FLI
Vous trouverez dans cette rubrique les offres de stage, de thèses, de post doctorats, de CDD et CDI à pourvoir dans les laboratoires partenaires du réseau.
Liste des annonces
PhD Position in Multisensory Evaluation of brain activity in Anorexia Nervosa
Project background :
We are seeking a highly motivated candidate to join our multidisciplinary research team at the Eating-Disorder Laboratory of Jean Monnet University, Saint-Etienne (TAPE). Led by Professor Bogdan Galusca, the TAPE team is renowned for its expertise in eating disorder research, spanning endoctrinology, nutrition, psychiatry, and medical imaging. Our team takes a comprehensive approach to understanding the biological, psychological, and social mechanisms of eating disorders, with the goal of identifying biomarkers, therapeutics targets, and developing innovative, personalized treatments. A major focus of our research is anorexia nervosa, a chronic and deadly psychiatric disorder characterized by excessive dietary control and aversion to fats, which complicates nutritional recovery. This projetc aims to investigate the brain mechanisms behing the multisensory perception (vision, smell, taste) of fats, a poorly understood phenomenon. Altered percception of lipieds in anorexia nervosa contributes to fat rejection and may perpetuate the disorder.
Research Objectives :
-Study the role of multisensory perception in aversion to fats
-Explore how sensory interdependance affects treatment approaches
-Conduct functional MRI experiments (3T) with olfactory, gustatory, and visual stimuli on patients and healthy individuals
Potential Impact :
The findings of this project could influence diagnostic, therapeutic, and preventive strategies for eating disorders, particulaarly anorexia nervosa, wihich remains inadequately addressed despite alarming rates of incidence, chronicity and mortality. This research aims to develop innovative tools for treating and desensitizing food-related phobias, with a focus on fatty foods, and to improve long-term prevention and care.
POSTDOCTORAL RESEARCHER IN MR IMAGING OF PANCREATIC CANCER- 4+12 months (potentially renewable)
As a Postdoctoral Researcher, you will:
- Conduct research projects focused on MR imaging for treatment response prediction and stratification of pancreatic cancer
- Develop and validate novel concepts in time-resolved diffusion imaging involving the analysis of diffusion coefficients at different spatial scales and considering kurtosis
- Conduct research projects based on MR elastography techniques (conventional and under pseudo static external load) involving multiple acoustic sources and frequencies
- Have access to preclinical models and clinical workflows for pancreatic cancer
- Train and optimize deep learning models for tumor segmentation and physics-informed tasks
- Publish your findings in peer-reviewed journals and in conferences
PhD Student Position in Preclinical Imaging (PET & MRI)- 3 years
We are seeking for a highly motivated PhD student to join our research team in the field of cardiac imaging with a focus on positron emission tomography (PET) and magnetic resonance imaging (MRI). This position starting in September 2025 is funded by the “Association Monégasque contre les Myopathies” and aims at developing new imaging approaches to identify with imaging the early stages of cardiac fibrosis in a rat model of genetic cardiomyopathy paving the way for the evaluation of new treatments.
Key Responsibilities:
- Conduct in vivo cardiac imaging using micro-PET and MRI scanners including optimization of acquisition protocols and image analysis
- Perform and analyze autoradiographies, histology and immunohistochemistry
- Contribute to the design of experiments, analysis of results and writing of abstracts and manuscripts
- Collaborate in a multi-disciplinary research environment and interact with experts in imaging and biology
Ingénieur CDD (H/F) développement d’algorithme d’imagerie médicale
Missions :
Nous recrutons un(e) Ingénieur(e) pour intégrer un projet interdisciplinaire (science et données) dans un laboratoire d’astrophysique et y développer un algorithme pour l’analyse d’images biomédicales.
Activités :
● Développer un algorithme d’analyse d’images biomédicales dans le respect des standards de qualité,
● Tester, valider et documenter l’algorithme,
● Intégrer des besoins utilisateurs,
● Rédiger des documents/notes techniques (analyse des besoins, spécifications, etc.)
● Présenter les avancées lors de réunions de travail,
● Éventuellement, encadrer des étudiants stagiaires dans des activités connexes.
Expert-e en développement d’expérimentation C1B42
L’ingénieur de recherche en techniques expérimentales est chargé d’organiser l’activité au sein de la plateforme MEG-OPM. Dans un premier temps, en association avec l’ingénieure responsable du pilotage expériemental, il/elle devra participer à l’implantation de l’équipement MEG nouvelle génération avec le fournisseur et avec un groupe d’utilisateurs de renommée internationale à fédérer autour du cahier des charges à rédiger en fonction de leurs protocoles de recherche qui concernent soit des thématiques très applicatives telles que l’épilepsie, les comas jusqu’à des recherches très fondamentales sur le fonctionnement neuronal.
