Informations générales
Intitulé de l'offre : Postdoc H/F – Modélisation de données répétées et d’évènements dans le cadre des maladies neurodégénératives
Référence : UMR7225-NINBUR-007
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : PARIS 13
Date de publication : jeudi 30 janvier 2025
Type de contrat : Chercheur en contrat CDD
Durée du contrat : 2 mois
Date d'embauche prévue : 1 avril 2025
Quotité de travail : Complet
Rémunération : Entre 3300€ et 4200€ bruts mensuels selon expérience
Niveau d'études souhaité : Doctorat
Expérience souhaitée : Indifférent
Section(s) CN : 7 - Sciences de l'information : traitements, systèmes intégrés matériel-logiciel, robots, commandes, images, contenus, interactions, signaux et langues
Missions
Vous aurez la charge de développer et maintenir des outils pour l’analyses jointe de données répétées et d’évènements.
Activités
L'évolution clinique des pathologies neurodégénératives s'étend sur plusieurs années et comprend une évolution complexe des capacités motrice et/ou cognitives des patients, de biomarqueurs physiologiques et de la structure du cerveau. Les études longitudinales sont un outil essentiel pour étudier les mécanismes des maladies. Dans ces études, les biomarqueurs et les scores cliniques des patients sont mesurés de manière répétée à différents moments et doivent être analysés ensemble. Ceci permet à la fois une modélisation au niveau de la population pour décrire l'évolution moyenne de la maladie, mais aussi de prédire la variabilité observée entre les individus.
Leaspy (LEArning Spatiotemporal Patterns in Python,) a été développé au sein de notre équipe de recherche pour analyser l’évolution conjointe de nombreux marqueurs de façon simultanée. Il est basé sur un modèle non-lineaire à effets mixes avec paramétrisation du temps. La version actuelle comprend des modèles variés et l’infrastructure est en chantier afin de proposer une deuxième version.
Tout d’abord, votre travail sera de participer à l’effort général de refonte du logiciel. Ensuite, le logiciel étant aussi utilisé dans le cadre d’étude clinique, votre rôle sera de reprendre la supervision méthodologique d’une étude en cours sur la survenue d’AVC dans la maladie CADASIL. Finalement, vous pourrez développer vos propres axes de recherche en accords avec les problématiques du laboratoire.
Compétences
- Diplôme de doctorat en analyse biostatistiques, en informatique et/ou en mathématiques appliquées.
- Connaissance des modèles de survie, des modèles longitudinaux et des modélisations jointes associées
- Connaissance des données médicales et des enjeux associées
- Compétences en programmation en Python et/ou R
- Expérience dans le développement de logiciels
- Bonnes compétences rédactionnelles
Contexte de travail
Vous travaillerez au sein de l'équipe ARAMIS (www.aramislab.fr) de l'Institut du Cerveau (https://institutducerveau-icm.org), l'un des meilleurs instituts de recherche en neurosciences au monde. L'institut est idéalement situé au coeur de l'hôpital de la Pitié-Salpêtrière, au coeur de Paris. L'équipe ARAMIS, qui fait également partie d'Inria (l'Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique), se consacre au développement de nouvelles approches pour l'analyse de grands jeux de données cliniques et de neuroimagerie. Vous interagirez localement avec les doctorants, post-doctorants et les ingénieurs de l'équipe, ainsi qu'avec nos collaborateurs de l'hôpital de la Pitié-Salpêtrière. Vous interagirez également avec chercheurs de PR[AI]RIE, l'Institut Interdisciplinaire d'Intelligence Artificielle de Paris (https://prairie-institute.fr). L'équipe d'encadrement sera composée de Sophie Tezenas du Montcel, MCU-PH.