Le cours réunira des intervenants de premier plan issus de différents domaines de la biologie des systèmes cancéreux, de la recherche sur le cancer et de la clinique. Les orateurs invités exposeront diverses approches pour l'analyse et l'interprétation des données omiques, d'imagerie et cliniques, en combinant les réseaux de signalisation avec des données moléculaires multi-échelles, et en les associant à des données cliniques.

Les thèmes abordés comprennent l'intégration et l'analyse de données génomiques multimodales, les algorithmes de prédiction de la sensibilité aux médicaments, l'identification de biomarqueurs et de facteurs de cancer, la stratification des patients, et les applications de la modélisation mathématique et de l'analyse d'images dans le domaine du cancer.

Objectifs

L'objectif du cours est de promouvoir une meilleure intégration des approches informatiques dans les laboratoires biologiques et cliniques et dans les cliniques. Nous voulons aider les participants à comprendre et à utiliser les approches d'intégration multimodale pour exploiter efficacement les différents types de données qui s'accumulent dans la plupart des laboratoires biologiques ou médicaux.

Le cours passera en revue les méthodes et outils actuels pour l'analyse et l'interprétation des données génomiques multimodales, en mettant l'accent sur la transcriptomique et la protéomique spatiales récentes, ainsi que sur des applications concrètes liées au cancer.

En particulier, le cours présentera des méthodes informatiques nous permettant d'approfondir notre compréhension de l'hétérogénéité des tumeurs, de tirer parti de l'intégration multimodale des données cliniques et omiques, et de concevoir des schémas de traitement personnalisés.