STAGE - Biostatistique & Data Science - Patients Virtuels & Biomarqueurs (H/F)

Patients virtuels et modèles QSP pour identifier des biomarqueurs prédictifs de la réponse au traitement.

Votre mission :

La médecine de précision vise à identifier les patients les plus susceptibles de répondre à un traitement. Cela nécessite de détecter le plus tôt possible des biomarqueurs prédictifs de la réponse, idéalement avant les études cliniques. À ce stade du développement, les données disponibles chez les patients sont encore limitées. Les patients virtuels constituent donc une approche prometteuse pour explorer ces biomarqueurs.

Ces patients virtuels peuvent être générés à partir de modèles QSP (Quantitative Systems Pharmacology), qui représentent les mécanismes de la maladie et le mode d’action du traitement. Déjà utilisés pour accompagner le développement des médicaments, notamment le choix des doses, ces modèles pourraient également aider à identifier les caractéristiques des patients associées à une meilleure réponse au traitement.

Au cours de ce stage, vous contribuerez à deux objectifs :

1- Améliorer l’identification de biomarqueurs prédictifs en combinant des méthodes de machine learning et des approches fondées sur les mécanismes biologiques.

2- Évaluer et améliorer la génération de patients virtuels afin d’obtenir des populations biologiquement plausibles, représentatives de la diversité des patients et préservant les relations entre les différentes caractéristiques biologiques.

Vous serez amené(e) à analyser des données simulées, à comparer différentes méthodes et à évaluer leur capacité à identifier des biomarqueurs pertinents pour la réponse au traitement.