DYNAMIQUE SPATIOTEMPORELLE ET MÉCANISMES DE PLASTICITÉ DES CELLULES CANCÉREUSES // SPATIOTEMPORAL DYNAMICS AND PLASTICITY MECHANISMS OF CANCER CELLS

Le développement et la régénération des tissus, qu'ils soient sains ou tumoraux, résultent d'une orchestration complexe de processus cellulaires tels que la prolifération, la différenciation, la motilité et la communication intercellulaire. Notre projet se concentre spécifiquement sur les capacités des cellules souches cancéreuses (CSCs) à former des niches favorables à la régénération de tumeurs hétérogènes et invasives, contribuant ainsi à la résistance tumorale et facilitant la transition épithéliale-mesenchymateuse. L'étude de la plasticité des CSCs combinera une approche de microscopie pour le suivi spatiotemporel des populations de cellules cancéreuses du sein avec des méthodes d'inférence stochastique de modèle de réseau de régulation incluant des techniques d'apprentissage machine. Le défi méthodologique majeur consiste à extraire des données spatiotemporelles les déterminants de la plasticité phénotypique, en distinguant les contributions de la dynamique intracellulaire, de la communication intercellulaire, et des processus aléatoires, à partir du formalisme d'équations de Langevin généralisées. Ce projet interdisciplinaire mobilisera des outils et des expertises complémentaires, en collaboration avec le laboratoire Canther-OncoLille. L'objectif ultime est de raffiner les modèles de la dynamique spatiotemporelle des tissus tumoraux, qui puissent offrir de nouvelles perspectives concernant la recherche translationnelle en oncologie.
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The development and regeneration of tissues, whether healthy or tumorous, result from a complex orchestration of cellular processes such as proliferation, differentiation, motility, and intercellular communication. Our project specifically focuses on the abilities of cancer stem cells (CSCs) to form niches conducive to the regeneration of heterogeneous and invasive tumors, thereby contributing to tumor resistance and facilitating the epithelial-mesenchymal transition. The study of CSC plasticity will combine a microscopy approach for spatiotemporal tracking of breast cancer cell populations with stochastic inference methods for a regulatory network model, including machine learning techniques. The major methodological challenge lies in extracting spatiotemporal data on the determinants of phenotypic plasticity, distinguishing contributions from intracellular dynamics, intercellular communication, and random processes, using the formalism of generalized Langevin equations. This interdisciplinary project will leverage complementary tools and expertise in collaboration with the Canther-OncoLille laboratory. The ultimate goal is to refine models of the spatiotemporal dynamics of tumor tissues, providing new insights into translational research in oncology.
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Début de la thèse : 01/10/2025

Financement d'un établissement public Français

Université de Lille

104 Sciences de la Matière du Rayonnement et de l'Environnement

Science des données Physique des systèmes complexes Physique statistique et nonlinéaire Analyse numérique Programmation
Data science Physics of complex systems Statistical and noninear physics Numerical analysis Programming