Durée
103 heures
Faculté
Faculté de Santé
Langue des enseignements
Anglais
Présentation
IMPORTANT : POUR L’ANNÉE UNIVERSITAIRE 2024-2025, INSCRIPTIONS À SORBONNE UNIVERSITÉ (cliquez ici https://fc.sorbonne-universite.fr/nos-offres/diu-modelisation-multi-echelles-complexite-tumorale/ )
Référence formation (à rappeler dans toute correspondance) : DIB591
Responsable pédagogique : Pr Aurélien De Reyniès
Forme de l'enseignement : Présentiel
Universités partenaires : Sorbonne Université
Pour vous inscrire, déposez votre candidature sur C@nditOnLine
Objectifs
- L'objectif principal de ce DIU est d’amener les cliniciens et chercheurs à une compréhension approfondie des modèles intégratifs en cancérologie, en leur apportant une vision globale et multidisciplinaire de la complexité tumorale à différentes échelles (de la molécule à l'organisme). Une partie importante de la formation est consacrée aux données omiques et d’imagerie utilisées en cancérologie, et à leur analyse par des méthodes d’IA et de bioinformatique pour construire des informations interprétables par les cliniciens et chercheurs.
- L’objectif secondaire de ce DIU est d’apporter aux cliniciens et chercheurs un socle de compétences pratiques sur l’utilisation d’outils d’IA et de bioinformatique pour l’analyse de données omiques et d’imagerie afin de leur permettre de devenir des acteurs dans la construction de modèles intégratifs multi-échelles de la complexité tumorale.
Compétences visées
À l’issue de la formation, l’apprenant est capable de :
- Décrire la complexité tumorale en explicitant les interactions moléculaires, cellulaires et tissulaires qui contribuent à leur développement et à leur progression.
- Construire des modèles multi-échelles de la complexité tumorale, en intégrant des données provenant de différentes échelles, allant des molécules aux organismes.
- Représenter et simuler les interactions complexes entre les composants cellulaires, les facteurs environnementaux et les signaux moléculaires dans le contexte tumoral.
- Analyser et interpréter des données grâce aux techniques d'analyse de données spécifiques à l'étude des tumeurs, y compris l'analyse génomique, l'analyse d'expression génique, l'imagerie médicale et d'autres sources de données pertinentes.
- Extraire des informations significatives à partir de ces données et les interpréter pour comprendre la complexité tumorale.
- Évaluer de manière critique les données, formuler des hypothèses, concevoir des expériences et interpréter les résultats pour contribuer à l'avancement des connaissances dans le domaine.
- Présenter des résultats de manière claire et concise, tant à un public scientifique qu'à des professionnels de la santé.
Programme
IMPORTANT : POUR L’ANNÉE UNIVERSITAIRE 2024-2025, INSCRIPTIONS À SORBONNE UNIVERSITÉ (cliquez ici https://fc.sorbonne-universite.fr/nos-offres/diu-modelisation-multi-echelles-complexite-tumorale/ )
Référence formation : DIB591
Volume horaire : 103 heures, dont 80,5 heures de cours magistraux, 20,5 heures de travaux dirigés et 2 heures d'examens oraux et écrits
Calendrier : Du 01/01/2025 au 30/11/2025
Rythme : 16 jours de cours sur l’année, soit deux vendredis par mois ; cours théoriques le matin, cours pratiques (TD) l’après-midi
Lieu : 15 rue de l’école de médecine, Paris 6e
CONTENUS PÉDAGOGIQUES
- Introduction et prérequis
- Caractérisation de la complexité tumorale : échelles moléculaires
- Caractérisation de la complexité tumorale : échelle cellulaire
- Caractérisation de la complexité tumorale : échelles multicellulaire / naturelle
- Caractérisation de la complexité tumorale : échelle patient
- Caractérisation de la complexité tumorale : échelle populationnelle et exposome
- Des modèles de complexité tumorale aux essais cliniques en passant par les modèles précliniques
- Les RCP moléculaires aujourd’hui
- Intégration multi-échelle
MOYENS PÉDAGOGIQUES ET TECHNIQUES D’ENCADREMENT
Équipe pédagogique
