Notre groupe construit des approches computationnelles pour découvrir les voies causales dans les maladies complexes qui relient leurs causes génétiques ou environnementales à leurs effets sur les niveaux supérieurs.
Une grande partie de notre recherche est basée sur les outils d’apprentissage machine, que nous créons, adaptons et configurons pour les maladies complexes. Ces outils sont élaborés à partir de vastes ensembles de données qui caractérisent les échantillons biologiques à différents niveaux moléculaires et cliniques, y compris les réseaux moléculaires (p. ex. transcriptomiques, protéomiques et métabolomiques). Récemment, les données sur l’expression génique de cellules uniques ont commencé à nous donner une résolution encore plus élevée.
En découvrant les voies causales ci-dessus, qui diffèrent parfois d’un patient à l’autre, nous visons à stratifier, classer, prédire et traiter, vers une médecine qui prédit et prévient au lieu de réagir. Nous collaborons avec des chercheurs biomédicaux et des experts en technologie à l’Institut Pasteur, en France et à l’international.
Notre groupe est probablement mieux connu pour la création et le développement de Cytoscape, une plateforme communautaire open-source pour visualiser et analyser les réseaux moléculaires, qui est aujourd’hui développée dans le monde entier. Nous sommes également membre des programmes nationaux de laboratoire d’excellence (LabEx) Milieu Intérieur et IBEID.
