Accélérer le diagnostic des maladies rares en automatisant l’interprétation des variations génétiques
Numéro officiel du projet : 1298
Description du projet
Filières de recherche : Sciences de la santé, Génétique, Génomique, Bioinformatique
Les maladies rares représentent un défi majeur pour le système de santé en raison de la complexité des diagnostics.
L’objectif ultime est de trouver des moyens d’accélérer le diagnostic et d’améliorer la prise en charge des patients dans le réseau de santé québécois.
Concrètement, votre rôle :
- Intégrer l’outil PhenoVar dans la plateforme CLIN
- Développer des API et solutions techniques pour automatiser les processus
- Adapter PhenoVar selon les recommandations ACMG et intégrer des outils de recherche
- Valider la performance des outils avec des données génomiques standardisées
- Améliorer les pipelines d’analyse et intégrer de nouvelles fonctionnalités
- Documenter les processus et communiquer les résultats aux parties prenantes
Ce projet s’inscrit dans le cadre de l’initiative « Optimisation de l’interprétation des données génomiques et le rendu clinique » financée par le MSSS. Il repose sur l’intégration et l’amélioration de l’outil PhenoVar dans la plateforme CLIN, en utilisant des approches bioinformatiques avancées et des standards internationaux (ACMG).
Candidatures recherchées
Niveau d'études : Stage postdoctoral
Compétences :
- Doctorat en bioinformatique, génomique ou biologie computationnelle
- Expérience avec les outils d’analyse des variations génétiques
- Compétences en programmation (Python, Java) et développement logiciel (Django, JS, MySQL)
Atouts considérés :
- Connaissance des bases de données génomiques et des principes ACMG
- Expérience en machine learning/intelligence artificielle
Direction de recherche
Encadrement par le professeur Sébastien Lévesque du Département de pédiatrie.
Lieux de recherche à Sherbrooke
- Institut de recherche sur le cancer de l'Université de Sherbrooke (IRCUS)
- Campus de la santé
Perspectives de carrière
Ce projet vous permettra de développer une expertise en bioinformatique appliquée à la génomique clinique, ouvrant la voie à un poste de bioinformaticien ou de bioinformaticienne au sein de l’équipe de recherche.