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ATTENTION : Un financement est disponible sur ce sujet de thèse, mais réservé pour des étudiants n’ayant pas fait leur master en France.
Ce projet de thèse est un projet collaboratif entre l’Institut Langevin et deux équipes de l’Institut de la Vision expertes en imagerie et en développement d’organoïdes. Il vise à développer des outils d’IA et d’apprentissage automatique pour quantifier des données de microscopie sans marquage et détecter des types cellulaires de manière spécifique. Nous visons à valider notre nouvelle approche d’imagerie en direct appelée DFFOCT pour l’imagerie longitudinale sans marquage d’organoïdes dérivés de patients permettant de modéliser de nombreuses pathologies humaines. Notre objectif est de démontrer que le DFFOCT, combiné à une analyse pilotée par l’IA, peut créer des jumeaux numériques
des organoïdes afin de prédire quels médicaments seront les plus efficaces pour les
patients individuels. Le doctorant développera de nouveaux modèles d’apprentissage automatique et d’IA permettant une analyse automatique des données à haut débit. Ces techniques permettront de quantifier la morphologie et la viabilité de chacune des cellules de l’organoïde, d’identifier leurs types cellulaires et d’évaluer leur efficacité. Ces outils numériques augmenteront la spécificité des microscopes sans marquage, de prédire des résultats biologiques à partir d’un minimum de données expérimentales, et de généraliser l’utilisation de la technologie.
