Mots-Clés

Machine learning proteomic profiling profile matching diagnosis hepatocellular adenomas malignancy

Description

L’équipe 3 de l’unité BRIC Inserm 1312, en collaboration avec la plateforme Oncoprot TBMCOre UAR 3427 a développé et breveté une méthodologie pour analyser le profil protéomique des tumeurs et répondre à des besoins cliniques non résolus. Nous travaillons à partir de très petites quantités de tissus fixés FFPE isolés par microdissection laser, nous extrayons les protéines et renversons la fixation, et après une digestion enzymatique, nous identifions et quantifions les protéines du tissu grâce à de la spectrométrie de masse haute résolution de dernière génération. La comparaison des profils protéomiques entre différents groupes de patients (diagnostic bénin/malin, pronostic, réponse aux traitements anti-cancéreux) nous permet d’extraire des signatures protéomiques discriminant les patients selon le critère clinique d’intérêt. Nous avons fait la preuve de concept que l’attribution d’un nouveau patient à un groupe de patients de référence par profilage protéomique grâce à des algorithmes de machine learning était un nouvel outil clinique prometteur.

Il s’agit à présent d’affiner les méthodes de traitement informatique pour préciser les signatures cliniques et la méthode d’attribution de groupe. Pour cela, par une démarche de benchmark, nous allons appliquer différentes méthodes utilisées pour d’autres types de profilages par spectrométrie de masse (des algorithmes de machine learning classiques tels que l’analyse discriminante linéaire, la classification naïve bayésienne, la machine à vecteurs de supports, des algorithmes ensemblistes tels que la forêt aléatoire, xgboost…) et tester leurs performances dans l’attribution d’un patient à son groupe clinique.

La team 3 BRIC dispose de plusieurs jeux de données d’entraînement très bien étiquetés (tumeurs bénignes du foie). Ce projet de Master 2 fera partie d’un projet en cours de validation d’une signature protéomique diagnostique différentielle bénin/malin du cholangicarcinome extrahépatique sur lequel pourront être appliquées les différentes nouvelles méthodes bioinformatiques sélectionnées ou développées.

Le stage pourra débuter dès janvier 2025 et sera menée en collaboration entre le BRIC et LaBRI.