WORKSHOP

Cette formation de recherche de cinq jours réunira des chercheurs en mathématiques, en statistiques, en science des données, en biologie computationnelle et en oncologie afin d’étudier les défis méthodologiques posés par la transcriptomique spatiale et les données omiques spatiales.
La transcriptomique spatiale permet de mesurer l’expression génique tout en préservant l’organisation spatiale des tissus à une résolution cellulaire. Cette avancée technologique offre un aperçu sans précédent du microenvironnement tumoral, où les interactions entre les cellules cancéreuses, les cellules immunitaires et les composants stromaux jouent un rôle central dans la progression tumorale et la réponse thérapeutique.L’analyse de ces données nécessite de nouveaux cadres mathématiques et informatiques. Les ensembles de données omiques spatiales combinent des mesures moléculaires de haute dimension avec des informations spatiales, ce qui pose des défis en matière de modélisation, d’inférence et d’intégration des données. Plusieurs disciplines mathématiques fournissent des outils puissants pour résoudre ces problèmes. La théorie des graphes permet de modéliser les voisinages cellulaires et les réseaux de communication intercellulaire. Le transport optimal offre un cadre théorique pour comparer et aligner les distributions spatiales des cellules et les profils d’expression génique. Les méthodes d’apprentissage statistique permettent l’identification de modèles biologiques pertinents et la caractérisation des états cellulaires. Les techniques de science des données facilitent le prétraitement, l’intégration et la visualisation d’ensembles de données multimodaux complexes.
L’objectif de cette école de recherche est de faire le lien entre ces disciplines et de favoriser les interactions entre les communautés théoriques et appliquées. Le programme s’adresse à la fois aux mathématiciens souhaitant appliquer leurs méthodes à des questions biologiques et aux chercheurs en science des données ou en biologie computationnelle qui souhaitent approfondir leurs bases mathématiques pour l’analyse omique spatiale.