M2: Analyse intégrative des données pour étudier l’effet de rayonnements ionisants à différentes doses et différents temps sur la pathologie athéromateuse

Type de poste
Niveau d'étude minimal
Dates
Durée du poste
Contrat renouvelable
Contrat non renouvelable
Date de prise de fonction
Date de fin de validité de l'annonce
Localisation
Adresse

31 Avenue de la Division Leclerc
92260 Fontenay-aux-Roses
France

Contacts
GARALI ZINEDDINE Imene
EBRAHIMIAN CHIUSA Teni
Email du/des contacts
imene.garalizineddine@irsn.fr
teni.ebrahimian@irsn.fr
Description

L'IRSN, Etablissement Public à caractère Industriel et Commercial (EPIC) – dont les missions sont désormais définies par la Loi n° 2015-992 du 17 août 2015 relative à la transition énergétique pour la croissance verte (TECV) – est l'expert public national des risques nucléaires et radiologiques. L'IRSN concourt aux politiques publiques en matière de sûreté nucléaire et de protection de la santé et de l'environnement au regard des rayonnements ionisants. Organisme de recherche et d'expertise, il agit en concertation avec tous les acteurs concernés par ces politiques, tout en veillant à son indépendance de jugement.

Thématique : Les études épidémiologiques mettent en évidence un lien entre l’exposition aux rayonnements ionisants à des doses fortes à modérées (>500mGy) et le développement de pathologies cardiovasculaires notamment les pathologies cérébrovasculaires, de la circulation et ischémiques. Cependant les données épidémiologiques dans les faibles gammes de doses sont encore contestées dû à un manque de puissances statistiques. Des études expérimentales sur le système vasculaire ciblant l’athérosclérose qui est la première cause de maladies de la circulation et ischémiques montrent que les voies mécanistiques impliqués dans l’athérosclérose mises en jeu après une exposition à de faibles doses sont très différentes de celles mises en jeu après exposition à de fortes doses. En effet, Il a été montré sur des modèles de souris pré-disposées à l’athérosclérose (ApoE-/-) qu’une exposition à de faibles doses de rayonnements ionisants induisait une baisse de la progression de la pathologie athéromateuse avec une stimulation des systèmes de défense antioxydants et anti-inflammatoires (Mitchel et al, 2011 ; Mancusso et al, 2015 ; Le Gallic et al, 2015, Ebrahimian et al, 2017). Ces résultats suggèrent un mécanisme d’adaptation immunomodulatoire à faibles doses. Au laboratoire, un projet de recherche a été mis en place pour étudier les mécanismes immunomodulatoires à différentes doses de rayonnements ionisant (50mGy, 500mGy et 1000mGy) aux temps court post-exposition (J1 et J10) et identifier les conséquences phénotypique à plus long terme sur la pathologie athéromateuse (J100).

Missions : Les données obtenues pour chaque groupe de souris proviennent de sources différentes, comme l’expression génique par RT-PCR, la sécrétion cytokinique par ELISA, et l’immunophénotypage par Cytométrie en flux.
L’objectif de ce stage est d’identifier par des approches analytique divers, l’exploration de données complexes et hétérogènes en utilisant et/ou en développant l’analyse de données la plus appropriée pour identifier des biomarqueurs pertinents issue de cette étude et de faire un lien entre des événement mécanistiques précoces et des conséquences phénotypiques tardives.
L’étudiant(e) recruté(e) sera en charge de développer, de tester et d’évaluer les outils statistiques pour l'intégration des données en biologie des systèmes. Un accent particulier sera mis sur la visualisation de données afin d’améliorer l’interprétation des résultats obtenus. L'interprétation des résultats se fera en étroite collaboration avec les biologistes du laboratoire.

Intérêt du stage : En plus des résultats spécifiques qui seront obtenus sur ces groupes d’animaux, les développements méthodologiques de ce projet s’inscriront dans un cadre de travail plus large mené au sein du LRTOX, de l’IRSN, dont l’objectif est de construire un cadre général pour le traitement de données issues de la radioactivité à faible dose.
Profil : Le(a) candidat(e) devra être en cours de Master 2 spécialisées en Mathématique appliquées, Statistiques parcours data science, Bio-informatique parcours analyse et modélisation des données et maitriser les principaux packages d’analyses biostatistiques disponibles pour l’environnement R. La capacité à travailler en équipe multidisciplinaire sera appréciée.

Equipe adhérente personne morale SFBI
Equipe Non adhérente