Les cancers du poumon représentent la première cause de décès chez l'homme et la deuxième chez la femme. Les traitements du cancer du poumon dépendent du stade de la tumeur et de l'état clinique du patient. La radiothérapie est une option thérapeutique possible mais peut être associée à un risque d'effets secondaires. La pneumopathie aigue et la fibrose pulmonaire radio-induite sont des complications potentielles des radiothérapie thoraciques affectant la qualité de vie des patients.
Comprendre l'ensemble des événements cellulaires et des réseaux de communication contribuant à la pathogenèse des lésions pulmonaires radio-induites est un des objectifs du laboratoire.
Pour cela nous avons en place des modèles précliniques chez la souris pour étudier la pneumopathie aigue et la fibrose pulmonaire radio-induite. Grace à des outils de pointe comme le séquençage sur cellules uniques (scRNA-seq) associée à la transcriptomique spatiale (ST) nous avons produit des jeux de données uniques à différents temps après irradiation permettant de cartographier les phases précoces et tardives de la pathologie.

L'objectif du stage est d'analyser et d'intégrer des données de ST et de scRNA-seq afin d'étudier deux phénomènes :
- La réponse vasculaire, à travers l'analyse des changements phénotypiques des sous populations de cellules endothéliales pulmonaires. Ces cellules sont au cœur de la réponse radio-induite dés tissu sains irradiés.
- La réponse inflammatoire et immunitaire avec la caractérisation approfondie des modifications des sous populations myéloïdes et lymphoïdes détectées dans les jeux de données.
L'approche bio-informatique reposera sur des méthodes d'intégration multi-omiques combinant scRNA-seq et ST, afin de tirer parti de la complémentarité de ces deux technologies. Cette intégration permettra ensuite d'approfondir l'analyse des jeux de données à l'aide d'outils de reconstruction de trajectoires cellulaires et d'inférence d'interactions cellule–cellule, en intégrant la dimension spatiale.
L'ensemble de ces analyses visera à mieux comprendre les réseaux cellulaires et les mécanismes moléculaires à l'origine des altérations endothéliales et immunitaires dans la pathologie pulmonaire radio-induite.

Données
Le stage s'appuie sur des jeux de données déjà obtenues au laboratoire à la fois :
1. Des données de transcriptomique spatiale (MERFISH), technologie basée sur l'imagerie et l'hybridation in situ d'un panel de 500 gènes d'intérêt
2. Plusieurs jeux de données scRNA-seq couvrant le transcriptome des cellules endothéliales et immunitaires pulmonaire
Ces données ont été générées à partir d'un modèle de souris irradiées localement au niveau de l'ensemble du thorax par une dose unique de 18 Gy reproduisant des lésions aiguës (7 jours), intermédiaires (3 mois) et tardives (6 mois) post-irradiation.

Travail demandé
1. Intégration multi-omique : associer l'information spatiale obtenue par MERFISH avec les profils d'expression obtenus par scRNA-seq.
2a. Etude des trajectoires cellulaires : identifier et appliquer les outils méthodologiques les plus adaptés, dans le but de reconstruire les trajectoires de différenciation ou d'activation cellulaire au sein du tissu irradié.
2b. Analyses des interactions cellules-cellules : évaluer et appliquer les approches bio-informatiques pertinentes pour l'étude des réseaux de communication intercellulaire en intégrant la dimension spatiale.

- Master 2 ou école d'ingénieur, spécialité Bio-informatique
- Maitrise des langages R et Python
- Analyse de données single-cell RNA-seq et transcriptomique spatiale
- Des notions en Machine Learning et Deep Learning pour comprendre les algorithmes d'intégration, de trajectoire et d'interaction seraient un plus

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