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Publié le : 11 décembre 2024

Offre de thèse: Analyse de l'imagerie en direct des organoïdes grâce à l'IA

Contexte

Dans le cadre du programme doctoral international du DIM C-BRAINS, Kate GRIEVE recherche un.e doctorant.e pour son projet ORGAI: Analyse de l'imagerie en direct des organoïdes grâce à l'IA.

Le projet ORGAI rassemble deux équipes de l'Institut de la Vision expertes en imagerie et en développement d'organoïdes, et vise à développer des outils d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique pour quantifier les données spécifiques aux cellules. Notre objectif est de valider notre nouvelle approche d'imagerie en direct appelée DFFOCT pour l'imagerie longitudinale sans étiquette de modèles d'organoïdes dérivés de patients. Notre objectif est de démontrer que le DFFOCT, combiné à une analyse pilotée par l'IA, peut créer des jumeaux numériques pertinents d'organoïdes pour prédire quels médicaments seront les plus efficaces pour les patients individuels. Le doctorant développera de nouveaux modèles d'apprentissage automatique et d'IA, permettant une analyse automatique des données à haut débit. Ces techniques permettront de quantifier la morphologie et la viabilité de chacune des cellules de l'organoïde, d'identifier leurs types cellulaires et de suivre leur devenir. Ces outils numériques permettront d'augmenter la spécificité des microscopes sans étiquette, de prédire des résultats biologiques à partir d'un nombre minimal de données expérimentales et de généraliser les résultats.

Sujet de thèse détaillé: DIM C-BRAINS

L’équipe de recherche

L’équipe de Kate Grieve, "Imagerie en direct chez les patients et les cellules", développe des technologies d’imagerie innovantes pour découvrir la santé des cellules de la rétine vivante du patient ou en laboratoire.

Imagerie en direct chez les patients et les cellules | Institut de la vision

Missions

L'étudiant.e apprendra à utiliser le microscope DFFOCT pour imager les organoïdes rétiniens et construire la base de données d'images pour l'analyse. En parallèle, l'étudiant.e sera responsable du développement des outils d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique pour l'analyse des données. Il/Elle interagira avec l'équipe pluridisciplinaire du projet afin d'obtenir un retour d'information sur les résultats et leur interprétation. 


Le projet de doctorat comprendra les étapes suivantes, dont certaines se dérouleront en parallèle :
1. Utilisation du microscope DFFOCT (M1-M12)
2. Manipulation d'organoïdes rétiniens et obtention de bonnes images (M1-M12)
3. Gestion de la base de données d'images (M1-M30)
4. Développement d'outils d'IA et d'apprentissage automatique (M6-M24)
5. Analyse des données à l'aide des outils développés et retour d'information à l'équipe de projet (M12-M30)
6. Diffusion des résultats (M25-M36)

Compétences recherchées

Connaissances en informatique, programmation et traitement d'images exigées.

Formation et expérience

Une expérience et/ou un intérêt pour l'optique, la microscopie et la biologie seraient appréciés.

Cette thèse est financée par le réseau « DIM C-BRAINS » de la région Ile-de-France: https://dim-cbrains.fr/fr/phd-program/dim-cbrains 
Le financement exige que les candidat.e.s aient effectué leur formation de Master et stage en dehors de la France. 4e568cd7-be13-48bb-a848-c463121eeb5d.pdf 

Les candidatures doivent être uniquement déposées sur le site internet du DIM C-BRAINS  https://dim-cbrains.fr/fr/phd-program/dim-cbrains

Date limite de dépôt des candidatures : 31 janvier 2025, pour un doctorat débutant à l'automne 2025. 

Les candidat.e.s intéressé.e.s peuvent adresser leurs questions à kate.grieve@inserm.fr .

Conditions de travail exceptionnelles

Contrat doctoral de 3 ans

Modalités de candidature

Pour postuler à cette offre d’emploi, merci de compléter ce formulaire et de joindre en .pdf votre lettre de motivation ainsi que votre curriculum vitae. Nous vous répondrons dans les plus brefs délais.

1 seul fichier.
Limité à 512 Mo.
Types autorisés : gif, jpg, jpeg, png, bmp, eps, tif, pict, psd, txt, rtf, html, odf, pdf, doc, docx, ppt, pptx, xls, xlsx, xml, avi, mov, mp3, mp4, ogg, wav, bz2, dmg, gz, jar, rar, sit, svg, tar, zip.
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