CDD INGÉNIEUR D'ÉTUDES EN MODÉLISATION MATHÉMATIQUE ET BIOSTATISTIQUE

Description :


SÉNESCENCE, IMMUNOSURVEILLANCE ET FIBROSE PULMONAIRE. CDD 12 MOIS, IHU RESPIRERA, IRCAN NICE. PRISE DE FONCTIONS : 1ER DÉCEMBRE 2026.

Pourquoi un traitement bref produit-il un bénéfice durable ? L'équipe ISAC a montré que les cellules sénescentes échappent aux cellules NK grâce au ganglioside GD3, un point de contrôle immunitaire associé à la sénescence, et qu'un blocage transitoire de GD3 restaure l'immunosurveillance avec des effets qui persistent plus d'un an après l'arrêt du traitement. Notre hypothèse : le système cellules sénescentes / cellules NK est bistable, et l'anti-GD3 le fait basculer d'un état pathologique vers un état contrôlé. Nous recrutons un ingénieur pour donner à cette hypothèse une forme mathématique, la confronter à nos données et l'appliquer à la fibrose pulmonaire.



Missions

Construire, calibrer et exploiter des modèles quantitatifs de la dynamique cellules sénescentes / cellules NK dans la fibrose pulmonaire, et assurer l'analyse biostatistique des données associées, en appui direct du programme de l'équipe ISAC au sein de l'IHU RespirERA.

Le cadre de modélisation est celui d'un paysage bistable à double puits : la charge sénescente y est la variable lente, le traitement anti-GD3 une déformation du paysage, et la persistance de son effet une hystérésis.

Activités

principales

- Formaliser la dynamique cellules sénescentes / cellules NK sous forme d'un système lent-rapide (EDO, puis EDP structurées si les données le justifient).

- Analyser ses bifurcations (de type nœud-col) pour identifier la frontière entre contrôle immunitaire et échappement, et les conditions de bascule induites par l'anti-GD3.

- Calibrer les modèles sur les données de l'équipe : inférence de paramètres, approches bayésiennes, analyses d'identifiabilité et de sensibilité.

- Analyser et intégrer les données transcriptomiques (RNA-seq bulk, scRNA-seq, transcriptomique spatiale) issues de modèles de sénescence in vitro (plusieurs inducteurs) et de fibrose pulmonaire murine (bléomycine, poumon âgé, avec ou sans anti-GD3).

- Réaliser les analyses biostatistiques des projets : plans d'analyse, tests, modèles statistiques, visualisation.

- Développer des codes et pipelines reproductibles, documentés et versionnés.

Activités

associées

- Travailler au quotidien avec les biologistes de l'équipe pour orienter le design expérimental vers les besoins du modèle.

- Contribuer, le cas échéant, à l'analyse des données des cohortes pulmonaires de l'IHU RespirERA.

- Présenter les résultats en réunion d'équipe et devant le consortium IHU.

- Contribuer aux publications et aux demandes de financement ; assurer une veille méthodologique.

Connaissances

- Équations différentielles ordinaires et aux dérivées partielles, systèmes dynamiques et théorie des bifurcations.

- Méthodes numériques (différences finies, éléments finis ou volumes finis).

- Statistique et inférence ; méthodes bayésiennes et de Monte-Carlo appréciées.

- Apprentissage automatique appliqué au calcul scientifique et analyse de données omiques appréciés.

- Connaissances de base en biologie de la sénescence et en immunologie, ou forte motivation à les acquérir rapidement.

- Anglais scientifique.

Savoir-faire

- Programmer en Python (bibliothèques scientifiques, PyTorch apprécié) et/ou R.

- Traduire une question biologique en modèle mathématique.

- Mener une campagne de simulations numériques et en analyser rigoureusement les résultats.

- Rendre des résultats quantitatifs lisibles pour des biologistes.





Profil recherché :


Aptitudes

Rigueur, autonomie, esprit d'initiative. Goût réel pour l'interdisciplinarité et le travail en équipe. Curiosité scientifique et capacité à s'approprier vite un nouveau domaine.

Spécificité(s) / Contrainte(s)

du poste

Poste à l'interface biologie / mathématiques appliquées, intégré à une équipe expérimentale. Traitement de données de recherche soumises aux règles de confidentialité de l'institut.

Expérience

souhaitée

Débutant accepté. Une première expérience de recherche (stage ou projet) en modélisation, calcul scientifique ou analyse de données est un atout.

Diplôme(s)

souhaité(s)

Master 2 ou diplôme d'ingénieur (Bac+5) en mathématiques appliquées, calcul scientifique, biostatistique, bioinformatique ou biologie computationnelle.

Structure d'accueil

Code unité

CNRS UMR 7284 / Inserm U1081 UniCA

Intitulé

IRCAN, Institut de Recherche sur le Cancer et le Vieillissement de Nice. Équipe ISAC, Immune Surveillance in Aging & Cancer (Université Côte d'Azur)

Responsable

Direction de l'unité : Dmitry Bulavin

Responsable de l'équipe et encadrant : Dr Julien Cherfils-Vicini, DR2 CNRS

Composition

L'équipe ISAC (une dizaine de personnes) étudie l'immunosurveillance des cellules sénescentes au cours du vieillissement, de la fibrose et du ...