Post-doctorat en Neurophysiologie et Machine Learning

Il y a 3 jours

Paris, Île-de-France CNRS Temps plein

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Vos missions en quelques mots

Missions :
Vous rejoindrez une équipe interdisciplinaire au CNRS pour travailler sur un projet innovant visant à :
• Construire une base de données précliniques à partir de modèles murins (souris/rats) pour étudier l’impact de la stimulation neuromusculaire respiratoire.
• Développer des modèles prédictifs (apprentissage supervisé/non supervisé, deep learning) pour identifier les répondeurs/non-répondeurs et optimiser les programmes de stimulation.
• Valider les modèles via des protocoles expérimentaux sur animaux, en combinant biologie, traitement du signal et data science.

Activités :
Le projet s’articule autour de deux axes principaux :
1. Expérimentation animale : Acquisition de données physiologiques (EMG, respiration, SpO2, etc.) sur modèles murins.
2. Modélisation prédictive : Développement de méthodes avancées de ML pour analyser ces données et proposer des programmes de stimulation optimaux.
Missions principales
1. Expérimentation animale (30 à 40% du temps)
• Conception et mise en œuvre de protocoles sur modèles murins :
o Mesures à J0, J2, J3, J15 : poids, paramètres respiratoires (Vt, Fr, Ti, Te), EMG (diaphragme/intercostaux/abdominaux), SpO2, indice de masse maigre, variabilité respiratoire.
o Respect des bonnes pratiques (éthique, réglementation sur l’expérimentation animale).
• Acquisition et prétraitement des données :
o Nettoyage, structuration et annotation des données pour les rendre exploitables en ML.
o Automatisation des pipelines de collecte (scripts Python).
2. Modélisation prédictive (60à 70% du temps)
• Développement de modèles d’apprentissage supervisé et non supervisé :
o Classification (SVM, Random Forest, KNN) pour prédire la réponse à la stimulation.
o Régression pour estimer l’efficacité des programmes de stimulation.
• Application de méthodes d’apprentissage profond :
o Utilisation de réseaux de neurones (CNN, éventuellement RNN/Transformers) pour analyser des signaux biologiques (EMG, respiration).
o Intégration de la multimodalité (combinaison de données numériques et de signaux bruts).
• Traitement statistique et modélisation des données biologiques :
o Analyse de la variabilité des signaux (ECG, EEG, EMG).
o Sélection de features pertinentes et interprétabilité des modèles (SHAP, LIME).
• Validation des modèles :
o Évaluation des performances (AUC-ROC, précision/rappel, RMSE).
Contexte de travail :
Equipe NeAR, environement: 9 chercheurs PI, 5 doctorants, 3 Ingénieurs d'étude; groupe spécifique sur la respiration composé de 3 doctorants et un IE. Partage des zones expérimentales, travail en équipe valorisé, réunions de travail hebdomadaire, séminaires de labo et/ou d'unité hebdomadaires

Profil recherché

Competences :
🔹 Compétences obligatoires en neuroscience et modélisation
• Expérience dans le développement de méthodes d’apprentissage supervisé et non supervisé :
o Maîtrise des algorithmes de classification (SVM, Random Forest, KNN) et de régression.
o Expérience en sélection de features et validation de modèles.
• Connaissance des méthodes d’apprentissage profond :
o Expérience avec les CNN (pour l’analyse de signaux) et éventuellement d’autres architectures (RNN, Transformers).
o Capacité à adapter ces méthodes à des données biologiques complexes.
• Connaissance des données de biologie en théorie du signal :
o Expérience avec des signaux physiologiques (ECG, EEG et/ou EMG) : acquisition, prétraitement, extraction de features.
o Compréhension des enjeux spécifiques liés à l’analyse de ces signaux (bruit, artefacts, variabilité inter-individuelle).
• Connaissances en traitement statistique et modélisation des données biologiques :
o Maîtrise des tests statistiques (ANOVA, régression, tests non paramétriques).
o Expérience en modélisation prédictive appliquée à la biologie ou à la médecine.

🔹 Compétences obligatoires en expérimentation animale
• Expérience avérée en manipulation de modèles murins (souris/rats) avec notamment :
o Evaluation fonctionnelle
o Et/ou Experience en chirurgie
o Et/ou Maîtrise des techniques d’acquisition de données physiologiques (EMG, respiration, SpO2).
• Respect des normes éthiques et réglementaires liées à l’expérimentation animale.

🔹 Compétences en développement informatique
• Expérience confirmée en Python :
o Maîtrise des librairies : scikit-learn, tensorflow/pytorch, pandas, numpy, matplotlib/seaborn.
o Capacité à développer des scripts robustes pour le prétraitement, l’analyse et la modélisation.
• Utilisation d’outils collaboratifs :
o Git (gestion de version), Jupyter Notebooks, environnements de développement (VS Code, etc.).

Contraintes et risques :
Le poste implique des risques liés à l’expérimentation animale (manipulation de modèles murins, injections, prélèvements) ainsi qu’à l’utilisation de produits chimiques pour l’immunohistochimie et la biochimie (réactifs, colorants, solvants). Le/la candidat(e) devra respecter les protocoles de sécurité en vigueur (port d’équipements de protection individuelle, manipulation sous hotte à flux laminaire si nécessaire) et se conformer aux règlementations en matière d’éthique animale et de gestion des déchets chimiques. Une formation aux bonnes pratiques de laboratoire sera dispensée à l’arrivée.

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