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.

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 cancer. Elle a identifié l'axe GD3 / Siglec-7 comme point de contrôle immunitaire associé à la sénescence (Iltis et al., Nature Aging 2025) et dispose de jeux de données multi-omiques in vitro et in vivo, dont des modèles de fibrose pulmonaire.

Équipe labellisée Inserm et FRM, membre fondateur de l'IHU RespirERA. Accès à la plateforme de cytométrie CytoMed et aux ressources de calcul de l'IRCAN.

Adresse

IRCAN, Faculté de Médecine, Tour Pasteur, 28 avenue de Valombrose, 06107 Nice Cedex 2