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Ingénieur en Analyse de données en spectrométrie de masse spatialisée
Protéomique spatial MALDI imagerie par spectrométrie de masse.
Présentation de l’équipe: Plateforme iMAP et Équipe MicMac
La plateforme iMAP appartient à l’UMR 1149, Centre de Recherche sur l’Inflammation (CRI), et est adossée à l’équipe de recherche « De l’inflammation au cancer dans les maladies digestives » située sur le site de l’hôpital Beaujon à Clichy la Garenne. iMAP est une plateforme d’imagerie par spectrométrie de masse qui propose une expertise et des expérimentations sur tissus congelés ou fixés pour des analyses de protéomique in situ. Pour cela, nous disposons du matériel nécessaire à la réalisation des coupes tissulaires (cryomicrotome, microtome), du traitement des lames en fonction des analyses recherchées, des acquisitions des données par spectrométrie de masse (MALDI-TOF: Matrix Assisted Laser Desorption Ionisation – Time Of Flight) ainsi que pour le traitement statistique des données. iMAP est également engagée dans une démarche qualité ISO9001 et développe donc ses protocoles en adéquation avec cette méthodologie. La plateforme iMAP travaille en collaboration avec l’équipe MicMAc: From micro to macro in cancer development.
Sujet de l’offre
A l’instar des techniques de spectrométrie de masse déjà utilisées en routine (infectiologie, toxicologie), l’imagerie MALDI (Matrix Assisted Laser Desorption Ionisation) s’est fortement développée ces dernières années. En combinant une approche de spectrométrie de masse à l’analyse microscopique, l’imagerie MALDI permet d’obtenir (1) la distribution spatiale sans a priori de différents types de biomolécules et (2) leur caractérisation directement à partir de coupes tissulaires sans marquage préalable. L’objectif de ce projet est de développer de nouvelles techniques d’analyses bioinformatiques à partir de données issues de l’imagerie par spectrométrie de masse de type MALDI-TOF pour une caractérisation phénotypique exhaustive des hepatocholangiocarcinomes. Ces tumeurs sont particulièrement adaptées aux approches in situ, compte tenu de leur importante hétérogénéité intra-tumorale, qu’elle soit morphologique (présence d’un stroma) et moléculaire (sous-types différents). De plus, leur mauvais pronostic et leur réponse limitée aux thérapies systémiques sont des facteurs justifiant le développement d’approches capables d’identifier des biomarqueurs pronostiques et theranostiques à intégrer dans la prise en charge des patients.
L’objectif est d’étudier l’hétérogénéité intra-tumorale par une approche intégrative multi-échelle spatialisée des cHCC-CCA. Nous espérons développer un panel de peptides (c’est-à-dire une signature) identifiés par l’imagerie MALDI, une approche protéomique in situ exhaustive, qui pourrait améliorer le diagnostic du cHCC-CCA dans un contexte pré-chirurgical en utilisant des biopsies de tumeurs.
En pratique, les principales limitations de l’imagerie MALDI sont 1) la taille des pixels correspondant à un spectre de masse (>20µm²) qui ne permet pas de mesurer le spectre de cellules uniques, et 2) la difficulté d’interpréter les spectres de masse observés. Pour pallier à ces difficultés, l’équipe génère actuellement des jeux de données contrôle visant à mieux appréhender les spectres de masse de populations cellulaires homogènes ainsi que celui de leurs mélanges en proportions connues.
La personne recrutée sera chargée de développer de nouveaux algorithmes permettant la déconvolution cellulaire (estimation des proportions cellulaires) au sein de chaque pixel en se basant sur les spectres de références générés, via l’utilisation d’algorithmes de « Spectral unmixing ». Cette technique sera ensuite utilisée pour des analyses couplées en imagerie MALDI et immunohistochimie sur la même coupe afin de définir:
1. Les signatures peptidiques de sous-populations cellulaires ou de leur activité fonctionnelle dans des zones homogènes.
2. Déconvoluer les zones mixtes à partir des spectres des zones pures.
Ceci permettra de définir des signatures peptidiques spécifiques des différentes populations cellulaires définies par IHC. L’intégration de ces profils multimodaux permettra d’identifier et de positionner précisément l’ensemble des phénotypes et fournira un catalogue morpho-moléculaire à une échelle quasi-cellulaire et plus important encore, in situ.
Les outils obtenus par cette étude seront ensuite appliqués sur une large série d’échantillons dans le but de générer un atlas cellulaire identifiable sur la base de l’analyse morphologique combinée à l’imagerie MALDI.
Procédure : Envoyer un CV et une courte lettre de motivation par email. En cas d’expérience professionnelle préalable dans le milieu de la recherche, merci d’envoyer également les coordonnées (mail et/ou téléphone) de l’encadrant(e).
Offre publiée le 13 mars 2025, affichage jusqu'au 10 mai 2025.
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