Stage en IA et Santé

Stage de Recherche en IA et Santé (ingénieur/master 2)

Titre : Analyse multimodale pour la prédiction précoce de la rechute du glioblastome à partir de données biologiques et d'imagerie métabolique

Durée du stage : 5 à 6 mois conventionnés

Date de début : à partir de Janvier 2026

Laboratoire d'accueil

Ce stage se déroule à l'Institut de Recherche en Informatique de Toulouse (IRIT), une des plus imposantes Unité Mixte de Recherche (UMR 5505) au niveau national, est l'un des piliers de la recherche en Occitanie avec ses 600 membres, permanents et non-permanents, et une centaine de collaborateurs extérieurs. De par son caractère multi-tutelle (CNRS, Universités toulousaines), son impact scientifique et ses interactions avec les autres domaines, le laboratoire constitue une des forces structurantes du paysage de l'informatique et de ses applications dans le monde du numérique, tant au niveau régional que national.

Contexte du projet :
Le glioblastome (GB) est une tumeur cérébrale particulièrement agressive et hétérogène. La rechute fréquente après traitement est en partie liée à la capacité d'adaptation métabolique des cellules souches tumorales. Ce stage s'inscrit dans le projet MSrGB (Metabolic Shift in radioresistance of GlioBlastoma)dont l'objectif est de comprendre les mécanismes de radio-résistance et d'identifier des marqueurs prédictifs précoces de rechute.

Objectif du stage :
L'objectif principal du stage est d'identifier des profils multimodaux de rechuteen combinant des données biologiques (analyses sanguines) et d'imagerie métabolique (spectroscopie IRM – MRSI). Le ou la stagiaire participera au développement d'outils d'analyse et de modélisation des profils de rechute du glioblastome à partir de données longitudinales issues d'un essai clinique(cohorte toulousaine).

Missions principales :

• Prétraitement et harmonisation des données biologiques et MRSI
• Extraction de caractéristiques (features) pertinentes décrivant l'évolution temporelle des biomarqueurs et métabolites.
• Étude des corrélations entre paramètres biologiques et métaboliques.
• Mise en œuvre de méthodes d'analyse multivariée et de modélisation prédictive :
• méthodes statistiques (Cox, Elastic Net, PCA, NMF, corrélation canonique),
• apprentissage automatique (SVM, Random Forest, KNN),
• Évaluation des performances des modèles pour la prédiction de la rechute.
• Rédaction d'un rapport scientifique présentant les résultats et perspectives.

Profil recherché :

• Étudiant(e) en Master 2, école d'ingénieur ou formation équivalente en traitement d'image, apprentissage automatique, bio-informatique ou data science.
• Bonnes connaissances en Python(numpy, pandas, scikit-learn, etc.).
• Notions en imagerie médicaleet/ou en analyse de données biologiquesappréciées.
• Intérêt pour les applications biomédicales et la recherche translationnelle.

Encadrement scientifique : Le stage sera encadré au sein d'une collaboration interdisciplinaire associant une équipes spécialisée en traitement d'image et en intelligence artificielle (Amel AISSAOUI et Lotfi CHAARI) à l'IRIT,et une équipe spécialisée en neuro-oncologie et imagerie IRM et spectroscopie (Soléakhéna KEN et Elizabeth MOYAL) à l'Oncopole Claudius Regaud.

Durée : 5 à 6 mois
Lieu : IRIT-ENSEEIHT avec des déplacements possibles à l'Oncopole Claudius Regaud.

Indemnisation : 4.35 euros /h

Candidature :
Envoyer CV et relevés de notes à

Type d'emploi : Stage
Durée du contrat : 6 mois

Rémunération : 4,35€ par heure

Avantages :

• Intéressement et participation
• Prise en charge du transport quotidien
• RTT

Question(s) de présélection:

• Quel est votre niveau en python entre 0 et 5
• Citez quelques projets effectués en lien avec le sujet du stage (IA ou santé)
• Indiquez votre classement de la manière suivante : classement/nombre total d'étudiants de la promo

Formation:

• Bac +5 (Master / MBA) (Optionnel)

Lieu du poste : En présentiel