Offre de thèse CIFRE Centre Léon Berard & OmiCure

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Le centre Léon Bérard & l’entreprise OmiCure recherchent un doctorant

OmiCureCentre Léon Bérard


Sujet : Transcriptomics-based therapy decision-support systems in oncology

Type de thèse : CIFRE (Conventions Industrielles de Formation par la Recherche)

Durée : 3 ans

Partenaire industriel : OmiCure

Partenaire académique/clinique : Centre Léon Bérard (CLB), équipe du Dr Pierre SAINTIGNY 

Ecole doctorale : Biologie Moléculaire Intégrative et Cellulaire

Localisation : Paris et/ou Lyon


Le centre Léon Bérard & l’entreprise OmiCure recherchent un doctorant passionné et déterminé à faire tomber les barrières de la recherche dans le domaine des biomarqueurs prédictifs pour les thérapies ciblées et l’immunothérapie du cancer, et dans le domaine du transcriptome sanguin comme source de biomarqueurs de biopsie liquide du cancer.

Au cours des dix dernières années, la médecine de précision a acquis une place centrale, en particulier dans le domaine de l’oncologie, où les patients bénéficient de plus en plus de thérapies ciblées basées sur les caractéristiques individuelles du patient et de la tumeur. Les plus grandes avancées ont été réalisées grâce à l’étude des anomalies structurelles de l’ADN. Malheureusement, toutes les tumeurs ne présentent pas d’altérations de l’ADN exploitables sur le plan pharmacologique, et environ 40 à 50 % seulement des patients présenteront une altération génomique exploitable, et 20 % seulement seront traités avec un médicament recommandé par un comité des tumeurs moléculaires. Nous pensons que pour augmenter le nombre de patients susceptibles de bénéficier de thérapies ciblées et d’immunothérapies, nous devrions utiliser les données des profils d’expression génique (transcriptomique) pour définir de nouveaux biomarqueurs de réponse.

Missions :

Le candidat retenu sera chargé de tester, d’évaluer et de valider notre algorithme actuel d’aide à la décision thérapeutique basé sur la transcriptomique, ainsi que de concevoir et d’exécuter des expériences in silico.

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