Responsable pédagogique : Pr Aurélien De Reyniès, PU-PH en biologie des cancers, biologie computationnelle, Intelligence Artificielle
Coordinateurs pédagogiques :
- Dr Agusti Alentorn, MCU-PH à Sorbonne Université et spécialiste en neuro-oncologie et IA à la Pitié Salpêtrière
- Théo Hirsch, chercheur en bioinformatique cancérologique au CRCN, labo Inserm U1138
- Magnus Fontes, spécialiste en mathématiques et IA appliquées à la santé, et Directeur Général de l'Institut Roche
Membres de la commission pédagogique :
- Pr Aurélien De Reyniès, PU-PH en biologie des cancers, biologie computationnelle, Intelligence Artificielle, mathématiques appliquées/statistiques
- Dr Agusti Alentorn, MCU-PH à Sorbonne Université et spécialiste en neuro-oncologie et IA à la Pitié Salpêtrière
- Théo Hirsch, chercheur en bioinformatique cancérologique au CRCN, labo Inserm U1138
- Magnus Fontes, spécialiste en mathématiques et IA appliquées à la santé, et Directeur Général de l'Institut Roche
- Pierre Laurent-Puig, spécialiste en oncologie médicale, génomique
- Jérôme Cros, spécialiste en anatomopathologie
- Sophie Sibéril, spécialiste en immunologie
- Bastien Rance, spécialiste en IA et informatique médicale
- Eric Tartour, spécialiste en immuno-oncologie
- Laure Fournier, spécialiste en radiomique
Autres membres de l’équipe pédagogique :
M. Alifano / S. Amigorena / JB Assié / G Assié / S. Baulande / Ph Beaune / J Bertherat / I. Bloch / G. Blivet / H. Blons / PY Boëlle / F. Botterel / A. Bougouin / D. Bourc’his / Cl. Boyer / J. Calderaro / S. Caruso / Ph. Chavrier / E. Clappier / D. Cox / D. Damotte / O. Delattre / C. Desdouets / MC Dieu-Nosjean / J. Favier / WH Fridman / C. Groeneveld / J. Husson / F Jaulin / S. Katsahian / C Klein / C. Lebbé / AM Lennon / E. Letouzé / R. Luco / C. Magnon / JA Maisonobe / C. Maiuri / L. Massenet / F. Mechta-Grigoriou / L. Nichelli / H. Péré / G. Pierron / C. Pilati / S. Postel-Vinay / L. Quintana-Murci / F. Radvanyi / S. Rebouissou / C. Robert / L Roumenina / L. Rozenblum / M. Salmona / Y Simoni / E. Solary / M. Sroussi / X. Tannier / JL Teillaud / C Thery / I. Thomassin-Naggara / C. Vallot / M. Wislez /
Ressources matérielles :
Ce DIU proposera des cours théoriques, des enseignements dirigés et pratiques qui proposeront l’utilisation de plusieurs langages de programmation (R et Python), qui seront associés à la majorité des cours théoriques.
Afin de favoriser une démarche interactive et collaborative, différents outils informatiques seront proposés pour permettre :
- d'échanger des fichiers, des données
- de partager des ressources, des informations
- de communiquer simplement en dehors de la salle de cours et des temps dédiés à la formation.
MOYENS PERMETTANT DE SUIVRE L’EXÉCUTION DE LA FORMATION ET D’EN APPRÉCIER LES RÉSULTATS
Au cours de la formation, le stagiaire émarge une feuille de présence par demi-journée de formation en présentiel et le Responsable de la Formation émet une attestation d’assiduité pour la formation en distanciel.
À l’issue de la formation, le stagiaire remplit un questionnaire de satisfaction en ligne, à chaud. Celui-ci est analysé et le bilan est remonté au conseil pédagogique de la formation.
Contrôle des connaissances
Modalités de contrôle de connaissances et compétences
- 1 épreuve écrite en examen final de 1,5 heure, notée sur 20, coef. 70%
- 8 QCM en contrôle continu, d'une durée de 15 minutes chacun, notés sur 20, coef. 15%
- Rédaction de mémoire, non notée
- Soutenance de mémoire, d'une durée de 30 minutes, notée sur 20, coef. 15%
Modalités de validation de diplôme :
- Obtenir une note au moins égale à 10/20 à l’ensemble des épreuves
- Satisfaire aux conditions d’assiduité (80 %)
Aménagements particuliers
Admission
Public cible
- Médecins spécialistes (praticiens hospitaliers, médecins salariés et libéraux) : oncologues médicaux, oncologues radiothérapeutes, chirurgiens, radiologues, pathologistes, médecins nucléaires immunologistes.
