Modélisation avancée de l’architecture génétique et prédiction des anévrismes intracrâniens

Résumé du projet de recherche

Les pathologies humaines complexes reposent sur une architecture génétique multifactorielle, impliquant de nombreux variants de faible effet répartis sur l’ensemble du génome. Les scores de risque polygéniques (Polygenic Risk Scores, PRS) constituent aujourd’hui un outil central pour résumer cette information génétique et estimer le risque individuel de maladie. Toutefois, les modèles actuellement utilisés reposent majoritairement sur des hypothèses simples, principalement l’additivté, qui ne rendent pas pleinement compte de la complexité biologique sous-jacente.
Au sein de l’équipe I, des projets sont déjà en cours visant à approfondir la caractérisation de l’architecture génétique de maladies humaines complexes. Le stage proposé s’inscrit dans la continuité de ces travaux et a pour objectif d’explorer des approches méthodologiques avancées permettant de mieux capturer cette complexité, dans une optique d’amélioration de la prédiction génétique.
Le ou la stagiaire travaillera sur l’analyse de scores génétiques construits à partir de résultats GWAS existants et sur leur application à différents phénotypes et sous-phénotypes cliniques. Une attention particulière sera portée à l’étude de modèles allant au-delà de l’additivité stricte, ainsi qu’à l’utilisation conjointe de plusieurs dimensions génétiques ou phénotypiques afin d’explorer leur apport en termes de pouvoir explicatif et prédictif.
Ces développements seront appliqués à des pathologies humaines complexes, avec un intérêt particulier pour les anévrismes intracrâniens. Le projet visera à comparer différentes stratégies de modélisation afin d’identifier celles qui décrivent le mieux la variabilité observée et qui offrent les meilleures performances prédictives.
Une composante méthodologique importante du stage reposera sur l’évaluation et la validation des approches utilisées, notamment à travers des analyses de robustesse et, le cas échéant, la génération de données simulées. Cette étape permettra de mieux comprendre le comportement des modèles, leurs limites et les conditions dans lesquelles ils apportent un gain par rapport aux approches standards.
Ce stage s’inscrit dans un cadre de recherche structuré autour de la recherche en génétique et des causes des anévrismes intracrâniens, avec des développements méthodologiques déjà engagés, et offre une immersion dans des problématiques actuelles de génétique statistique appliquée aux maladies humaines.

Profil et compétences de l’étudiant·e recherché·e :

• Formation en bio-informatique, biostatistique, génétique ou disciplines apparentées
• Connaissances solides en statistiques de base (modèles linéaires/logistiques, interprétation des résultats)
• Très bonne capacité de programmation en R et/ou Python
• Aisance avec l’environnement Unix/Linux et la manipulation de données génomiques
• Intérêt marqué pour la génétique quantitative et le développement méthodologique