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Annonce

16 janvier 2020

Construction de signatures pronostiques du cancer de l’ovaire séreux de haut grade par apprentissage automatique


Catégorie : Stagiaire


Stage Master : Construction de signatures pronostiques du cancer de l’ovaire séreux de haut grade par apprentissage automatique

Proposition de Stage Master 2

Construction de signatures pronostiques du cancer de l’ovaire séreux de haut grade par apprentissage automatique

 

Contexte du stage

L’Institut de Cancérologie de l’Ouest (ICO) et l’équipe de recherche de l’Institut de Mathématiques Appliquées (IMA) associée au laboratoire LARIS d'Angers ont été retenus pour un projet de recherche suite à l’appel d’offre Emergence 2018 du Cancéropôle Grand Ouest (CGO). La ligne directrice de ce projet est d’exploiter les données récoltées sur chaque patient afin d’améliorer les traitements des pathologies cancéreuses. Les porteurs de projet étant le Pr Alain Morel (ICO et INSERM, Angers) et le Pr Pierre Chauvet (IMA-Université Catholique de l'Ouest (UCO) et LARIS, Angers).

Proposition

Pour renforcer cette équipe pluridisciplinaire nous cherchons un étudiant en Master 2 dans le domaine des data sciences, apte à développer des outils sous R et Python pour analyser les données extraites du TCGA et faire de la classification automatique sur des données omiques (variables quantitatives) et images (coupes histologiques).

Résumé du projet

Le cancer de l’ovaire a un pronostic particulièrement sombre. Il semble indispensable de pouvoir mieux caractériser ces tumeurs par des biomarqueurs pronostiques permettant une prise en charge diagnostique et thérapeutique personnalisée pour chaque patiente. A l’ère des Big Data, nous souhaitons développer une approche multimodale permettant de traiter une quantité importante de données mais surtout de pouvoir traiter différents types de données. En s’appuyant sur des méthodes de machine learning, nous souhaitons développer un algorithme prenant en compte des données dites « omiques » associées à des données histopathologiques et cliniques. Pour ce faire, nous travaillerons sur les données publiques disponibles du TCGA comprenant 608 tumeurs de l’ovaire séreux de haut grade. Des méthodes de réduction de dimension (ACP, réseaux neuronaux type auto-encodeurs) seront utilisée pour traiter les données transcriptomiques et des réseaux neuronaux convolutifs seront construits pour les données histopathologiques. Nous validerons par la suite notre modèle multimodal prédictif sur des données locales rétrospectives de l’ICO issues de 10 échantillons (lames d’anatomopathologie et séquençage exomes et transcriptomes).

Lieu et durée du stage

Le stage se déroulera sur Angers, entre l’ICO (CHU Angers) et l’IMA (UCO Angers). La durée souhaitée est de 6 mois, à partir de février 2019.

Contacts :
Pierre Chauvet – pierre.chauvet@uco.fr
Alain Morel - alain.morel@ico.unicancer.fr

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