Option Sciences du numérique pour les sciences de la vie et de la Santé

L'option vise à offrir une formation de pointe dans le domaine transdisciplinaire des sciences numériques pour des applications aux sciences du vivant et à la santé. En particulier, la médecine est entrée dans l'ère du "Big Data" avec l’arrivée de données à haut débit dans les secteurs du diagnostic et de la thérapeutique, notamment grâce à la numérisation des dossiers médicaux et l’essor considérable des biotechnologies (ex. génomique). Ces biotechnologies ont des applications au-delà de la santé, en écologie par exemple pour la caractérisation des écosystèmes et le développement de biocarburants.

L'option a pour but de sensibiliser les élèves aux thématiques actuelles du domaine bio-médical et d'illustrer les points de contacts avec les sciences et technologies numériques dans le domaine de la modélisation, de la visualisation, de la gestion, de l’interprétation et de l’apprentissage des données au travers de projets transversaux. Ces projets sont complétés par des enseignements de base spécifiques en biologie (biologie cellulaire, biologie moléculaire, immunologie...) et en méthodes formelles (réseaux biologiques, analyses de données).
Des enseignements d'ouverture sous forme de conférences/débats sur des thèmes touchant à des questions de société (sécurité des données, génétique et éthique...) complètent cette option.

Contribution aux objectifs du développement durable

*Conférences, exemples :

• Traitement bio-inspiré de l’information (neurones artificiels)
• Le médicament : de la molécule au patient
• Analyse computationnelle du génome tumoral
• Apprentissage statistique en haute dimension pour la recherche vaccinale
• Quand la biologie du développement rencontre l’ingénierie tissulaire
• Cancer et méthylation de l’ADN au niveau des enhancers
• Bioinformatique structurale pour la découverte de nouveaux médicaments
• Les caractéristiques génétiques tissu-spécifiques permettent de prédire les effets secondaires des médicaments

Télécharger le syllabus pour l'année 2022/2023

Exemples de projets

• Analyse de données de méthylome du cancer du sein
• Exploration de l'épigénétique chez les algues par séquencage nanopore
• Découverte de biomarqueurs transcriptomiques sanguins et pulmonaires dans le Covid-19
• Etude génomique de la transplantation rénale et prédiction de l’échec de greffe
• Automatisation de la détection des modifications phénotypiques des cellules suivies par vidéomicroscopie
• Bioplotting de tissus multiples
• Modélisation biomathématique de la croissance du glioblastome
• Optimisation de maillages de surface 3D de valves cardiaques
• Développement d’un outil d’analyse épitranscriptomique

Exemples de stages

• Amélioration de l’application back-end et de la base de données du serveur CEN-tools (EMBL-EBI, Cambridge, UK)
• Interface graphique pour la gestion des contrôles qualité (BioNextLab, Luxembourg)
• Développement de workflows bioinformatiques en R&D médicament (Pierre Fabre, Toulouse)
• Comparaison et développement de méthodes d’analyse de données single-cell RNAseq (Sanofi, Chilly-Mazarin)
• Automatisation des rapports d’analyses métagénomiques (Biofortis, Saint-Herblain)
• Développement d’outils bioinformatiques de visualisation (Eligo Bioscience, Paris)
• Évaluation d’algorithmes de machine learning pour estimer l’effet de traitements (Servier, Suresnes)
• Développement d’outils de standardisation pour des projets de R&D en biotechnologie (Procelys, Maison-Alfort)
• Business analyst healthcare and life sciences (IQVIA, Courbevoie)
• Détection de pathologies par l’utilisation de données biologiques complexes (NumaHealth, La Rochelle)
• Approche des interactions entre plastiques et protéines par dynamique moléculaire (CEA, Saclay)
• Méthodes d’inférence de réseaux transcriptionnels (Institut Pasteur, Paris)
• Quantification de biomasse de plancton par génomique (CEA, Evry)
• Développement d’un pipeline d’analyse de données biomédicales en oncologie (ICO, Saint-Herblain)
• Étude des effets de l’âge et du sexe sur les ondes alpha (ICM, Paris)
• Exploitation d’une base de données de structures 3D d’ARN (IBISC, Université Paris-Saclay, Evry)
• Positionnement des nucléosomes chez les mammifères par deep learning (Museum d’Histoires Naturelles, Paris)
• Intégration de données génétiques à grande échelle pour améliorer la survie du greffon rénal (Inserm CR2TI, Nantes)
• Analyse computationnelle des altérations génomiques dans le myélome multiple (Inserm CRCI2NA, Nantes)
• Dépistage du cancer du poumon par analyse de données transcriptomiques (Institut Curie, Mines Paris)
   

Secteurs d'activités

• Ingénierie bio-médicale et thérapeutique
• Industrie pharmaceutique chimique et cosmétologique "drug design"
• Plateforme de bio-informatique
• Développement des bio-technologies
• Data-sciences
• Bio-statistiques
• Recherche en numérique et en santé
• Innovations dans les secteurs de l'environnement et de l'énergie

Métiers

• Ingénieur biomédical
• Ingénieur bioinformaticien
• Ingénieur biostatistiques
• Ingénieur en biologie computationnelle
• Data scientist
• Gestion de projets biomédicaux
• Chef de projets biomédicaux
• Responsable R&D
• Chercheur