ACTIVITES
ACTIVITES PRINCIPALES :
• Coordonner la gestion des équipements nécessaires aux différentes expérimentations à venir et en cours, sous la responsabilité des directeurs opérationnels de ces plateformes, et en lien avec les techniciens d’acquisition.
• Préparer et vérifier le bon fonctionnement des équipements (ordinateur d’acquisition, systèmes logiciels) au sein de la plateforme
• Mettre en place les expériences pour les utilisateurs (projets à venir, étude pilote...)
• Participer au recueil, la mise en forme et l’analyse des données enregistrées, en coordination avec les investigateurs, en vue de leur interprétation
• Proposer des évolutions dans l’acquisition et l’analyse des données en fonction des besoins nouveaux
• Assurer la sauvegarde et l’organisation des données acquises (data management)
• Organiser et contrôler l’utilisation collective des appareils
• Assurer l’application des principes et des règles d’hygiène et de sécurité d’utilisation des appareils
• Participer à la mise en place d’une démarche qualité
• Superviser les plannings d’utilisation des ressources de la plateforme
ACTIVITES ASSOCIEES :
• Structurer une veille technologique
• Présenter, diffuser et valoriser les réalisations
• Conseiller dans son domaine d'expertise
• Assurer la formation des étudiants
Un(e) Ingénieur de recherche en techniques expérimentales (H/F)-ICM
L’ingénieur sera le responsable des interfaces homme-machine pour l'IRM fonctionnelle.
Rattaché au responsable opérationnel du CENIR, il sera chargé des missions suivantes :
•Assurer la mise en place, la gestion, le développement et la maintenance des systèmes d’interfaces homme-machine du CENIR dédiés à l'IRM fonctionnelle ainsi que des équipements dédiés au recueil des signes physiologiques et des données oculomotrices.
•Assurer une aide au développement et à l’adaptation des programmes de présentation des stimuli des équipes utilisatrices du CENIR IRM et du choix des séquences d'acquisition.
•Assurer un suivi et un contrôle qualité des données d'IRM fonctionnelle.
•Effectuer des missions annexes, concernant l’organisation, l’animation et le suivi de réunions techniques internes au CENIR et avec les partenaires principaux du CENIR.
Il sera intégré dans l'équipe des ingénieurs du CENIR IRM, et travaillera en lien étroit avec les utilisateurs du CENIR ( médecins, chercheurs, psychologues, ingénieurs, ...).
Il travaillera donc avec les équipes de recherche utilisatrices, avant (problèmes scientifiques et techniques), pendant (installation du matériel, résolution des problèmes techniques quotidiens et acquisition des signaux) et après (post-traitement des données) les sessions d’imagerie par résonance magnétique.
Postdocs, PhD students, volunteers, and interns-Columbia University
Laboratory of AI and Biomedical Science (LABS) is recruiting now at all levels! LABS (https://labslaboratory. com/) focuses on developing and applying artificial intelligence and machine learning (AI/ML) to various biomedical data related to human aging and disease. Dr. Junhao Wen is an Assistant Professor and the PI of LABS, based at the Department of Radiology at Columbia University (https://www.columbiaradiology.org/profile/junhao-hao-wen-phd) in New York (https://www.nygenome.org/about-us/our-people/faculty-scientists/affiliate-members/), and is also an Affiliated Member of the New York Genome Center. We look forward to working with the next generation of brilliant scientists.
Junior Researcher proposal – 24 months starting beginning of 2025
Scientific context :
Cancer is the leading cause of mortality and morbidity globally. Radiation therapy is used in more than 50% of patients treated for cancer. Head and neck (HN) tumors have the sixth most frequent cancer prevalence and are often associated with poor outcomes and lifelong sequels. Radiation therapy is generally performed using intensity modulated techniques with photon beams. It is particularly challenging due to anatomical complexity and physiological functions associated with the organs at risk (OAR). At the same time, proton therapy has the potential to further reduce the toxicity of the treatment, but is much less accessible. Treatment planning is routinely performed on CT imaging since accurate dose calculation requires the conversion of Hounsfield unit
values (HU) of the CT to relative electron density (ED) or stopping power, for photons and protons beams, respectively. However, CT imaging fails to provide functional information regarding tumor infiltration. MR imaging (MRI) has the potential to improve efficiency of treatment due to its unique ability for better tissue visualization of organs at risk and tumor physiological characterization. Until now, the only way to calculate the dose on MRI is to generate a pseudo‐CT or a synthetic CT via different methods such as bulk density assignment (BDM), atlas‐based and deep learning (DL) methods. In the literature, however, teams have sought to use proton density to calculate dose directly from MRI images.
