Mots-Clés
NGS
Oncologie
Exome
MSI
Description
L’ÉQUIPE
L’équipe dirigée par le professeur Alex Duval (DR Inserm) étudie depuis de nombreuses années les tumeurs à instabilité des microsatellites (MSI), liées à un déficit du système de réparation des mésappariements de l’ADN (dMMR). Ses travaux couvrent les mécanismes de la cancérogenèse MSI, la réponse à la chimiothérapie et la résistance à l’immunothérapie, avec une forte orientation translationnelle vers de nouveaux biomarqueurs et outils diagnostiques.
L’équipe compte environ 45 personnes (chercheurs, cliniciens, ingénieurs, doctorants) et fait partie du SIRIC CURAMUS, en lien étroit avec l’AP-HP.
CONTEXTE ET OBJECTIFS
Le statut MSI est un biomarqueur majeur en oncologie : il conditionne l’accès aux inhibiteurs de checkpoints immunitaires dans le cancer colorectal, de l’endomètre, de l’estomac et d’autres localisations. Pourtant, une fraction des patients MSI ne répond pas à l’immunothérapie, et la détection du statut MSI par NGS reste hétérogène selon les méthodes et les panels.
Le stage vise à exploiter des données de séquençage (panels ciblés, exomes, RNA-seq) issues de cohortes cliniques privées et publiques pour :
évaluer et améliorer les approches de détection du statut MSI par NGS
identifier des marqueurs génomiques associés à la réponse ou à la résistance à l’immunothérapie (mutations des microsatellites codants, TMB, signatures mutationnelles, microenvironnement immunitaire)
MISSIONS
Traitement de données NGS : QC, alignement, appel de variants, analyse des microsatellites
Développement et exécution de pipelines reproductibles (Nextflow ou Snakemake, conteneurs)
Analyses statistiques et intégration aux données cliniques (survie, réponse au traitement)
Exploitation de jeux de données publics (TCGA, CPTAC)
Restitution des résultats en réunion d’équipe, rédaction d’un rapport
PROFIL RECHERCHÉ
Master 2 ou dernière année d’école d’ingénieur en bioinformatique, biostatistique ou équivalent
Bonne pratique de Linux, Python et/ou R, scripting shell
Connaissance des formats et outils NGS (FASTQ, BAM, VCF, GATK, samtools…)
Un intérêt pour l’oncologie et la génomique du cancer est un vrai plus
Expérience en HPC appréciée
Rigueur, autonomie, goût du travail en équipe pluridisciplinaire