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Equipe de recherche MONC

Modélisation Mathématique pour l'Oncologie

Présentation de l'équipe

L'équipe-projet MONC (Modélisation en ONCologie) cherche à construire des outils numériques basés sur des équations aux dérivées partielles et des méthodes statistiques pour mieux comprendre ou suivre l'évolution du cancer. Pour cela nous utilisons les connaissances biologiques et médicales apportées par nos collaborateurs ainsi que les données (majoritairement issues de l'imagerie) nous permettant de personnaliser les modèles. Le but est d'être capable d'aider les médecins ou les biologistes à mieux comprendre, prédire voire contrôler la croissance tumorale et mieux évaluer la réponse de la maladie à un traitement dans un contexte clinique ou dans des études pré-cliniques. Nous développons des approches patient-spécifiques à l'aide de l'imagerie médicale ainsi que des approches populationnelles pour tirer partie des bases de données disponibles. 

Axes de recherche

L'équipe travaille essentiellement autour de 3 axes de recherche sur le cancer :

  • Axe 1: Modélisation du cancer pour évaluation et suivi personnalisés de la maladie.

  • Axe 2: Modélisation bio-physique des thérapies.

  • Axe 3: Modélisation quantitative pour des études biologiques et pré-cliniques.

 

Relations industrielles et internationales

Collaborations locales

  • Institut Bergonié, Bordeaux, France.
  • CHU Bordeaux, France
  • Angiogenesis and cancer microenvironment laboratory, Inserm U1029, Bordeaux, France.

Collaboration nationales et internationales

  • Neuro-oncology department, University of Alabama at Birmingham, USA.
  • ITAV, Toulouse, France.
  • Vectorology and Anticancerous therapies lab at Institut Gustave Roussy, France.
  • CHU J. Verdier, Bondy, France.
  • KIT, Karlsruhe, Allemagne.
  • Univ. Alabama at Birmingham, USA.
  • Roswell Park Cancer Institute, Buffalo, NY, USA.
  • SMARTc unit of the Center for Research in Oncobiology and Oncopharmacology (CRO2) in Marseille (Inserm UMR S 911), France.
  • Humanitas Research Hospital, Milan, Italy.

Mots-clés : Modélisation mathématique ; Modélisation continue (EDP EDO) ; Modélisation multiéchelle ; Analyse numérique des EDP et des EDO ; Méthodes statistiques ; Optimisation ; Interaction entre calcul et données ; Assimilation de données ; Traitement de données ; Réduction de modèles ; Biologie computationnelle ; Biologie mathématique ; Biologie des systèmes ; Pathologies ; Cancer ; Résistance aux médicaments ; Imagerie cérébrale ; Imagerie biologique

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