Mots-Clés
Analyse d'image
Programmation
Description
INFORMATIONS SUR LA SOCIETE
LGD SARL est une entreprise de recherche et développement pharmaceutique, qui mène
des recherches in vitro, précliniques et cliniques dans le but de développer de nouvelles
approches thérapeutiques pour la prévention et le traitement des pathologies liées à
l’âge. LGD SARL est une jeune biotech, créée en 2020. Son siège social se trouve à Velaux
(Bouches-du-Rhône) et ses installations de R&D sont situées à Lyon (Auvergne-Rhône
Alpes). LGD travaille en étroite collaboration avec la société NUVAMID située à Nyon
(Suisse).
CONTEXTE DE LA MISSION
Ce stage s’inscrit dans le cadre d’un projet de recherche préclinique et clinique visant à
développer un candidat médicament pour le traitement de la drépanocytose.
La drépanocytose est une maladie héréditaire causée par une mutation ponctuelle dans
la formation de l’hémoglobine, ce qui entraîne sa polymérisation et la déformation des
globules rouges en état de désoxygénation. En conséquence, les globules rouges,
normalement biconcaves, deviennent falciformes.
Le développement d’un pipeline automatique permettant la détection des globules
rouges et leur classification en cellules saines ou falciformes constitue un atout majeur
pour l’évaluation de l’efficacité thérapeutique du candidat médicament.
Un prototype initial a déjà été développé par l’équipe, combinant un script Python et une
macro Fiji pour la détection des cellules dans des images de frottis sanguins à l’aide de
l’algorithme Cellpose (https://github.com/MouseLand/cellpose).
Le/la stagiaire aura pour mission de compléter le pipeline d’analyse afin d’améliorer la
détection automatique des hématies et de développer un algorithme de classification de
cellules saines ou falciformes à partir de leurs caractéristiques morphologiques. L’outil
devra permettre une quantification et une reproductibilité fiable de la proportion de
cellules falciformes dans différents échantillons humains et murins.
DETAILS DES MISSIONS
Vos missions :
Sous la supervision du chef de projet biostatistique, vous contribuerez à :
• Améliorer l’algorithme de détection automatique des hématies à partir d’images
de frottis sanguins (humains et murins)
• Développer et entrainer un modèle de machine learning (Random Forest, SVM,
CNN, …) pour la classification des hématies (saines/falciformes)
• Documenter et valider les performances de l’outil (sensitivité, spécificité,
robustesse inter-échantillons)
• Quantifier de façon reproductible le pourcentage de cellules anormales par
échantillon
• Contribuer à l’évaluation de l’efficacité thérapeutique du candidat médicament
• Participer à l’analyse et à l’interprétation des résultats en lien avec les données
biologiques obtenues sur les études cliniques et pré-cliniques
• Collaborer avec les biologistes et bioanalystes
PROFIL
Étudiant(e) en master 2 ou en école d’ingénieur en bioinformatique ou équivalent.
Compétences techniques :
• Très bonne pratique de la programmation en python et en R
• Connaissances en analyse de données, et plus particulièrement en machine
learning supervisé ou semi-supervisé appliqué à l’analyse d’images
• Intérêt marqué pour la génomique, la biologie cellulaire ou l’imagerie
• Connaissance optionnelle des logiciels ImageJ/Fiji et de l’outil de segmentation
Cellpose
• Esprit d’initiative et autonomie pour prendre en charge des analyses variées
• Capacité à travailler en équipe interdisciplinaire et à communiquer efficacement
avec des profils variés (biologistes, bioinformaticiens, statisticiens)
• Compétences rédactionnelles en français et en anglais
Langue :
• Français (Requis)
• Anglais (Requis)
INFORMATIONS PRATIQUES
• Durée du stage : 5 à 6 mois
• Début du stage : entre Janvier et Mars 2026
• Lieu : Lyon (télétravail possible)
• Gratification selon la règlementation en vigueur
Ce stage pourra déboucher sur une opportunité d’embauche ou d’une thèse au sein de
notre entreprise, selon le profil du candidat.
Merci de bien vouloir faire parvenir CV et lettre de motivation par courriel à
elodie.garnier@lgdfrance.com en indiquant le titre du stage.