Titre du projet : Deep learning algorithms for the identification, classification and prediction of the function of non-coding RNAs in bladder cancer
Le projet est porté par Fariza TAHI, en collaboration avec l’équipe Oncologie Moléculaire de l’Institut Curie.
Il a obtenu un financement Aviesan ITMO Cancer !
Objectif
Les ARN non codants (ARNncs) sont identifiés comme jouant un rôle important dans les processus de dérégulation conduisant à des pathologies telles que le cancer. Dans ce projet, nous proposons de développer des méthodes originales basées sur les réseaux de neurones et l’apprentissage profond pour prédire, classer et identifier la fonction des ARNncs impliqués dans le cancer de vessie, en intégrant différentes caractéristiques : séquence, structure, position génomique et chromosomique, interaction avec des gènes codants ou non codants, altérations génétiques et épigénétiques.
Deux défis méthodologiques sont à considérer :
(i) permettre de considérer des caractéristiques hétérogènes (approche multi-sources) ;
(ii) prédire des classes connues d’ARNncs tout en étant capable de prédire de nouvelles classes, en combinant une approche supervisée avec une approche non supervisée.
Partenaire
Ce projet sera réalisé en collaboration avec l’équipe Oncologie Moléculaire de l’Institut Curie, équipe reconnue internationalement pour l’étude des cancers de vessie et composée de biologistes, cliniciens et pathologistes s’intéressant à ce cancer.
- Dates du projet : du 01/10/2021 au 30/09/2024
- Financement : Aviesan ITMO Cancer, environ 100 KEuros.
- Leader du projet : Fariza TAHI (PR Univ. Évry, IBISC équipe AROB@S)
- Personne impliquée coté Institut Curie : François RADVANYI (Chef d’équipe de recherche Oncologie Moléculaire)
- Page Web de Aviesan ITMO Cancer
- Site Web de la plate-forme EVRY-RNA
- Site Web de l’Institut Curie
