Computational Biologist

Nous sommes un groupe pharmaceutique à dimension humaine, international et indépendant, gouverné par une Fondation. Notre modèle, singulier, fait notre fierté mais, surtout, nous permet de servir pleinement notre vocation : « Engagés pour le progrès thérapeutique au bénéfice des patients ».

Aujourd’hui leader mondial en cardiologie, nous avons choisi de devenir un acteur focalisé et innovant en oncologie d’ici 2030, en ciblant des cancers difficiles à traiter et en y consacrant plus de 70 % de notre budget R&D. Un défi que nous poursuivons en parallèle du développement de notre activité générique pour un accès à des soins de qualité pour tous, et à moindre coût.

Nous ? 22 000 passionnés de plus de 50 nationalités, portés par un esprit d’entreprenariat. Chaque jour nous avançons avec et pour les patients, avec et pour nos équipes, portés par l’envie de prendre soin, d’oser, de nous développer, de nous engager pour être utiles à celles et ceux qui en ont besoin.

Venez vivre et contribuez à faire vivre notre engagement #MovedByYou
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Caractérisation de l'hétérogénéité et de la plasticité du Glioblastome par analyse de données Single-cell

Votre mission :

Le glioblastome (GBM) IDH-wildtype est la tumeur cérébrale primaire la plus fréquente et la plus agressive chez l'adulte. Sa résistance aux traitements standards est portée par une forte hétérogénéité tumorale, la plasticité des cellules et un microenvironnement immunosuppresseur. L'enjeu de ce stage est de s'appuyer sur l'analyse de données single-cell pour découvrir, évaluer et caractériser des biomarqueurs ainsi que des cibles thérapeutiques potentielles permettant ainsi d'évaluer de nouveaux leviers thérapeutiques_._

En tant que stagiaire Biologiste Computationnel, dans l’équipe In Silico Target Insight, vous participerez activement à l'exploitation d'un atlas single-cell dédié à la caractérisation des tumeurs cérébrales agressives, dans un contexte d’innovation thérapeutique et de médecine de précision. Vos principales responsabilités incluront :

• Analyse de données single-cell : Mettre en œuvre et optimiser un pipeline d'analyse robuste, couvrant l'ensemble des étapes clés (contrôle qualité/QC, normalisation, clustering, réduction de dimension et annotation cellulaire).
• Évaluation de cibles et de voies biologiques : Identifier et évaluer la pertinence de cibles thérapeutiques et de voies de signalisation au sein de sous-populations cellulaires spécifiques.
• Inférence de réseaux de signalisation : Développer des approches pour inférer et identifier l'activation de voies de signalisation (incluant les phénomènes de co-activation) afin de caractériser précisément les profils cellulaires.