Laura CantiniChercheuse au département Biologie du développement et cellules souches (CNRS/Institut Pasteur)
Laura Cantini travaille à la croisée de l'apprentissage automatique et de la génomique, en développant des méthodes qui exploitent toute la richesse et la complémentarité des données en cellule unique, pour en tirer des connaissances biologiques exploitables. Après une thèse sur l'intégration de données multi-omiques obtenue en 2016 à l'Université de Turin, Laura Cantini a effectué un postdoc sur le même sujet dans l'équipe d'Emmanuel Barillot à l'Institut Curie. Recrutée au CNRS en tant que Chargé de Recherche de deuxième classe en 2018, Laura a rejoint l’Institut de Biologie de l’ENS. Depuis, elle a obtenu la bourse L'Oréal-UNESCO pour les femmes et la science, des multiples financements (ANR JCJC, Sanofi iTech Award) et un poste de chaire à l'institut d’intelligence artificielle PRAIRIE. À compter de Janvier 2023, Laura a créé l’équipe “Apprentissage Automatique pour la génomique intégrative” au sein du Department de Biologie Computationelle et l’unité de Biologie du Développement et Cellules Souches à l'Institut Pasteur.
Integration of single-cell multi-omics data across space and time to unlock cellular trajectories MULTIview-CELL
Le séquençage à haut débit de cellules uniques a produit une énorme quantité de données à la résolution de la cellule unique, y compris des informations spatio-temporelles et différentes facettes moléculaires d'une cellule, ce que l'on appelle la multi-omique. Cependant, l'intégration de toutes ces données est un énorme défi informatique qui nécessite des nouvelles approches.
Le projet ERC MULTIview-CELL porté par Laura Cantini vise à développer de nouvelles méthodes d'apprentissage automatique qui permettront de reconstruire la trajectoire spatio-temporelle d'une cellule et d’identifier ensuite les régulateurs moléculaires de cette trajectoire.
Ces contributions fondamentales auront un impact sur l'apprentissage automatique, mais plus important encore, elles auront de profondes implications biologiques. En fait, en permettant de répondre à des questions sur l'évolution phénotypique spatio-temporelle d'une cellule, MULTIview-CELL catalysera la génération de connaissances cruciales en biologie fondamentale et jouera un rôle clé dans la prévention de l'apparition de maladies ou de la résistance aux thérapies, ce qui aura un impact sur la santé, la société et l'économie.