Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : aucun

Laboratoire/Entreprise : Equipe Morpheme, laboratoire I3S, Sophia Antipolis
Durée : 5 à 6 mois
Contact : eric.debreuve@i3s.unice.fr
Date limite de publication : 2019-05-01

Contexte :
Contexte biologique (voir document attaché)

Les premières étapes du développement d’un médicament anti-cancer consistent à mettre en évidence de nouveaux mécanismes du fonctionnement des cellules tumorales ou à mieux comprendre les mécanismes connus, et à étudier le potentiel de molécules à perturber un ou des mécanismes de sorte à conduire à la mort cellulaire au bout d’un certain temps d’exposition.1 Il existe plusieurs types de morts cellulaires, et l’efficacité d’une molécule se mesure à la fois en fonction du temps nécessaire pour détruire les cellules tumorales et du type de mort induit.

Sujet :
Description du projet (voir document attaché)

Les données dont nous disposons sont des vidéos multi-canal acquises en microscopie (voir Figure 1). Il s’agira d’abord de faire un suivi de cellules sur le canal dans lequel leur géométrie est la plus marquée. Par suivi, on entend la construction des trajectoires cellulaires tout au long de la vidéo. Autrement dit, pour une cellule donnée dans une image donnée de la vidéo, il faut être capable de dire où elle était dans l’image précédente et où elle sera dans l’image suivante, et ce même si elle a changé de forme (cas général). A noter qu’une cellule peut apparaître dans le champ de vue, ou en disparaître, au cours de la vidéo. En reportant ce suivi cellulaire sur le canal dans lequel l’apparence des cellules est riche en informations, il est possible d’extraire des caractéristiques par cellule, et d’étudier leur évolution pour en déduire l’instant de mort cellulaire. Il s’agit là de la première partie du projet. Un développement de ces étapes a déjà été réalisé pour des vidéos aux caractéristiques légèrement différentes. Il sera judicieux de s’en inspirer.
La deuxième partie du projet concerne le classement des morts cellulaires précédemment détectées parmi des types pré-définis. Il faudra, à partir de l’instant de mort cellulaire, suivre les cellules ou leurs débris sur quelques images afin d’extraire des caractéristiques et de s’en servir pour apprendre un classifieur de types de mort cellulaire dans un cadre supervisé (les types pour chaque cellule seront annotés par notre collègue biologiste). A noter que les caractéristiques extraites un peu avant et jusqu’à l’instant de mort cellulaire seront probablement à prendre également en compte pour cet apprentissage.

Profil du candidat :
Compétences souhaitées (voir document attaché)

• Des connaissances en traitement et analyse d’images sont souhaitables
• Des connaissances en classification supervisée seront appréciées
• Un minimum d’autonomie en Python et Numpy
• Un manque d’expérience dans les domaines ci-dessus pourra être compensé par une bonne motivation

Formation et compétences requises :
Master 2 (voir document attaché)

Adresse d’emploi :
Equipe Morpheme, laboratoire I3S, Sophia Antipolis (voir document attaché)

Document attaché : cell-death-m2.pdf