Représentation Des Marqueurs Sanguins Par Des Transformers

il y a 3 jours

Montpellier, France Université de Montpellier Temps plein

**Représentation des marqueurs sanguins par des Transformers // Blood marker representation with Transformers**:

- Réf **ABG-130889**
**ADUM-64678**
- Sujet de Thèse
- 11/04/2025
- Contrat doctoral
- Université de Montpellier
- Lieu de travail- MONTPELLIER CEDEX 5 - France
- Intitulé du sujet- Représentation des marqueurs sanguins par des Transformers // Blood marker representation with Transformers
- Mots clés- apprentissage automatique, intelligence artificielle, stratification des patients, essais cliniques
machine learning, artificial intelligence, patient stratification, clinical trials

**Description du sujet**:

- Dans les essais cliniques, le contrôle non invasif du statut immunologique des patients est généralement effectué par cytométrie de flux (CF). Cette technique permet d'identifier avec précision les populations de cellules immunitaires ainsi que leurs états d'activation. La CF peut également identifier des biomarqueurs qui prédisent les résultats du traitement ou aident à comprendre le mécanisme d'action du médicament testé. La CF repose sur l'utilisation de plusieurs panels d'anticorps conjugués (Abs) ciblant généralement 10 à 15 marqueurs (jusqu'à 50 pour les machines les plus récentes). Au total, une centaine de marqueurs peuvent être étudiés pour fournir une analyse complète de la réponse immunitaire. Les essais cliniques sont souvent multicentriques, ce qui entraîne des différences au niveau de l'instrumentation et des anticorps utilisés (y compris pour les mêmes marqueurs). En outre, des données manquantes peuvent survenir pour diverses raisons. Il existe donc un besoin urgent d'intégrer et d'homogénéiser ces données. Les dépendances complexes et non linéaires entre les variables constituent une difficulté majeure pour les approches biostatistiques classiques.

In clinical trials, noninvasive monitoring of patients' immunological status is routinely performed using flow cytometry (FC). This technique enables precise identification of immune cell populations as well as their activation states. FC can also identify biomarkers that predict treatment outcomes or help understanding the mechanism of action of the tested drug. FC relies on the use of several panels of conjugated antibodies (Abs) usually targeting 10-15 markers (up to 50 for the most recent machines). In total, around 100 markers may be studied to provide a comprehensive analysis of the immune response. Clinical trials are often multicentric, resulting in differences in instrumentation and employed Abs (including for the same markers). Additionally, missing data points can arise for various reasons. There is hence a pressing need to integrate and homogenize such data. Complex, nonlinear, dependencies between variables constitute a severe difficulty for classical biostatistics approaches.

Début de la thèse : 01/10/2025

**Nature du financement**:

- Contrat doctoral

**Précisions sur le financement**:

- Concours pour un contrat doctoral

**Présentation établissement et labo d'accueil**:

- Université de Montpellier

**Etablissement délivrant le doctorat**:

- Université de Montpellier

**Ecole doctorale**:

- 168 Sciences Chimiques et Biologiques pour la Santé- 12/05/2025

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