PARKINSANG - Ingénieur biostatistiques/bio-informatique (H/F)

La maladie de Parkinson (MP) touche plus de 8 millions de personnes dans le monde et son incidence est en augmentation. Son diagnostic est actuellement tardif, long, multi-étapes et peu spécifique. Posé uniquement à l’apparition des symptômes moteurs caractéristiques de la maladie, c’est à dire lorsque le processus neurodégénératif est déjà très avancé, plusieurs années sont encore nécessaires pour le confirmer, notamment pour différencier la MP des syndromes parkinsoniens voisins (atrophie multisystématisée (MSA), paralysie supranucléaire progressive (PSP), maladie à corps de Lewy (MCL). Cela retarde la prise en charge des patients, limite l’efficacité des thérapies (symptomatiques uniquement actuellement), et limite le développement de nouvelles stratégies neuroprotectrices.

Notre équipe, au sein du Laboratoire Grenoble Institut des Neurosciences (GIN), a développé un biomarqueur sanguin original, appelé le 6M-BB, qui est basé sur une régression logistique intégrant la mesure par résonance magnétique nucléaire (RMN) de 6 métabolites. Il atteint 85 % de précision diagnostique et est protégé par brevet délivré en 2025.

Nous avons démarré un programme de maturation en mars 2026 : le programme PAR-IN-SANG, financé par la SATT Linksium (Société d’Accélération de Transfert de Technologie), sur 18 mois. Dans ce cadre, nous avons prévu d’aller vers la généralisation du 6M-BB à des populations plus larges, et d’origines géographique diverses.

En interaction avec l’équipe projet, vous aurez des échanges réguliers avec des biologistes et des cliniciens

Vos missions principales comprendront :

• La mise en oeuvre d’approches d’intégration de données hétérogènes (biologiques et cliniques, démographiques).

• L'analyse statistique et modélisation : analyses exploratoires, analyses multivariées, clustering, réduction de dimension, identification de signatures biologiques et découverte de biomarqueurs.

• L'analyser et interpréter des jeux de données biologiques complexes et volumineux.

• Le développement de pipelines reproductibles : création et maintenance de workflows d’analyse sous R/Python

Afin de mener à bien vos missions vous serez également  amené(é) à :

• Développer, automatiser et documenter des pipelines d'analyse reproductibles.

• Mettre en œuvre des méthodes statistiques avancées adaptées aux données omiques.

• Produire des visualisations pertinentes et communiquer efficacement des résultats complexes.

• Rédiger des protocoles, rapports d'analyse, documentations techniques et publications scientifiques.

Nous recherchons un profil scientifique rigoureux et autonome, capable d'analyser des données complexes et de piloter des projets d'analyse de données.

Vous avez une formation ou des compétences en statistiques pour le traitement de données biologiques à grande échelle.

• Maîtrise des concepts et méthodes en bio-informatique, biostatistiques et analyse de données omiques.

• Solides compétences en R et/ou Python (ou autre langage de programmation adapté à l'analyse de données).

• Bonne compréhension des principes de la biologie des systèmes ; des connaissances en neurosciences seraient un atout.

Cela peut s'illustrer par un diplôme  de type master en biostatistique/Master statistique, épidémiologie, données de Santé/Master Santé Publique ou Ecole d'Ingénieur en Biostatistique ou avec une forte composante biostatistique

Vous avez une expérience en data science appliquée aux sciences biomédicales, voire en analyse de données omiques (transcriptomique, protéomique, métabolomique etc.)

Une expérience du travail dans un environnement de recherche académique ou en collaboration avec des équipes biologiques et/ou cliniques serait appréciée.

Vous avez un bon relationnel, une capacité à travailler en équipe et en autonomie.

Localisation

Le poste sera localisé sur 2 lieux :

• Le LJK, Laboratoire Jean Kuntzmann, localisé sur le campus de Saint-Martin d’Héres

• l’Institut des Neurosciences de Grenoble, GIN, localisé sur le campus santé, La Tronche