Post-doctorant en biostatistique ou bioinformatique F/H

Le département promotion a pour mission d'assurer le montage et le suivi des études cliniques promues par le CHU de Nantes. Il assure ainsi l'obtention des accords réglementaires, le contrôle de la qualité, la gestion des bases de données, les analyses statistiques ainsi que la pharmacovigilance. Les activités de recherche en soins primaires et en soins paramédicaux sont également coordonnées par le département promotion.

La plateforme de méthodo-biostatistique (PMB) est une des cellules de ce département. Elle vise à accompagner les équipes du CHU de Nantes dans l’élaboration méthodologique de leurs études cliniques, puis dans le suivi de ces études et l’analyses des résultats. Cette plateforme regroupe plusieurs ingénieurs en statistiques et est spécialisée dans le montage d’essais interventionnels de phase précoce ou tardive. Les approches bayésiennes y sont de plus en plus utilisées.

Rattaché.e à la PMB, le/la post-doctorant/e recruté/e travaillera en étroite collaboration avec le Centre d’Investigation Clinique (CIC) du CHU de Nantes et le CR2TI de Nantes Université. Le CIC immuno-infectiologie coordonne de nombreux essais cliniques en infectiologie, réanimation et médecine d’urgence, et développe des approches d’intégration multi-omique pour identifier les mécanismes de réponse aux traitements innovants. L’équipe 6 du CR2TI, spécialisée dans les relations hôte-microbiome, étudie les réponses immunitaires aux infections pulmonaires et les mécanismes d’immunosuppression acquise après un stress inflammatoire aigu. Ses travaux reposent sur des approches translationnelles combinant cohortes de patients, modèles expérimentaux et technologies omiques de pointe afin d’améliorer la compréhension des maladies infectieuses et le développement de nouvelles stratégies thérapeutiques.

Missions principales :

SHAPe est une plateforme d’essais cliniques visant à évaluer simultanément plusieurs interventions chez des patients atteints de pneumonie sévère. Son design adaptatif repose sur un modèle statistique bayésien intégrant plusieurs randomisations et analyses intermédiaires, l’ajout de nouvelles interventions, l’utilisation éventuelle de données externes et différents types de designs.

La mission principale sera de développer et d’évaluer les méthodes bayésiennes nécessaires aux évolutions de SHAPe :

• réaliser une veille méthodologique et sélectionner les approches adaptées ;
• développer et tester les méthodes par simulations ;
• étudier l’intégration de données historiques ou externes, de stratégies phase II/III seamless, de designs PRACTICAL et d’un nombre accru de randomisations simultanées ;
• formaliser les probabilités prédictives de succès ;
• intégrer les méthodes validées et développer des programmes reproductibles pour les analyses intermédiaires.
• Un volet bioinformatique pourra compléter ces missions :
• analyse de données longitudinales de métabolomique, lipidomique, protéomique et microbiome ;
• contrôle qualité et normalisation ;
• intégration multi-omique ;
• étude des associations entre signatures biologiques et événements cliniques ;
• interprétation et valorisation des résultats.

Profil recherché

• Doctorat (ou qualification équivalente) en biostatistique ou bioinformatique.
• Un très bon niveau en langage de programmation (Python ou R) est attendu.
• Un bon niveau de connaissances en statistique bayésienne serait un plus.

Expériences attendues : Une expérience ayant permis l’acquisition d’un solide savoir-faire en bio-statistique (modélisation statistique, langages de programmation R ou Python), ou d’une bonne expertise en bioinformatique et la capacité à travailler en équipe multidisciplinaire est bienvenue. La publication d’articles dans des journaux scientifiques reconnus en tant que principal auteur sera appréciée.

Compétences et qualités professionnelles associées :

• Connaissances théoriques et appliquées en statistiques bayésiennes,
• Maitrise des modélisations statistiques classiques,
• Maitrise des principes F.A.I.R., du RGPD en santé,
• Maitrise de l’anglais scientifique,
• Connaissances théoriques et appliquées en métabolomique, lipidomique protéomique et/ou microbiome. (Souhaité mais non obligatoire)
• Garantir la qualité de l’analyses de données,
• Maitrise des langages R o