2018-01039 - Post-doctorant SISTM Transcan GLIOMA

Type de contrat : CDD de la fonction publique

Niveau de diplôme exigé : Thèse ou équivalent

Fonction : Post-Doctorant

Niveau d'expérience souhaité : Jeune diplômé

A propos du centre ou de la direction fonctionnelle

Le défi est d’analyser ces BIG DATA pour répondre à des questions cliniques et biologiques à l’aide de méthodes statistiques appropriées. Pour comprendre les données d’une cellule à l’état clinique des individus dans toutes les circonstances, y compris dans les essais cliniques, de nouveaux outils sont nécessaires pour traduire les informations obtenues à partir des systèmes complexes. Par extension, cela a conduit au domaine de la « médecine des systèmes » « biologie des systèmes », qui a lieu naturellement dans le cadre de la médecine translationnelle reliant la recherche clinique et biologique.

L’analyse statistique de ces données est confronté à plusieurs problèmes :

  • Il y a plus de paramètres (p) à estimer que d’individus (n)
  • Les types / nature des données sont différentes
  • La relation entre les variables est souvent complexe (par exemple non linéaire) et peut changer au fil du temps. Pour faire face à ces problèmes, nous développons des approches spécifiques souvent liées à l’immunologie.

Les méthodes sont principalement basées sur la modélisation mécanistique utilisant des systèmes d’équations différentielles ou sur les méthodes d’apprentissage statistique. Le paradigme de notre approche est d’inclure autant d’informations que disponible pour répondre à une question donnée. Ces informations proviennent des données disponibles, mais aussi de l’information biologique initiale définissant la structure du modèle ou de restreindre l’espace des valeurs de paramètres. Nous développons et appliquons nos méthodes principalement pour des applications appartenant à la recherche clinique en particulier l’immunologie du VIH. Par exemple, plusieurs projets sont consacrés à la modélisation de la réponse aux traitements antirétroviraux, les interventions immunitaires ou vaccin chez les patients infectés par le VIH.

Les applications sont réalisées en collaboration avec the Vaccine Research Institute (VRI), d’autres équipes du centre ainsi que l’Unité de Soutien Méthodologique à la Recherche Clinique et Epidémiologique (USMR) du CHU de Bordeaux.

Contexte et atouts du poste

Axes de recherche de l'équipe SISTM

Axe 1 : Modélisation mécanistique

Lorsqu’on étudie la dynamique d’un marqueur donné, comme la concentration du VIH dans le sang (charge virale du VIH), on peut par exemple utiliser des modèles descriptifs résumant la dynamique au fil du temps en terme (termes) de pentes des trajectoires. Ces pentes peuvent être comparées entre les groupes de traitement ou selon les caractéristiques des patients. Une autre façon d’analyser ces données est de définir un modèle mathématique basé sur la connaissance biologique qui explique la dynamique de l’infection. Avoir un bon modèle mécanistique dans un contexte biomédical ouvre des portes à diverses applications, au-delà d’une bonne compréhension des données.

Axe 2 : Données de grande dimension

Lorsqu’on analyse des données de grande dimension comme des données omiques telles que les données génomiques (ADN), transcriptomiques (ARN) ou protéomiques (protéines), mais aussi d’autres types de données, comme celles qui résultent de la combinaison de grandes bases de données d’observation (par exemple en pharmacoépidémiologie ou épidémiologie environnementale), le défi méthodologique vient du fait que les ensembles de données contiennent généralement de nombreuses variables, beaucoup plus que d’observations. En outre, les méthodes classiques, tels que les modèles linéaires sont inefficaces et la plupart du temps, même inapplicable. Par conséquent, plus que les capacités de stockage et de calcul, le défi est l’analyse complète de ces ensembles de données partant de plusieurs niveaux de voies moléculaires jusqu’à la réponse clinique d’une population de patients, qui se fait à l’aide de méthodes spécifiques et d’une collaboration très étroite avec les fournisseurs de données (immunologistes, virologues, cliniciens…) L’objectif est de sélectionner les informations pertinentes ou de les résumer en vue d’une meilleure compréhension ou dans un but de prédiction.

 

Mission confiée

La mission du post-doctorant sera de développer des méthodes statistiques pour l’analyse de données génomiques dans le cadre de gliomes du cerveau, dans un but d’intégration dans un modèle mécaniste prédictif existant basé sur d’imagerie médicale.

 

 

 

Principales activités

  • Développer et mettre en œuvre les méthodes statistiques les plus adaptées pour l’analyse prédictive de données génomique
  • Rédiger des articles scientifique dans le but de publication dans des revues internationales à comité de lecture
  • Participer à la réflexion méthodologique de l’équipe

Assurer le classement et l’archivage des documents concernant les analyses statistiques (programmes d’analyses statistiques, résultats)

 

 

Compétences

Niveau de qualification exigé : Docteur en biostatistique, biomathématique ou statistique.

Compétences recherchées :

  • Statistique inférentielle, modélisation mécaniste
  • Programmation en R, C++ et/ou Python
  • Anglais scientifique et technique
  • Rigueur & autonomie

Avantages sociaux

  • Restauration subventionnée
  • Transports publics remboursés partiellement

Rémunération

2653€ brut mensuel