Post-doctorat en modélisation mathématique et optimisation multi-objectif (H/F)

Missions :
Réaliser l’optimisation multi-objectif de différentes voies de détoxification des radicaux oxygénés dans la cellule. Effectuer la preuve de concept de la modélisation du complexe III de la chaîne respiratoire mitochondriale. Utilisation des algorithmes à la caractérisation du métabolisme oxydatif des fibroblastes de participants de la cohorte INSPIRE T en médecine translationnelle. Présenter ses résultats sous différentes forme orale, articles scientifiques et présentations graphiques.
Activités :
Activités principales : Développement et utilisation d’algorithmes, mise au point de synergie entre différents algorithmes, interactions avec des biologistes en vue de simuler le métabolisme oxydatif cellulaire.
Activités annexes : Encadrement et supervision scientifique d’étudiants de master et en école d’ingénieurs.

Contexte de travail :
Le vieillissement de la population est un phénomène mondial, avec un nombre de personnes âgées de 80 ans et plus devant tripler d'ici 2050. Selon l'OMS, il est crucial de prévenir le déclin des capacités physiques et mentales et d'anticiper la perte d'autonomie. Le vieillissement affecte les individus de manière différente, avec certains qui vieillissent en bonne santé, tandis que d'autres subissent un déclin rapide ou un vieillissement pathologique. Cela fait référence aux concepts d'âge biologique (lié à la condition physique réelle) et d'âge chronologique (nombre d'années de vie). Les dysfonctionnements mitochondriaux jouent un rôle clé dans le vieillissement, notamment par la production d'espèces actives de l'oxygène (EAOs) qui, avec le temps, causent des dommages oxydatifs et créent un environnement inflammatoire chronique. Ces processus sont associés à des pathologies comme les maladies neurodégénératives. Ce projet se concentre sur la modélisation numérique du métabolisme oxydatif, tant à la production des EAOs qu’aux voies de détoxification, en vue d’effectuer des études in silico à partir de différentes données issues de modèles cellulaires et de prélèvements.