Mots-Clés

immunologie, cytométrie de masse, intégration de données multiomiques, machine learning

Description

Contrat à durée déterminé sur une période de 36 mois

Chargé de mission de recherche de niveau 4 rémunéré sur un contrat AP-HP

 

---

Institut de Recherche Saint Louis, INSERM U976 Immunologie humaine, physiopathologie, immunothérapie, équipe 4 INSIGHT

Hôpital Saint Louis, 1 avenue Claude Vellefaux, 75010 Paris

Site web de l’unité : https://hipi-lab-saint-louis.fr/

 

A propos de structure d’accueil : l’équipe 4 (Réponse immunitaire de l’hôte immunodéprimé, INSIGHT) est dédiée à l’étude de l’immunologie humaine chez les patients immunodéprimés, en particulier après une allogreffe de cellules souches hématopoïétiques. Notre équipe développe des projets de recherche translationnelle à partir d’échantillons humains issus de collections biologiques, pour améliorer la compréhension de la réponse immunitaire chez les patients ayant reçu une allogreffe de CSH. L’équipe travaille à l’interface entre les unités de recherche (INSERM/Université Paris Cité) et les services hospitaliers de l’hôpital Saint-Louis (APHP) et évolue dans un environnement mixte, scientifique et médical.

Nos projets se focalisent avant tout sur l’étude de la réponse immunitaire anti-tumorale ou sur les mécanismes régulateurs de la réponse immunitaire au cours de la réaction du greffon contre l’hôte GVHD. Au cours des dernières années, nous avons développé au sein du laboratoire des approches dites de multi-omiques (cytométrie de masse, métabolomique, séquençage ARN en cellules uniques) pour aider à l’analyse de la réponse immunitaire humaine. L’équipe a récemment publié dans des revues de haut impact (Cell Host and Microbe, Science Translational Medicine, Nature communication, Blood) et dispose de plusieurs financements (ANR, ARC, FRM, INCA).

 

Directeur de l’équipe : Sophie Caillat-Zucman

 

---

Contexte scientifique : Le projet PORTRAIT (Prediction Of Relapse Through Artificial Intelligence and multi-omics after allogeneic HSCT) est coordonné par le Pr David Michonneau et a pour objectif d’améliorer la compréhension des mécanismes immunologiques de la rechute après une allogreffe de CSH et de développer des outils prédictifs de la rechute basés sur l’utilisation de méthode informatique d’apprentissage automatisée. Le projet est basé sur l’étude d’échantillons sanguins humains collectés prospectivement dans le cadre d’une collection biologique multicentrique à différents temps avant et après la greffe. Le projet comporte deux parties :

• L’étude du système immunitaire par l’utilisation de la cytométrie de masse et de la métabolomique pour la création d’un outil prédictif permettant d’identifier précocement la survenue d’une rechute chez les patients greffés. Cette partie sera développé en collaboration avec une entreprise spécialisée dans la modélisation mathématique des décisions complexes à partir des données biologiques et cliniques de l’étude (Artelys, Paris).
• L’étude exploratoire des mécanismes de la rechute basée sur le développement de modèles animaux pour l’identification et l’évaluation de cibles thérapeutiques (collaboration avec l’équipe du Pr José Cohen, INSERM U955, Mondor/Créteil) et sur l’étude transcriptomique en cellules uniques des échantillons de patients.

 

Missions principales :

La personne recrutée aura pour missions :

- de participer à la mise en place des protocoles expérimentaux de cytométrie de masse visant à optimiser les méthodes de marquage pour limiter la variabilité intra ou inter expérimentale (utilisation de standard interne, codes-barres moléculaires)

- de développer les méthodes standardisées d’analyse des données visant à traiter le signal issu de la cytométrie de masse (dé-barcoding, normalisation du signal intra et inter expérimental, identification des populations immunitaires par clusterisation non supervisée, quantification de l’expression des marqueurs de surface)

- développer des méthodes d’analyses de données multi-omiques intégrant les données cliniques et les données biologiques de cytométrie et de métabolomique

- travailler en collaboration avec les mathématiciens responsables de la modélisation mathématiques et du développement d’outils prédictifs de la rechute

 

Activités principales

- gestion de la base de données cliniques et biologiques

- participation à la conception des protocoles expérimentaux de cytométrie de masse et des méthodes de barcoding moléculaire

- mise au point d’une pipeline R pour le traitement initial des données, incluant le nettoyage des données, le dé-barcoding, la normalisation du signal

- traitement des données pré-processées par des algorithmes de clusterisation non supervisés (FlowSOM) et développement de méthodes de quantification des signaux d’intérêt

- développement de pipeline de traitement et d’analyse des données de transcriptomiques en cellules uniques

- analyses statistiques univariées et multivariées, des jeux de données de cytométries, métabolomiques et transcriptomiques

- diffuser et valoriser des résultats sous forme de rapports techniques ou de présentations orales

- adapter les applications informatiques aux besoins du projet

- conseiller et former aux techniques et outils développés

- participer à des réunions entre les partenaires du projet PORTRAIT

 

Spécificités et environnement de travail

• poste de travail au sein de l’équipe 4 de l’unité U976
• collaboration avec les équipes partenaires du projet et les plateformes techniques de cytométrie de masse et de métabolomique pouvant impliquer des déplacements occasionnels dans Paris
• possibilité d’adapter l’équipement informatique selon les besoins du projet

 

Connaissances :

- approches biostatistiques et analyse de données (connaissance approfondie)

- maîtrise des langages R et/ou Python (connaissance approfondie)

- théorie des graphes (connaissance générale)

- cytométrie et immunologie (connaissance générale à avancée)

- biologie et génomique (connaissance générale)

- anglais technique

 

Savoir-faire :

- traiter des données

- maîtriser les protocoles de marquages de cytométrie, titration d’anticorps et analyses des données de cytométrie

- maîtriser l’environnement Linux/Unix

- utiliser des outils de développement collaboratif, type GitHub/GitLab

- utiliser les outils de partage publique des données et de l'environnement computationnel (Guix, Software Heritage, public repositories)

- garantir la qualité et la pertinence des outils d'analyse et des résultats

- travailler en équipe avec des partenaires à distance

- interagir avec des biologistes et des mathématiciens

- rédiger des documents scientifiques et techniques : rapports, revue de la littérature, etc.

- présenter des résultats en Français et en Anglais

 

Aptitudes :

- sens critique

- sens de l'organisation : capacité à structurer de manière méthodique un travail

- capacité à hiérarchiser, à établir des priorités

- sens relationnel : travail en articulation avec différentes équipes de recherche et les différents profils de postes impliqués dans le projet

 

Expériences souhaitées

- une expérience de la cytométrie ou de l’immunologie est souhaitable

- expérience dans l’analyse de données multi-omiques

 

Niveau de diplôme et formations :

- diplôme d’ingénieur ou master 2 en bio-informatique ou science des données

- diplôme de master 2 en immunologie avec maîtrise des outils d’analyse de bioinformatique