Vers une médecine personnalisée dans l’épilepsie pédiatrique

L'objectif principal de ce projet doctoral est de fournir une meilleure compréhension des liens de causalité entre les réseaux cérébraux et les déficits cognitifs, tout en développant des outils innovants pour améliorer les stratégies thérapeutiques et les modèles pronostiques en neurologie pédiatrique.

Plus précisement, il vise à identifier des biomarqueurs prédictifs des fonctions cognitives et des dysfonctionnements liés aux altérations des réseaux cérébraux, en s’appuyant sur l’épilepsie pharmacorésistante comme modèle lésionnel. L’étude exploitera des données multimodales (neuroimagerie et tests cognitifs approfondis) collectées chez des enfants avant et après une chirurgie de l’épilepsie.

En intégrant des techniques avancées de connectomique, d’apprentissage automatique et de modélisation computationnelle, le projet analysera comment les lésions focales modifient les réseaux cérébraux à différentes échelles et leurs impacts sur les capacités cognitives. Une modélisation prédictive permettra de simuler la réorganisation des réseaux cérébraux après résection chirurgicale et de prédire, de manière personnalisée, les résultats cognitifs pour chaque patient.

Nous sommes le Sherbrooke Laboratory for Integrative Connectomics (SLIC), situé au Pavillon de santé de précision et de recherche translationnelle sur le campus de santé de l’Université de Sherbrooke.

Notre recherche combine la neuroimagerie, les statistiques computationnelles, l’apprentissage automatique et le développement de pipelines pour approfondir notre compréhension du cerveau humain. Nous concevons et appliquons des méthodes en neuroinformatique et en science des données afin d’étudier le développement cérébral typique et atypique, avec pour objectif d’améliorer les pronostics et traitements personnalisés et, en fin de compte, d’influencer les politiques de santé publique.

Nous parlons anglais et français

Nous sommes à la recherche d'étudiants à la maitrise et/ou au doctorat talentueux et motivés pour rejoindre notre laboratoire. Les candidates doivent avoir un intêret pour les neurosciences computationnelles et un sens de la camaraderie (collégialité, amabilité, ouverture d'esprit, good vibes only).