anticiper le comportement des micro-organismes dans des environnements complexes.

Utilisation du deep learning pour extraire et quantifier les structures fongiques (hyphes) et les interfaces plante-pathogène (haustoria), ainsi que les organites de la plante (noyaux, chloroplastes). Ces données spatialisées permettent de transformer l’observation microscopique en une description quantitative de la colonisation, ouvrant la voie à des modèles prédictifs de croissance dans les tissus végétaux. Adapté de Korovesis et al. (2026).

Une ambition : concevoir des modèles prédictifs de la colonisation

Mes recherches visent à établir une compréhension intégrée de la colonisation des tissus végétaux par les microorganismes filamenteux, en reliant les mécanismes moléculaires, l’organisation cellulaire et les dynamiques spatiales du mycélium. L’objectif est de formuler des modèles prédictifs capables d’anticiper la croissance, la différenciation et le comportement infectieux de ces organismes dans des environnements complexes. Ces modèles intégreront des facteurs clés tels que les interactions avec le microbiome, les phénomènes de compétition microbienne et les contraintes tissulaires, afin de décrire et anticiper les dynamiques d’infection in situ. À terme, cette approche vise à mieux prévoir le comportement des agents pathogènes dans les sols et à orienter les stratégies de sélection variétale face aux maladies telluriques. En reliant mécanismes fondamentaux et prédiction des dynamiques d’infection, cette approche contribue aux ambitions agroécologiques de l’Institut Sophia Agrobiotech et d’INRAE, notamment pour la gestion des maladies telluriques, où les approches actuelles restent limitées.

Collaborations internationales

• Affilié au consortium GreenTE (https://green-te.nl/), qui étudie comment les cellules végétales perçoivent les forces mécaniques et comment celles-ci régulent la croissance, le développement et l’immunité.
• Je suis membre du comité de pilotage du réseau Oomycete Molecular Genetics Network (OMGN), dont j’assure le développement et la maintenance du site internet (https://oomycetes.com/).
• Avec le Dr Nicolas Desneux (équipe MIB), j’assure la direction de thèse de deux doctorantes de la Beijing Academy of Agriculture and Forestry Sciences (BAAFS), dans le cadre d’un partenariat international entre BAAFS et l’Université Côte d’Azur.

Projets

• INRAE SPE SYM-PATH 2026-2028. Decoding symbiosis-pathogenesis competition in plant roots. Coordination
• Chair of Excellence IDEX UCA-JEDI 2024-2027. Relentless pathogens: how do they sustain growth, attack hosts and outcompete other microbes. Funded by LABEX SIGNALIFE ANR-11-LABX-0028-01 and IDEX UCAJedi ANR-15-IDEX-01.

Publications récentes

• Korovesis S, Wang S, Xu L, Giraudon I, Rosales Hernandez D, Panek E, Boeglin L, Kostareli MM, Pluis MHJ, Wang B, Wang Y, Abdennour D, Keller H, Birch PRJ, Schornack S, Evangelisti E  2026. Deep learning enables quantitative subcellular analysis of plant-microbe interfaces. BioRxiv.
• Kostareli MM, Westerink T, Couillaud G, Peippo M, Govers F, Weijers D, Evangelisti E. 2025. Diversification of DIX domain-containing proteins in the SAR supergroup. mBio: e0396624.
  Yuen ELH, Tumtas Y, King F, Ibrahim T, Chan LI, Evangelisti E, Tulin F, Skłenar J, Menke FLH, Kamoun S, et al. 2024. A pathogen effector co-opts a host RabGAP protein to remodel pathogen interface and subvert defense-related secretion. Science advances 10: eado9516.
  Teulet A, Quan C, Evangelisti E, Wanke A, Yang W, Schornack S. 2023. A pathogen effector FOLD diversified in symbiotic fungi. New Phytologist 239: 1127–1139.
• Evangelisti E, Guyon A, Shenhav L, Schornack S. 2023. FIRE mimics a 14-3-3-binding motif to promote Phytophthora palmivora infection. Molecular Plant-Microbe Interactions 36: 315–322.
  Evangelisti E, Turner C, McDowell A, Shenhav L, Yunusov T, Gavrin A, Servante EK, Quan C, Schornack S. 2021. Deep learning-based quantification of arbuscular mycorrhizal fungi in plant roots. The New Phytologist 232: 2207–2219.