Projets

Les projets de recherche en cours

Le CBIO mène plusieurs projets structurants, financés par des institutions nationales ou européennes, souvent en partenariat avec d’autres centres de recherche ou acteurs cliniques.

ANR – STEVE

Étude des éléments transposables et de leur variation épigénétique dans la relation génotype-phénotype. Ce projet, en partenariat avec des biologistes de l’ENS – PSL, explore l’impact de ces éléments dans les traits complexes, avec des applications en santé humaine et en agriculture.

Carnot M.I.N.E.S.

Développement d’un outil non invasif de diagnostic précoce du cancer du poumon, en collaboration avec l’Université de Cambridge. Le projet repose sur l’analyse d’images biomédicales et de données transcriptomiques à l’aide de méthodes statistiques et d’apprentissage automatique.

PRTK – SELECT

Modélisation prédictive de la survie des patients atteints d’un cancer de la vessie infiltrant le muscle, traités par chimiothérapie néoadjuvante. Le projet vise à améliorer la stratification des patients à partir de lames anatomopathologiques.

Les projets du CBIO

Les travaux antérieurs du CBIO ont donné lieu à des publications majeures et à des innovations méthodologiques en bio-informatique, santé et biologie computationnelle :

Komet – Prédiction d’interactions médicament-cible à grande échelle

• Objectif : Développer un algorithme capable de prédire les interactions entre molécules et cibles thérapeutiques à partir d’un jeu de données massif (LCIdb).
• Partenaires : CBIO, Institut Curie
• Publication : J. Chem. Inf. Model, 2024

ComSeg – Analyse des tissus complexes par transcriptomique spatiale

• Objectif : Mettre au point une méthode de segmentation cellulaire adaptée à la distribution spatiale des transcrits d’ARN dans les tissus.
• Partenaires : CBIO, Institut Curie, équipes de recherche en biologie spatiale
• Publication : Communications Biology, 2024

Modélisation évolutive des génomes bactériens

• Objectif : Reconstituer l’histoire évolutive des génomes bactériens en intégrant mutations et transferts horizontaux.
• Partenaires : CBIO, équipes en génomique évolutive
• Publication : PNAS, 2024

Détection de la déficience en recombinaison homologue (HRD)

• Objectif : Utiliser des méthodes de deep learning pour détecter la déficience en recombinaison homologue dans les cancers du sein à partir d’images histologiques.
• Partenaires : CBIO, Institut Curie, Centre Léon Bérard
• Publication : Cell Reports Medicine, 2022

Les projets par thématiques :

Nouvelles approches thérapeutiques et médecine personnalisée

• Nouveaux médicaments pour la mucoviscidose basés sur l’apprentissage automatique
  Fondation Maladies Rares, 2020–2021
  Utilisation de modèles de machine learning pour identifier des composés actifs contre la mucoviscidose.
• Machine learning pour les études d’association pangénomiques (GWAS)
  Collaboration avec SANOFI, 2016–2019
  Développement d’algorithmes pour détecter des associations génome-phénotype dans des cohortes humaines.
• MLPM – Machine Learning for Personalised Medicine
  EC-FP7, 2012–2016
  Réseau de formation doctorale autour de l’IA pour la médecine de précision.
• AP’ONCALYPSE
  ANR, 2012–2013
  Validation d’une signature immunitaire prédictive de la réponse aux anthracyclines dans le cancer du sein.
• TYRO3
  INCA, 2012–2014
  Ciblage de la protéine TYRO3 comme nouvelle piste thérapeutique contre le cancer.

Analyse omique et bio-informatique des données massives

• Hi-FISH
  ANR, 2014–2018
  Étude systématique de l’expression génique à l’échelle de la molécule d’ARN, par hybridation in situ.
• ABS4NGS
  ANR – Investissements d’avenir, 2012–2016
  Algorithmes et logiciels pour le séquençage haut débit.
• RADIANT
  EC-FP7, 2012–2015
  Développement rapide et diffusion d’outils statistiques pour le séquençage à haut débit.
• Analyse intégrée des profils de méthylation dans le cancer du sein
  Ligue contre le cancer, 2011–2014
• Structured machine learning for microbiology
  Collaboration avec BioMérieux, 2011–2014
  Apprentissage structuré appliqué à la spectrométrie de masse et au séquençage.

Réseaux de régulation et développement

• CRESTNETMETABO
  ANR, 2015–2019
  Étude des réseaux de régulation dans le développement des cellules de la crête neurale.
• CRESTNET
  ANR, 2012–2014
  Approches intégratives pour modéliser les réseaux de régulation dans l’induction de la crête neurale.
• CLARA
  ANR, 2009–2013
  Algorithmes de clustering en haute dimension.

Imagerie, microscopie et diagnostic

• RAMIS
  2007–2011
  Microscopes à haute résolution pour le criblage de molécules anticancéreuses.
• ParTox
  ANR, 2007–2009
  Suivi de la toxicité des nanoparticules.
• NADINE
  EC-FP7, 2010–2015
  Nanosystèmes pour le diagnostic précoce des maladies neurodégénératives.
• Indigo
  EC-FP7, 2005–2008
  Biocapteurs fluorescents à haute sensibilité pour des applications diagnostiques.

Réseaux européens et infrastructures collaboratives

• Systems Microscopy Network of Excellence
  EC-FP7, 2013–2015
• ESBIC-D – European Systems Biology Infrastructure for Complex Diseases
  EC-FP7, 2005–2007

Méthodes statistiques et apprentissage automatique

• SMAC – Statistical Machine Learning for Complex Biological Data
  ERC, 2012–2017
  Algorithmes pour données biologiques complexes.
• MGA – Modèles graphiques et applications
  ANR, 2007–2011
• Sakura
  JSPS, 2003–2005
  Analyse statistique et combinatoire de réseaux biologiques.
• Inference and learning in dynamic graphical models
  France-Berkeley Fund, 2007–2009
  Applications à la bio-informatique et à la reconnaissance vocale.
• BioClassif
  CNRS, 2004–2006
  Théorie de l’apprentissage statistique pour données structurées.
• Statistical learning for the analysis of transcriptome
  CNRS, 2003–2004

Outils bio-informatiques et infrastructure

• iBioinfo
  CEA, 2005–2006
  Méthodes et outils bio-informatiques pour l’analyse de puces à ADN.
• Kernelchip
  CNRS, 2004–2007
  Intégration des données d’expression et des réseaux de régulation.
• GemBio
  Mines Paris, 2004–2007
  Analyse des effets de médicaments antipaludiques sur Plasmodium falciparum.
• Développement de bases de données en cancérologie
  JSPS, 2008–2010

Impact scientifique

Ces projets ont conduit à :

• des publications dans des journaux internationaux de référence,
• la création de logiciels et d’outils open source,
• le transfert de méthodologies vers des partenaires industriels et hospitaliers,
• la formation de jeunes chercheurs à l’interface entre science des données et biologie.

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