Détail du poste Établissement : Centrale Nantes École doctorale : École doctorale Mathématiques et Sciences et Technologies du numérique, de l'Information et de la Communication Laboratoire de recherche : Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes Direction de la thèse : Morgan MAGNIN Date limite de candidature : 2026-07-30T00:00:00 Comprendre la radiorésistance des cellules tumorales est un enjeu majeur pour améliorer l'efficacité de la radiothérapie, la principale thérapie anti-cancéreuse. Historiquement, de telles études sont menées a l'échelle de populations cellulaires entières, sans tenir compte de la dynamique individuelle des cellules après radiothérapie. Les deux équipes coordonnant ce projet ont récemment exploré conjointement une nouvelle approche utilisant la vidéomicroscopie pour caractériser la réponse cellulaire en fonction du temps et de la dose de radiation, au niveau de chaque cellule tumorale, et pu démontrer la capacite de cette approche a décrire l'hétérogénéité des réponses cellulaires. Les modèles informatiques peuvent aider à déconvoluer la complexité de ces relations dose-effet. La thèse proposée vise à développer un ensemble d'algorithmes neuro-symboliques permettant de simuler et de prédire les réponses radiobiologiques complexes et dynamiques des cellules tumorales. Ces algorithmes s'appuieront sur un formalisme de programmation logique inductive baptisé LFIT - développé depuis plus de 12 ans dans le cadre d'une collaboration entre Nantes et Tôkyô - qui a déjà fait ses preuves pour la construction de modèles explicables de systèmes issus du vivant. L'originalité de l'approche proposée ici est de coupler LFIT avec des approches de machine learning statistique (par exemple Random Forest) dont le potentiel en termes d'analyse des données biologiques visées par cette thèse a déjà été prouvé dans le cadre d'une étude préliminaire. L'équipe biologique (Colin Niaudet et François Paris, de l'équipe 10 du CRCI2NA) spécialisée dans la réponse
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