STAGE Prédiction des trajectoires de développement du cerveau

DASSAULT SYSTEMES; Valbonne; Sur place; EUR 10 000 - 12 000; Plein temps

Résumé du poste

Dassault Systèmes propose un stage au sein du département Corporate Strategy & Research, équipe Precision Biology for Lifescience & Healthcare, à Valbonne. Le projet vise à développer des prototypes logiciels basés sur des jumeaux virtuels et d’étudier les trajectoires de développement chez des enfants et des personnes atteintes de troubles neurodéveloppementaux et neurodégénératifs.

Vous travaillerez sur les méthodologies statistiques et le machine learning pour modéliser ces trajectoires et

Qualifications

• Maîtriser les méthodologies statistiques et les approches de machine learning pour modéliser des trajets longitudinaux.
• Bonne capacité d'analyse et de travail sur des jeux de données publics.

Responsabilités

• Compléter l'état de l'art des méthodes statistiques et ML applicables à la modélisation des trajectoires longitudinales.
• Implémenter, tester et comparer une ou deux approches identifiées sur des jeux de données publics.

Connaissances

Statistical methods

Machine learning

Data analysis

Description du poste

Lieu du stage : Valbonne (Sophia-Antipolis, 06)

Au sein du département Corporate Strategy & Research, l'organisation Precision Biology for Lifescience & Healthcare est composée d'équipes pluridisciplinaires composées de mathématiciens, d'informaticiens et de biologistes. Nous explorons des technologies innovantes en créant des prototypes logiciels basés sur des jumeaux virtuels de l'homme, de médicaments et de dispositifs de production afin de soutenir l'évolution des pratiques en santé et dans le domaine pharmaceutique.

Dans le cadre de la diversification vers de nouveaux domaines thérapeutiques, l'équipe émergente de santé mentale a commencé de mapper les challenges posés par le diagnostic, le traitement et l'accompagnement des enfants avec des troubles neurodéveloppementaux (autisme, TDAH et dys) et des personnes avec des troubles mentaux sévères (schizophrénie, bipolarité et dépression sévère).

Un des plus grands challenges actuels pour les médecins, qui accompagnent des enfants avec des troubles du développement, est de pouvoir suivre les trajectoires de leur développement. En effet, à ce jour il est difficile de prédire l'évolution des enfants dont certains présentant des troubles sévères à l'âge plus jeunes se développant beaucoup plus favorablement qu'attendu, alors que d'autres avec un diagnostic moins lourd s'aggravent au fil du temps. Pouvoir suivre et prédire la trajectoire individuelle de chaque enfant et pouvoir mesurer l'impact des thérapies et l'accompagnement mises en place sera un outil clé pour les équipes thérapeutiques et les familles.

Le même challenge se pose plus tard dans vie pour les personnes atteintes de troubles neurodégénératives comme l'Alzheimer. Pouvoir prédire la trajectoire d'évolution de la maladie et du déclin cognitif et pouvoir suivre l'impact des traitements sur l'évolution du patient permettrait de mieux anticiper l'accompagnement des patients.

Vos missions

Au sein de l'équipe santé mentale et en collaboration avec l'équipe structural brain twin, travaillant sur les maladies neurodégénératives, votre mission sera de poursuivre les travaux démarrés dans l'équipe pour développer un prototype de trajectoires de développement suivant les caractéristiques du cerveau.

Dans ce contexte, vos missions seront les suivantes :

• Compléter l'état de l'art des méthodologies statistiques et de machine learning applicables à la modélisation des trajectoires longitudinales et leur application au domaine spécifique du développement du cerveau.
• Implémenter, tester et comparer un ou deux des approches identifiées applicables aux jeux de données publiques.

Références :

• Gentles, S. J. et al. Trajectory research in children with an autism diagnosis: A scoping review. Autism 28, 540-564 (2024).
• Coupé, P. et al. Lifespan Tree of Brain Anatomy: Diagnostic Values for Motor and Cognitive Neurodegenerative Diseases. Human Brain Mapping 46, e70336 (2025).