Karine Auribault

• Installation et utilisation d’une plateforme de génotypage 1536 Roche/Agilent, Magnapure 96 (formation de 5 techniciens et d’un stagiaire master 1). Rédaction du cahier des charges pour le développement d’un logiciel créant des listes d’emplacements d’échantillons sur plaque 1536. Suivi et recette du logiciel, formation des utilisateurs.
• Coordination scientifique CeRePP, AP-HP, CEA-LIST.
• Initiation d’une recherche de SNPs synergiques avec les SNPs Human Diag informatifs dans les différentes zones de la région de la région 8q24 avec utilisation d’algorithmes évolutifs (génétiques). Réflexion sur les mécanismes impliquant les SNPs Human Diag.
• Réflexion sur l’importance relative de la clinique et des différences génétiques entre populations.dans le cadre des GWAS : utilisation de distances génétiques entre groupes.
• Génotypage des SNPs Human Diag sur un panel de 1500 échantillons de patients ayant subi une biopsie de la prostate.
• Suivi des études règlementaires du test Human Diag pour DM et marketing par des cabinets indépendants.
• Rédaction des publications scientifiques du projet.

• Evaluation et achat d’une plateforme de génotypage moyen débit (Roche, Sequenom, Fluidigm, Life technologies).
• Définition des obligations règlementaires du test Human Diag (marquage CE) : LNE pour les aspect calcul, AFSSAPS.
• Rédaction du dépôt PCT d’un brevet protégeant l’utilisation des SNPs Human Diag dans le cadre du dépistage du cancer de la prostate (génomique et algorithmie).
• Contribution à la définition de la stratégie de la future société, proposition de valeur et business model.
• Réflexion sur l’impact médico-économique du test Human Diag (usage dépistage, pré biopsies).
• Coordination scientifique du projet, partenariat avec l’AP-HP et le CeRePP, relations avec le CGEMS USA.
• Formation HEC Challenge+ (1 an, Marketing Finance Droit Propriété intellectuelle, sur concours).

• Contribution à l’analyse de données génomiques par des techniques de sélection de variables et de modélisation par machine learning et co-rédaction du brevet.
- Contribution possible des SNPs ne respectant pas l’équilibre de Hardy Weinberg.
- Information sur l’utilisation possible de la répartition de l’information mutuelle au voisinage des SNPs isolés.
- Réflexion sur les distances importantes découvertes de manière récurrente entre les nouveaux SNPs isolés et des gènes connus pour leur implication dans le cancer de la prostate.
- Réflexion sur l’étiquetage des patients et sa robustesse pour le machine learning.
• Animation de la communication entre l’équipe du CEA LIST et l’équipe médicale de l’hôpital Tenon (AP-HP et CeRePP).
• Prévision des actions nécessaires à la valorisation du test Human Diag.
• Collaborations études statistiques avec l’appui de Laurence Cornez (LIMA), docteur en statistiques :
- Etudes statistiques pour le réseau Néphropar : la corrélation entre les différents paramètres de bilans lipidiques et l’augmentation de la filtration glomérulaire montre de manière inattendue un effet des cours de diététiques.
- Variations de la distribution des tumeurs de l’intestin dans différents modèles murins laboratoire de Michel Werner (CEA, DSV).

• Propositions de validation de cibles thérapeutiques découvertes au travers des études de transcriptomique : conception de systèmes faisant appel à différents systèmes d’invalidation (dont SiRNA), de visualisation de protéines recombinantes, de systèmes de quantification de l’action d’inhibiteurs. Un système complet proposé pour SCD avec introduction de l’enzyme dans des microsphères et quantification de l’action d’inhibiteurs par Maldi-Toff.
• Etudes transcriptomiques du processus de formation de la plaque d’athérome, élaboration du plan d’expérience sur 5 ans, mise au point des expériences et réalisation de : microdissection, anathomopathologie amplification d’ARNm, puces ADN, analyse et intégration des résultats de transcriptomique. Anathomopathologie de la plaque d’athérome : classification des lésions.
• Analyses des résultats de l’étude transcriptomique pour établir une signature d’expression caractéristique d’un effet hypolipémiant, anti-plaque, utilisation de la signature pour caractériser des inhibiteurs potentiels du CD36.
• Gestion d’une plateforme qRT-PCR : mise en place de la technologie du référentiel qualité et encadrement de 3 à 5 personnes.
• Collaboration avec P.Holvoet K.U.L.