Doctorant en bioinformatique H/F

Description du Poste

Sujet De Thèse

Le doctorant développera et mettra en œuvre des approches computationnelles issues de l'IA et de la bioinformatique afin d'intégrer des données hétérogènes d'ordre spatial, moléculaire et d'imagerie, dans le but d'identifier les niches métaboliques associées à l'invasion et de comprendre comment s'organisent les interactions entre la tumeur et son microenvironnement dans les différentes régions du GBM.
Le doctorant sera intégré au consortium ShadowEV-GBM MIC, qui génère et analyse des ensembles de données à haute dimension comprenant la transcriptomique spatiale, l’imagerie par spectrométrie de masse, la métabolomique/lipidomique, les profils moléculaires associés aux vésicules extracellulaires, des modèles expérimentaux de GBM et des informations au niveau des patients. Le projet explorera également comment les signatures métaboliques au niveau tissulaire peuvent être reliées à des mesures cliniquement accessibles, notamment des caractéristiques d’imagerie métaboliques issues de l’IRM, afin d’ouvrir des perspectives translationnelles.

Ce riche contexte de données offre l’occasion d’étudier des questions telles que :

- Comment intégrer les profils omiques spatiaux et moléculaires pour décrire l’organisation métabolique dans le GBM ?
- Les méthodes d’IA permettent-elles d’identifier des niches métaboliques reproductibles associées à l’invasion et à la communication entre la tumeur et son microenvironnement ?
- Quelles signatures spatiales ou moléculaires sont conservées à travers les modèles expérimentaux, les données au niveau tissulaire et les caractéristiques observées dans les cohortes de patients ?
- Des scores computationnels interprétables, dérivés de données spatiales et moléculaires, peuvent-ils être mis en relation avec des phénotypes d’imagerie clinique, y compris les caractéristiques IRM métaboliques ?
- Comment les approches multimodales d’IA peuvent-elles favoriser la découverte de biomarqueurs tout en restant biologiquement interprétables ?

Le doctorant concevra et mettra en œuvre des flux de travail computationnels intégratifs en recourant à des méthodes telles que l'intégration multi-omique, la modélisation spatiale, l'apprentissage par représentation, l'analyse basée sur les réseaux, l'apprentissage non supervisé et l'IA interprétable. Le projet laisse une marge de manœuvre pour l'exploration méthodologique tout en restant étroitement lié à l'interprétation biologique, à la validation expérimentale et aux perspectives translationnelles au sein du consortium.

Votre Environnement de Travail

Le glioblastome (GBM) est une tumeur cérébrale agressive dont la progression est fortement influencée par la communication entre les cellules tumorales et le microenvironnement cérébral. Ces interactions sont organisées dans l’espace, en particulier le long de voies d’invasion riches en neurones, en oligodendrocytes et en matière dérivée de la myéline, et peuvent façonner les programmes métaboliques qui favorisent la dissémination et la résistance de la tumeur.
La compréhension de ces processus nécessite des méthodes d’intelligence artificielle et de bioinformatique capables d’intégrer des données hétérogènes et de haute dimension. Le projet ShadowEV-GBM associe l’omique spatiale, la métabolomique/lipidomique, le profilage moléculaire et des modèles expérimentaux afin d’étudier la communication métabolique dans l’invasion du GBM. Dans ce contexte, la transcriptomique spatiale et l’imagerie par spectrométrie de masse fournissent des cartes au niveau tissulaire de l’organisation tumeur-microenvironnement, tandis que l’imagerie métabolique par IRM offre une perspective à l’échelle du patient sur les phénotypes métaboliques et invasifs associés.

Cette thèse va se dérouler à l’IBGC dans le contexte du projet collaboratif ShadowEV-GBM. La co-direction par Dr. Nikolski et Dr. Engelhardt amenera le / la candidat(e) à s’intégrer dans les deux équipes.

Rémunération et avantages

Rémunération

La rémunération est d'un minimum de 2300,00 € mensuel

Congés et RTT annuels

44 jours

Pratique et Indemnisation du TT

Pratique et indemnisation du TT

Transport

Prise en charge à 75% du coût et forfait mobilité durable jusqu’à 300€

À propos de l’offre

À propos du CNRS

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