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L’objectif de notre équipe est de proposer, à travers la biologie computationnelle, un cadre conceptuel et calculatoire qui permettra la convergence entre les « omiques » et l’imagerie microscopique. Notre ambition est de lever les barrières empêchant à ces deux approches d’être conjointement exploitées dans le contexte de l’oncobiologie et de la microbiologie.

Pour y parvenir, notre équipe mène des travaux fondamentaux en algorithmique, apprentissage automatique et analyse d’images. Ces travaux nous permettent de développer, itérativement, un cadre d’analyse unifié et avisé mathématiquement ; que nous mettons ensuite en application avec nos collaborateurs oncobiologistes et microbiologistes. Ce nouveau cadre conceptuel sera exploré sous trois facettes dans lesquelles s’intégreront les recherches de la future personne recrutée :

  • Comprendre l’hétérogénéité cellulaire grâce aux données omiques complémentaires (génomique et transcriptomique) : Nous traitons cette problématique dans deux contextes : celui de l’analyse d’hétérogénéité tumorale ainsi que de celui de la déconvolution de séquences virales, afin de distinguer celles provenant de l’hôte et celles issues de différents virus.
  • Caractériser les phénotypes délétères par une modélisation unifiée de données omiques et d’imagerie : Nous traitons cette problématique en particulier pour comprendre le caractère invasif de différents sous-types de glioblastomes. Le cadre méthodologique que nous développons exploite les avancées récentes en intelligence artificielle, machine learning et fouille de données (data mining).
  • Proposer des modèles prédictifs de phénotype d’intérêt à partir de données d’imagerie et omiques : Au-delà d’une meilleure caractérisation de différents phénotypes explorée dans l’axe précédent, cet axe de recherche a pour but de développer un ensemble de méthodes prédictives capables de relier des données hétérogènes à un phénotype prédit. Nous traitons cette problématique dans le cadre de l’identification de nouveaux sous-types de glioblastomes, ainsi que pour la prédiction de l’émergence de résistance aux antibiotiques.

Notre recherche en bio-informatique est une composante clef de la recherche multiniveau et multi-échelle qui se développe sur le site bordelais.