Université Grenoble Alpes

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Intitulé du sujet

Champs scientifiques

Mots clés

La pharmacologie translationnelle est une discipline qui cherche à transférer les résultats de la recherche pharmacologique moléculaire vers la clinique afin d'optimiser le choix des médicaments, leur dosage et leur sécurité chez les patients. Plus précisément, elle cherche à traduire les connaissances acquises à partir de modèles moléculaires et précliniques vers les études au chevet des patients. Au sein du consortium de recherche multidisciplinaire DIGPHAT (Digital Pharmacological Twins), financé par le programme de recherche Santé Numérique du plan France Relance 2030, nous cherchons à développer une approche globale en pharmacologie des systèmes pour mieux personnaliser les thérapies médicamenteuses. Nous y parviendrons en développant des modèles pharmacologiques interopérables intégrant des données de santé multi-échelles et longitudinales. Dans ce contexte, le doctorat visera à mettre en œuvre des approches bioinformatiques et d'IA (Intelligence Artificielle) pour la génération de caractéristiques à partir de données de cancer multi-échelles (moléculaires, cellulaires, cliniques) de cohortes de patients, et à développer des modèles d'IA en pharmaco-génomique et pharmaco-épigénomique.
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Translational pharmacology is a discipline seeking to move results from molecular pharmacological research to the clinic in order to optimize the choice of drugs, their dosage and safety in patients. Specifically, it seeks to translate knowledge acquired from molecular and preclinical models to the bedside patient studies. Within the multidisciplinary research consortium DIGPHAT (Digital Pharmacological Twins), funded by the Digital Health research program of the France Relance 2030 plan, we seek to develop a global approach in systems pharmacology to better personalize drug therapies. We will achieve this by developing interoperable pharmacological models integrating multi-scale and longitudinal health data. In this context, the Ph D will aim to implement bioinformatics and AI (Artificial Intelligence) approaches for the generation of features from multi-scale (molecular, cellular, clinical) cancer data of patient cohorts, and develop AI models in pharmaco-genomics and pharmaco-epigenomics.
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Début de la thèse : 15/10/2024

Autre financement public

ANR Financement d'Agences de financement de la recherche

Université Grenoble Alpes

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216 ISCE - Ingénierie pour la Santé la Cognition et l'Environnement

Connaissances et compétences en bioinformatique : données omiques, machine learning & biostatistiques, unix, programmation Python/R. Aptitudes professionnelles : curiosité et envie d'améliorer ses compétences scientifiques et technologiques, rigueur et organisation, capacité à travailler en équipe et à interagir avec d'autres étudiants, ingénieurs et chercheurs
Knowledge and skills in bioinformatics: Omics data, machine learning & biostatistics, unix, Python/R programming. Professional aptitude: curiosity and desire to improve their scientific and technological skills, rigor and organization, and ability to work in a team and interact with other students, engineers and researchers

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