Méthodes de modélisation et de simulation moléculaire H/F

Résumé du projet scientifique :
Cette CPJ en apprentissage pour la bioinformatique structurale porte sur la résolution de problèmes algorithmiquement complexes ayant des applications thérapeutiques. Le projet autour de méthodes hybrides (IA, algorithmique, physique, statistique) visera à modéliser et caractériser les propriétés conformationnelles et dynamiques des biomolécules les plus flexibles, comme les régions désordonnées des protéines, ou encore les ARN codants ou non codants. Les propriétés ciblées couvrent les comportements thermodynamiques et cinétiques, l’impact des conditions environnementales, l'effet de modifications post-traductionnelles et la prédiction d’interactions. Le projet visera à lever les verrous autour du design de telles molécules et de leurs régulateurs, dans le domaine médical. Pour dépasser les limitations liées au manque de données sur ces molécules, le projet s’appuiera sur des collaborations avec des laboratoires de biophysique expérimentale, de biologie in-vitro ou de biochimie.

Résumé du projet d'enseignement :
Les activités de la personne recrutée s’inscriront dans la dynamique des formations des sites concernés à travers leurs programmes d’enseignement spécialisés dans le domaine des sciences informatiques aux interfaces avec les filières de santé, de biologie et de biochimie.

Stratégie de l'établissement :
La multidisciplinarité est l’une des forces du CNRS, capable de mobiliser des chercheurs de haut niveau dans essentiellement tous les domaines de la science expérimentale moderne. Dans le projet proposé pour cette CPJ, il s’agit de développer des approches de sciences informatiques pour résoudre les verrous méthodologiques posés par les enjeux de biologie et santé, en particulier dans le contexte ou les méthodologies associées aux IA génératives révolutionnent actuellement le domaine de la modélisation et de la simulation moléculaire (biologie structurale, permettant des avancées dans la compréhension des mécanismes intracellulaires et une accélération du développement des solution thérapeutiques. Cette CPJ s’inscrit dans une série plus large de différentes CPJ aux interfaces entre les sciences informatiques, mathématiques, la biologie, la chimie et la santé, visant à développer au niveau national un écosystème de chercheurs et chercheuses de différentes disciplines capables d’aborder tous les verrous en sciences informatiques liés au traitement des données de biologie et de santé, des enjeux les plus fondamentaux jusqu’à la recherche translationnelle. Le CNRS, dans son COP, promeut l’interdisciplinarité et cette CPJ s’inscrit dans cet objectif, en particulier autour des thématiques IA pour les sciences (et réciproquement).

Stragtégie du Laboratoire :
Trois laboratoires ont été identifiés pour ce poste, combinant recherche fondamentale et collaborations renforcées avec des unités de recherche en chimie, biologie et/ou santé. Ces trois laboratoires (LAAS, LIX et LORIA) accueillent des chercheurs et chercheuses reconnus en sciences informatiques appliquées à la prédiction et la modélisation de structures moléculaires, en particulier des ARN, des protéines et de leurs complexes. Ces laboratoires collaborent étroitement avec des laboratoires expérimentaux pour mettre au point les meilleurs approches algorithmes de prédiction moléculaires, en lien avec des applications en biologie et santé. Cette CPJ visera à renforcer les équipes concernées avec un ou une spécialiste en apprentissage machine interprétable ou profond afin de renforcer les collaborations inter-disciplinaires pour une meilleure compréhension des propriétés de structures moléculaires encore non capturées par les techniques les plus récentes.