Ingénieur·e d'Étude en Cancérologie H/F - Inserm

Le Centre de Recherche en Cancérologie de Lyon (https://www.crcl.fr/) est une structure de recherche sur le cancer labellisée par l'Université Claude Bernard Lyon 1, l'Inserm, le CNRS, le Centre Léon Bérard et avec pour partenaire hospitalier les Hospices Civils de Lyon. Le CRCL a ouvert ses portes en janvier 2011 avec notamment pour ambition d'accroître la reconnaissance internationale et l'attractivité du site, de faciliter le transfert des connaissances vers la clinique et l'industrie, et de développer l'enseignement et la formation. Un des objectifs majeurs du CRCL est de soutenir le développement d'une recherche translationnelle forte, au service des personnes malades. Ce transfert de savoirs est rendu possible grâce à la forte implication des médecins cliniciens et pathologistes du Centre Léon Bérard au sein des équipes scientifiques, créant ainsi un vrai continuum entre la recherche fondamentale et les applications cliniques.

Le CRCL est composé de 23 équipes de recherche, abritant plus de 600 personnels dont 150 chercheurs et enseignants-chercheurs, et de 12 plateformes permettant d'accéder à des équipements technologiques de pointe.


La personne recrutée participera à un projet de recherche translationnelle financé par l'INCa et intitulé " biomarqueurs prédictifs de la résistance au pembrolizumab néoadjuvant associé à la chimiothérapie dans les cancers du sein triple négatifs localisés". La mission principale consistera à analyser le microenvironnement immunitaire tumoral par imagerie de fluorescence multiplexe afin d'identifier des biomarqueurs prédictifs de résistance au traitement et/ou le risque de rechute.

Activités principales :

· Numériser des lames marquées par IF multiplexe (mIF 7-9 couleurs) à l'aide d'un scanner multispectral (PhenoImager, Akoya)

· QC des images numériques et définition de stratégies d'analyses

· Quantifier les images à l'aide du logiciel d'analyse d'images (HALO-AI, Indica Labs): segmentation cellulaire et tissulaire, phénotypes

· Consolider les données mIF avec R

· Réaliser des analyses spatiales à l'aide de différentes méthodes computationnelles

· Synthétiser et mettre en forme les données et les présenter lors de réunions de projet

Connaissances
· Connaissance des marquages IHC/IF multiplexes (anticorps et fluorochromes)

· Notions de bases en histologie

· Connaissances en immuno-oncologie

· Connaissance en méthodes statistiques et computationnelles

· Anglais scientifique (écrit et oral)

Savoir-faire
· Savoir utiliser en autonomie le scanner multispectral PhenoImager

· Maitriser l'utilisation du logiciel d'analyse d'images Halo-AI

· Savoir mettre en oeuvre techniques d'analyse d'images et d'analyses spatiales

· Savoir concevoir des bilans et présentations en anglais

· Savoir utiliser les outils informatiques nécessaires aux missions confiées

Aptitudes

· Rigueur, assiduité, concentration

· Organisation, autonomie et adaptabilité

· Capacités de synthèse et de communication (écrit, oral)

· Capacités d'écoute et de prise d'initiatives

· Capacité à développer des compétences en analyses computationnelles

· Capacité à travailler en équipe dans un cadre collaboratif

- Master 2 ou équivalent

Expérience de plus de 2 ans dans le domaine, avec expérience avérée en analyse d'images