La fusion de la modelisation et l'analyse des donneés pour étudier l'evolution des agents pathogènes – PathoEvo

Pathogènes évoluent rapidement pour contourner les traitements médicamenteux et la surveillance immunitaire, qui a un effet grave sur la santé publique. Pour développer des traitements efficaces, on doit interpréter séquence génétique de l'agent pathogène; Cependant, nos efforts sont compliqués par leur grande diversité génétique au sein et entre les individus infectés, ainsi que leurs mécanismes évolutifs complexes, y compris la sélection, dérive aléatoire génétique, et de la variation temporelle dans un environnement hôte. En outre, de nombreux agents pathogènes ont un grand nombre de sites qui sont liées (environ 100-1000 au VIH et au VHC) et qui évoluent simultanément et interdépendante par deux effets différents, "epistasis" a causé de l'interaction entre les protéines, et du liaison ("d'interférence clonale"). Ma recherche précédente axée sur le développement d'outils mathématiques qui permettent de prédire l'évolution des pathogènes avec puissants effets du liaison, y compris les méthodes analytiques et de calcul et estimateurs de paramètres évolutifs à partir des données de séquence.

La dernière décennie a vu des progrès explosif dans la modélisation mathématique des populations microbiennes, la bioinformatique Big Data, et le séquençage de haute fidélité. Profitant de ces développements, mon équipe se penchera sur l'évolution des microbes (levures, bactéries) et les virus (VIH, la grippe, la poliomyélite, CHIKV, la dengue, le VHC). Lancement de mes études de mathématiques et appliquées précédents, je vais appliquer des méthodes et des modèles existants pour étudier l'évolution virale dans des conditions dépendant du temps, de développer de nouvelles techniques mathématiques et améliorer les outils existants phylogénétiques, et d'identifier certains facteurs clés de la pathogenèse du VIH. Mon équipe multidisciplinaire fusionnera les découvertes mathématiques récents avec les bioinformatique, la modélisation multi-échelle, et des outils logiciels. Le projet permettra de créer un impact clinique important en favorisant la recherche sur de nouvelles classes de médicaments pour contrôler le taux d'adaptation virale et atteindre confinement virale. Nos resultats facilitera outils logiciels de la médecine personnalisée et la conception de vaccins contre les agents pathogènes qui fuient les réponses immunitaires. Les résultats seront publiés, posté comme des outils en ligne, et diffusé dans l'enseignement supérieur.