La diversité des tumeurs entre patients mais également entre cellules cancéreuses du même patient rendent l’étude du cancer très complexe. L’idée d’une médecine “personnalisée” ou “de précision” a été suggérée, visant à trouver des régimes de traitement sur mesure pour chaque patient suivant le contexte génétique individuel et le profil moléculaire de la tumeur. Ce défi est réalisable grâce à une caractérisation moléculaire des cancers suffisante, accumulée en utilisant les technologies à haut rendement et des technologies d’imagerie avancée. Cependant, malgré la disponibilité des données de cancer multi-échelles, elles ne sont pas suffisamment exploitées pour nous informer sur les mécanismes dérégulés qui pourraient amener à une meilleure stratification des patients et des traitements spécifiques du cancer.
Registration sur https://meetings.embo.org/event/20-cancer-ai
Dû à la situation actuelle de pandémie et les strictes régulations concernant les rencontres présentielles, la formation sera faite INTEGRALEMENT VIRTUEL.
Nataša PRŽULJ BSC- ES Women in Science Lecture
Yves MOREAU KULeuven - BE
Julio SAEZ-RODRIGUEZ Heidelberg University - DE
Lodewyk WESSELS Netherlands Cancer Institute - NL
Susana VINGA Instituto Superior Técnico - PT
Christina LESLIE SKI - MSKCC - USA
David WEDGE BDI - UK
Andrei ZINOVYEV Institut Curie - FR
Valentina BOEVA ETH - CH Nataliya SOKOLOVSKA UPMC - FR
Thomas WALTER CBIO - MINES - ParisTech - FR
Andrew TESCHENDORFF UCL - UK
Jean-Philippe VERT Google- FR
Olli KALLIONIEMI SciLifeLab - SE
Nasir RAJPOOT University of Warwick - UK
Chloé-Agathe AZENCOTT CBIO - MINES - ParisTech - FR
Florian MARKOWETZ University of Cambridge - UK
Emma LUNDBERG SciLifeLab - SE
Touati BENOUKRAF MUN - CA
Laura CANTINI IBENS - ENS - FR
Cette liste d'intervenants n'est pas définitive
L’objective de cette formation est de promouvoir une meilleure intégration des approches computationnelles au sein des laboratoires biologiques et des cliniques.
Notre objectif est d’aider les participants à améliorer l’interprétation et l’usage des données multi-échelle qui sont accumulées dans les laboratoires biologiques ou médicaux. Cette année, la formation sera particulièrement ciblée sur les approches d’Intelligence Artificielle (IA) et d’Apprentissage Automatique (AA) pour la recherche contre le cancer. Nous examinerons les méthodes et outils actuels pour l’analyse et l’interprétation des données massives, ainsi que des applications concrètes liées au cancer. En particulier, nous mettront l’accent sur le rôle des méthodes IA/AA pour la compréhension d’hétérogénéité des tumeurs et leurs applications sur le développement de traitements personnalisés.
Nous avons invité des intervenants de différents domaines dans la biologie des systèmes du cancer, spécialement du domaine de l’Intelligence Artificielle (IA) et de l’Apprentissage Automatique (AA) venant des centres de recherche contre le cancer et des cliniques. Ces invités exposeront plusieurs approches pour les données omiques, l’imagerie, l’analyse de données cliniques et leur interprétation, en combinant les réseaux de signalisation avec les données multi-échelles et en leur associant des données cliniques. De plus, les algorithmes de prédiction de sensitivité aux drogues ; l’identification de marqueurs biologiques et de promoteurs du cancer ; les approches de stratification de patients ; les applications de la modélisation mathématique et de l’analyse d’images au cancer orientée sur les approches IA/AA seront présentées.
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Dû à la situation actuelle de pandémie et les strictes régulations concernant les rencontres présentielles, la formation sera faite INTEGRALEMENT VIRTUEL.
Présentation d'article (participants en thèse de Master)
Présentations de Poster & Flash Talks (participants en Doctorat & Postdoc)
Aucune expérience particulière n’est requise en programmation et modélisation, ou connaissances approfondies de la biologie des systèmes. Les présentations seront conçues de manière didactique, proposant aux participants une introduction sur les fondamentaux de la biologie des systèmes et son application dans la recherche sur le cancer.
La sélection des participants se fait sur l’évaluation des candidatures.
Inscription au cours :
- CV (1 page max)
- Description du sujet scientifique sous la forme d’un abstract (1 page max)
- Lettre de motivation expliquant vos raisons pour assister à ce cours (1 page max)
- Lettre de recommandation de la part de 1 personne.
À noter : Si vos référents souhaitent contacter directement le comité scientifique de l’organisation, les lettres peuvent être envoyées directement par courriel à c.sysbiocancer2019 [at] curie.fr (c[dot]sysbiocancer2020[at]curie[dot]fr) tout en respectant la date limite des applications.
Registration sur https://meetings.embo.org/event/20-cancer-ai
Ceci est une formation en ligne. L’inscription pour les étudiants et post-doctorants est gratuite. L’inscription est obligatoire pour toutes les catégories de participants.
Suite à l’inscription et en suivant la procédure de selection, les participants recevront l’accès à:
Cliquer ici pour accéder au site d’enregistrement
Dû à la situation actuelle de pandémie et les strictes régulations concernant les rencontres présentielles, la formation sera faite INTEGRALEMENT VIRTUEL.
Les participants en master présélectionnés recevront des publications clés du domaine. Il leur sera demandé de préparer et d’envoyer leurs slides, et de présenter les articles assignés pendant les sessions en ligne du journal club.
Les sessions en ligne de poster et de présentations brèves par les doctorants et post-doctorants prendront place pendant la formation.
Les doctorants et post-doctorants présélectionnés devront envoyer :
- Posters taille A0, format PDF.
- Slides au format PDF pour les présentations orales.
Registration sur https://meetings.embo.org/event/20-cancer-ai
La formation validera 4 crédits ECTS pour les étudiants en master et doctorants. La présence à la formation en ligne sera suivie quotidiennement par des formulaires en ligne. Les certificats de formations seront envoyés aux participants après la fin de la formation.
Évaluation des étudiants (par un comité scientifique) :
- Masters 2 : les étudiants seront évalués en fonction de leur présentation au Journal Club + activités générales pendant les discussions scientifiques.
- Doctorants : les étudiants seront évalués en fonction de leur présentation flash + posters + activités générales pendant les discussions scientifiques.
-Il est demandé aux candidats Post-doc de faire une présentation flash et un poster sur leur recherche scientifique. L’abstract le plus significatif sera choisi pour une présentation orale de 15 minutes.
Laurence CALZONE Institut Curie, FR
Tatiana POPOVA Institut Curie, FR
Andrei ZINOVYEV Institut Curie, FR
Inna KUPERSTEIN Institut Curie, FR
Emmauel BARILLOT Institut Curie, FR
Yves Moreau, KULeuven, BE
Chloé-Agathe Azencott CBIO - MINES - ParisTech - FR
Denis THIEFFRY IBENS - ENS - FR
Thomas WALTER CBIO - MINES - ParisTech – FR