In the Radiology Department of center Leon Berard, we have developed at 3.0T (Siemens Vida MR system) a MRI acquisition protocol including a specific coils setup and patient table to host the patient with the immobilizer mask. This protocol is running and aims to enroll 200 patients. It includes several MRI pulse sequences such as morphological acquisition for the OAR and target volume contouring, and other sequences for multiparametric quantitative MRI (mpq‐MRI) purpose, including oxygenation mapping.
Objectives :
This project aims to propose a dose distribution planning solution entirely based on MRI. Particularly, we will exploit the additional potential of mpq‐MRI for dose calculation accounting for the spatial biology of the tumor. Mpq‐MRI is used to build a hydrogen concentration map for dose calculation and a tumor microenvironment map for dose painting. The proposed tumor microenvironment map is built from the multispectral information provided by oxygenation and diffusion mapping. It allows identifying tumor subregions such as necrosis, viable and proliferating tissue, and hypoxia region. Thus, the main objectives of this post‐doc will be:
‐ To extract from the microenvironment maps of the Mpq‐MRI hypoxic volumes on which a dose escalation will be performed.
‐ To perform CT/MRI registration and propagate the contours on the CT in order to perform a new treatment plan with photons using volumetric modulated arc therapy technique (VMAT). These plans will be compared to the clinical plans.
‐ To explore further the possibility of dose escalation by using protons rather than photons to perform
‐ To evaluate the accuracy of dose calculation on MRI images using the DAM method (or other available DL method at CLB) against dose calculation on the planning CT.
‐ To propose a new robust method for performing treatment planning directly on MRI imaging, based on the proton density.
Ingénieur d’études radiochimiste
Missions :
-Développement de nouveaux radiotraceurs
-Mise en place des synthèses pour les études cliniques (interaction avec Curium) et pré-cliniques
-Rédaction de procédures
-Mise en conformité des laboratoires suivant les procédures internes et réglementations externe
-Mise au point de méthodes d’analyses
Activités et tâches :
Synthèse des radiotraceurs radiomarqués au fluor et aux
métaux
-Gestion des laboratoires et des équipements : stocks,
maintenance, …
-Contrôle qualité des radiotraceurs
-Contrôles environnementaux des laboratoires (interaction
avec Curium)
-Rédaction de DME (interaction avec Curium)
Sujet de Master 2 / Stage Fin d’études 2025
Contexte :
Les techniques d’imagerie non-invasives sont devenues des outils incontournables pour le diagnostic et pronostic des cancers. L’Imagerie par Résonance Magnétique (IRM), grâce à son innocuité et la possibilité d’obtenir des informations multi-contrastes en 3D, est devenue la référence pour caractériser l’efficacité de thérapies. Dans les tumeurs cérébrales primitives de type gliome, la radiothérapie est une composante indispensable du traitement de première ligne. Cependant, la caractérisation fine et précoce de ces tumeurs après traitement par radiothérapie est particulièrement cruciale pour différencier une radionécrose d’une pseudoprogression. A l’heure actuelle, les techniques d'IRM conventionnelles ne sont pas capables de les distinguer. Diagnostiquer le plus tôt possible une radionécrose ou une récidive est essentiel afin d’adapter au mieux le traitement. Par conséquent, des biomarqueurs IRM spécifiques et sensibles sont nécessaires pour différencier le plus tôt possible les deux phénomènes. Il existe donc un réel besoin de développer des méthodes innovantes pour obtenir des informations quantitatives sur la micro-structure d’une tumeur et de son environnement. Nous proposons de développer un nouvel outil qui sera installé sur un système IRM préclinique dédié à l’imagerie du petit animal de la plateforme UAR3767 : l’élastographie par IRM (ERM) qui repose sur l’étude des propriétés mécaniques des tissus. L’application de l’ERM en préclinique repose sur des défis techniques très spécifiques que ce soit en termes de système d’excitation (haute fréquence, compatibilité IRM à haut champ, encombrement du système dans l’IRM, etc.), et d’acquisition (séquences dédiées accélérées, manque de signal, etc.).
Missions :
Le but du projet est donc de mettre au point l’ERM pour l’étude de la radionécrose dans le gliome du petit animal. Il sera pour cela nécessaire de réaliser du développement instrumental et méthodologique IRM.