- Les internes en train de rédiger une thèse de science sur le cancer.
- Professionnels de santé non-médecins : biologistes, pharmaciens, et bioinformaticiens.
Conditions d'admission
L'entrée en formation nécessite un avis pédagogique. Vous déposerez dans C@nditOnLine :
- votre Curriculum Vitae
- votre lettre de motivation pour participer à la formation
- vos diplômes vous permettant de justifier l'accès à la formation
Pré-requis
- Notions de base en biologie moléculaire et cellulaire, et génétique
- Notions élémentaires de programmation bioinformatique (ex. R, Python)
- Notions élémentaires sur le cancer
Les clefs de la réussite
Des fiches pratiques sont à votre disposition sur la page http://www.reussir-en-universite.fr/index.html.
Modalités de candidature
IMPORTANT : POUR L’ANNÉE UNIVERSITAIRE 2024-2025, INSCRIPTIONS À SORBONNE UNIVERSITÉ (cliquez ici https://fc.sorbonne-universite.fr/nos-offres/diu-modelisation-multi-echelles-complexite-tumorale/ )
Référence formation : DIB591
- Créer et activer votre compte utilisateur sur la plateforme C@nditOnLine (accessible grâce aux navigateurs Chrome ou Mozilla)
- Compléter attentivement vos informations personnelles et déposer obligatoirement tous les documents justificatifs, uniquement au format PDF, à savoir :
- La copie recto-verso de votre pièce d'identité en cours de validité (carte nationale d'identité ou passeport)
- Le diplôme d’État justifiant le niveau d'accès à la formation souhaitée
- Pour les étrangers hors Union Européenne : joindre en complément la copie recto-verso du titre de séjour ou récépissé ou visa en cours de validité
- Cliquer sur "Mes candidatures" puis sur "Nouvelle candidature"
- Sélectionner le domaine de rattachement (UFR/Composante), le type et l'intitulé de la formation souhaitée. Préciser le mode de financement.
- Télécharger votre CV et votre lettre de motivation pour chaque formation souhaitée.
A joindre en complément dans C@nditOnLine :
- si vous êtes étudiant en LMD, interne, ou faisant fonction d'interne inscrit dans une université : votre certificat de scolarité universitaire justifiant de votre inscription pour l'année universitaire en cours à un Diplôme National ou un Diplôme d'Etat (hors DU-DIU)
- si vous bénéficiez d'une prise en charge : votre accord de prise en charge
TOUT DOSSIER INCOMPLET NE POURRA PAS ÊTRE TRAITÉ.
ATTENTION : POUR LES DEMANDEURS D'EMPLOI, préciser dans votre dossier C@nditOnLine, votre numéro de demandeur d'emploi, votre agence de rattachement et sélectionner le mode de financement Pôle emploi au moment de la candidature.
POSTULER A LA FORMATION en vous connectant à la plateforme C@nditOnLine
Droits de scolarité
FRAIS DE FORMATION* selon votre profil
- Pour toute personne bénéficiant ou non d’une prise en charge totale : 2400 €
- Pour toute personne finançant seule sa formation et étant étudiant, interne, ou Faisant Fonction d'Interne universitaire : 1300 € (certificat de scolarité universitaire justifiant votre inscription en Formation Initiale pour l’année universitaire en cours à un Diplôme National ou un Diplôme d’État - hors DU-DIU - à déposer dans CanditOnLine)
FRAIS DE DOSSIER* : 300 € (à noter : si vous êtes déjà inscrit(e) dans un Diplôme National à Université Paris Cité sur la même année universitaire, vous êtes exonéré(e) des frais de dossier – certificat de scolarité à déposer dans CanditOnLine).
*Les tarifs des frais de formation et des frais de dossier sont sous réserve de modification par les instances de l’Université.
Cliquez ici pour lire les Conditions Générales de vente / Outils de l’adulte en Formation Continue / Documents institutionnels / CGV hors VAE
Et après ?
Poursuites d'études
Ce DIU peut préparer à un doctorat de sciences biomédicales, ou l’accompagner (cf. heures de formation obligatoires en doctorat).
Débouchés professionnels
Futurs médecins, pharmaciens, biologistes, bioinformaticiens (chercheurs et ingénieurs de recherche) impliqués dans la recherche biomédicale.
Contacts
Théo Hirsch
Coordinateur pédagogiqueMagnus Fontes
Coordinateur pédagogique
Dernière mise à jour le 11 février 2025
