Mots-Clés

RNA--seq, machine learning, transcriptome, cancer, mélanome

Description

Premier centre européen de lutte contre le cancer, Gustave Roussy est un institut de soins, de recherche et d'enseignement, qui prend en charge des patients atteints de tout type de cancer, à tout âge de la vie. Le stage se déroulera dans l’équipe de recherche de Caroline Robert médecin- chercheuse sous la codirection de Daniel Gautheret (Professeur à Paris-Scalay).

Les immunothérapies ont considérablement augmenté les durées de survie de patients atteints de mélanomes métastatiques. Néanmoins, près de la moitié des patients ne bénéficient pas des effets de ces traitements, par conséquent il est est nécessaire de développer des modèles pour aiguiller les médecins dans leur prise en charge des patients. Des modèles prédictifs basés sur des données RNAseq ont déjà été publiés mais présentent des performances médiocres sur des cohortes indépendantes et se limitent à l’expression des gènes, supprimant ainsi une fraction importante du transcriptome de l’analyse. Le laboratoire développe de nouvelles méthodes d’analyse du transcriptome en exploitant des données de séquençage RNA-seq ARN-total combiné à des analyses par k-mers, soit l’ensemble des séquences de longueur k présentes dans le transcriptome.

L’objectif du stage est d’exploiter des RNA-seq de mélanome avant et pendant le traitement par immunothérapies afin d'analyser la progression des tumeurs et de prédire la réponse au traitement. Des signatures prédictives seront établies à partir d’outils publiés (analyse de gènes différentiels, enrichissement fonctionnel, etc). Ces signatures seront également comparées à celles publiées. 

Nous souhaitons que le stage se poursuive par une candidature en doctorat dans l'équipe. 

Les candidats doivent posséder un niveau de M2 en bioinformatique.