Investigation Du Couplage Neurovasculaire À L'Aide De Modèles Computationnels

3 semanas atrás


Porto, Portugal Université Paris-Saclay Gs Life Sciences And Health Tempo inteiro

Université Paris-Saclay GS Life Sciences and Health
Le couplage neurovasculaire (CNV) est basé sur une relation fonctionnelle entre les neurones, les cellules gliales, les vaisseaux sanguins et la dynamique moléculaire. Le signal BOLD (Blood Oxygen Level Dependent) issu de l'IRMf (imagerie par résonance magnétique fonctionnelle) repose sur le CNV et est généralement interprété de manière statistique plutôt que sur les mécanismes biologiques sous-jacents, en raison de l'absence d'un modèle mécanistique du CNV. Les astrocytes, cellules clés du CNV, répondent à la demande énergétique des neurones et assurent une transmission synaptique efficace, fonctions qui sont altérées dans la plupart des maladies neurologiques et neurodégénératives, ce qui en fait des cibles pour les biomarqueurs et les thérapies pharmacologiques. Peu d'études précliniques ont tenté d'établir un lien entre l'activité neuronale et l'activité BOLD, constatant une réponse tardive qui ne pouvait être attribuée aux neurones. Les objectifs de ce projet sont d'identifier les paramètres fonctionnels et structurels astrocytaires clés conduisant aux réponses locales BOLD observées à partir de l'IRMf à travers un modèle computationnel de CNV, d'évaluer la contribution potentielle d'un mécanisme de rétroaction astrocytaire à une composante tardive non linéaire non résolue observée dans des travaux in vivo.
Début de la thèse : 01/10/2025
Funding category : Programme CSC - UPSaclay
Nous recherchons un candidat motivé et passionné pour étudier l'effet des interactions entre les neurones et les astrocytes dans le couplage neurovasculaire basé sur les modalités de la neuro-imagerie. Le poste requiert de solides connaissances en neurosciences computationnelles, en traitement du signal et en apprentissage automatique, ainsi que des connaissances techniques sur les données fournies par les techniques de neuro-imagerie. Le candidat retenu doit avoir une excellente expérience de la programmation en Python et être disposé à consacrer du temps et des efforts à l'acquisition des compétences et des connaissances nécessaires avec le soutien des mentors. Une bonne connaissance de l'anglais oral et écrit est essentielle.
Number of offers available : 1
Company/Institute : Université Paris-Saclay GS Life Sciences and Health
Country : France
City : Saclay

#J-18808-Ljbffr



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