Mots-Clés

inflammation, modélisation basée sur les données expérimentales et les connaissances, réseaux booléens

Description

L’inflammation est une réponse physiologique complexe et coordonnée, locale et systémique, de l’hôte à des dommages tissulaires ou cellulaires stériles ou infectieux qui impliquent des cellules immunitaires et non-immunitaires et des médiateurs moléculaires, et aboutit à la réparation/cicatrisation et à l'élimination des pathogènes et des cellules mortes. L’inflammation constitue une étape précoce déterminante pour l’immunogénicité et l’efficacité de protection des vaccins, et aussi pour leur innocuité. L’inflammation doit être régulée strictement puisqu’une inflammation inappropriée, quantitativement et/ou qualitativement, ou qui persiste peut s’avérer délétère pour l’hôte. De nombreuses maladies sont liées à l’inflammation (maladies inflammatoires et auto-immunes, mais aussi certaines maladies infectieuses, neurodégénératives, cou cardiovasculaires, ou encore certains cancers). L’inflammation contribue également aux altérations des fonctions du système immunitaire avec l’âge. Le processus inflammatoire diffère suivant le stimulus initial, les maladies et les tissus.

Le but du projet de thèse en collaboration entre un laboratoire de recherche et Dassault Systèmes est de construire des modèles d’inflammation pour mieux la comprendre et la prédire, et ainsi contribuer à améliorer les vaccins et traitements des maladies liées à une inflammation chronique ou exacerbée. L'objectif est double, scientifique mais aussi méthodologique avec la conception et la mise en oeuvre d'un workflow efficace qui comprend les outils nécessaires à la modélisation mathématique des réponses inflammatoires basée sur les données expérimentales complexes, multi-échelles, spatio-temporelles, massives et sur les connaissances génériques ou spécifiques préétablies mais statiques.

Missions : Développer et valider l'application BIOVIA Living Map. Fournir une amélioration incrémentielle de l'application, développer des algorithmes avancés et mettre en oeuvre des pipelines de traitement de données biomédicales. Développer des modèles de biologie des systèmes et contribuer à la validation scientifique globale de l'application. Contribuer à la visibilité du produit et communiquer à la communauté universitaire.

Formation: ingénieur/master en Mathématiques, Bioinformatique, Intelligence artificielle

Compétences: Développement de code informatique en Python, théorie des graphes, formalisme booléen, pragmatisme, rigueur et curiosité.