Master 2 B2AIEPI

Objectifs :

  • Le parcours B2AI-EPI formera : 

    L’Objectif principal de la spécialité B2AI-EPI est de former des spécialistes de la modélisation statistique et de l’analyse de données pour la recherche médicale, plus précisément
    •    Des Biostatisticiens pour l'analyse des essais thérapeutiques et des études épidémiologiques dans différents domaines (cancer, maladies cardiovasculaires, maladies infectieuses, …), 
    •    Des Bioinformaticiens pour l'identification de biomarqueurs associés au diagnostic des maladies, à leur pronostic, et à la réponse thérapeutique, 
    •    Des Data Scientists pour le développement de modèles d’Intelligence Artificielle en médecine.
    •    Des Epidémiologistes pour la conception des études épidémiologiques et leurs analyses en particulier dans les domaines du cancer, des maladies infectieuses, et des différents environnements de vie dont le travail et les transports.

    Il s’agit de former des experts en modélisation statistique, maîtrisant les typologies des études à réaliser pour répondre aux questions de recherche biomédicales, ayant une connaissance approfondie des modèles d’analyse de études et de leurs propriétés. 
    Ces experts seront appelés à développer des modèles innovants pour analyser des données complexes, multimodales ou de grande dimension (Génome, transcriptome, protéome), pour identifier des marqueurs génétiques de susceptibilité et pour intégrer des données d’imagerie médicale en médecine de précision.
    Ils construiront des modèles intégrants des réseaux de neurones à partir de leurs connaissances des propriétés de ceux-ci. Ces développements de l’Intelligence Artificielle bénéficient du partenariat développé avec l’École Centrale Lyon (co-accréditation de la Mention). 

    Le parcours B2AI-Epi intègre l’analyse statistique de données issues de la biologie moléculaire moderne (génome, transcriptome, protéome) et des nouvelles techniques d’imagerie médicale pour la réalisation des études et une optimisation de la prise en charge des patients basée sur leurs caractéristiques (médecine personnalisée).
 

Conditions d’accès ou prérequis

Mentions de M1 ou autres conseillées:

  • Sous réserve d’examen des dossiers par le jury d’admission, accès aux étudiants :

    •    Du Secteur Sciences :
    Titulaire d’un M1 de Santé Publique, BioSciences, Sciences des Systèmes de Santé, Maîtrise de Sciences Sanitaires et Sociales, Biologie, de Mathématiques, d’Informatique, ou d’un autre M1 compatible avec B2AI-EPI.
    Professionnels acceptés par la commission de validation de leurs acquis (VAP–VAE).
    •    Du Secteur Santé : 
    Professionnels diplômés et interne en médecine, pharmacie, odontologie, école nationale vétérinaire : après un M1 de Recherche Biomédicale compatible (double cursus), éventuellement dans le cadre de l’école de l’INSERM.
    •    Des Écoles d’ingénieurs :
    En dernière année de l’École Centrale Lyon, l’INSA, l’ISTIL-EPU ou d’une autre école d’ingénieur; EPFL (partenariat transfrontalier avec la Suisse); ENS à l’issue d’un M1 BioSciences.


Déroulement

 
SEMESTRE 3 - 30 ECTS

SEMESTRE 3 : 30 ECTS

UEs obligatoire SOCLE COMMUN 18 ECTS :

•    Anglais niveau 2
N. DOURLOT - 3 ECTS
•    Modèle linéaire et modèle linéaire généralisé
P.ROY 3-  ECTS
•    Du modèle biologique au modèle statistique
M. RABILLOUD - 3 ECTS
•    Modèles de survie
D. MAUCORT-BOULCH - 3 ECTS
•    Modèles linéaires et non linéaires à effets mixtes
F. SUBTIL - 3 ECTS
•    Mémoire bibliographique - 3 ECTS


Orientation Biostatistique - Biomathématique : 12 ECTS
•    Inférence fréquentiste et bayésienne, paramétrique et non paramétrique - Obligatoire
M. RABILLOUD - 3 ECTS
•    Modèle diagnostique et pronostique, qualité prédictive
M. RABILLOUD - 3 ECTS
•    Méthodologie statistique des essais cliniques
D. MAUCORT-BOULCH, F. SUBTIL - 3 ECTS
•    Statistique bayésienne et applications
M-L. DELIGNETTE-MULLER, F. SUBTIL - 3 ECTS
•    Analyse de données génétiques et génomiques en santé
•    P. ROY, C. BARDEL - 3 ECTS
•    Modélisation des systèmes complexes
•    N. KABACHI - 3 ECTS

Orientation Bioinformatique: 12 ECTS
•    Analyse de données génétiques et génomiques en santé Obligatoire. P. ROY, C. BARDEL - 3 ECTS
•    1 UE optionnelle de l'orientation Biostatistique- Biomathématique de - 3 ECTS
•    1 UE au choix parmi :
    Génétique et génomique évolutive
C. VIEIRA - 6 ECTS
    Méthode    pour l'analyse de données génomiques
V. LACROIX, R. TAVARES - 6 ECTS
 

Orientation Epidemiologie / 30 ECTS (pas de choix UES)

•    Anglais Niveau 2. N. DOURLOT - 3 ECTS
•  Modèle linéaire et Modèle linéaire généralisé P.ROY - 3 ECTS
•  Mémoire Bibliographique P. ROY - C. DANANCHE -D. MAUCORT-BOULCH - 3 ECTS
•  Analyse de données génétiques P. ROY – C. BARDEL 3ECTS
•  Méthode en épidémiologie C. DANANCHE - 3 ECTS
•  Modèle de survie D. MAUCORT-BOULCH - 3 ECTS
•  Modèle à effets mixtes F. SUBTIL - 3 ECTS
•  Épidémiologie des cancers C. LASSET - 3 ECTS
•  Transport et Environnement B. CHARBOTEL - 3 ECTS
SEMESTRE 4 - 30 ECTS
  • • STAGE en laboratoire ou dans l’industrie. Mémoire technique ou article scientifique avec soutenance orale. - 30 ECTS

Orientation Bioinformatique
•    Data mining et Big Data (cours décalé à fin février)
C. HELBERT, D. MAUCORT-BOULCH 3 ECTS
•    STAGE en laboratoire ou dans l’industrie. Mémoire technique ou article scientifique avec soutenance orale -  27 ECTS

Orientation Biostatistique - Biomathématique
STAGE en laboratoire ou dans l’industrie. Mémoire technique ou article scientifique avec soutenance orale - 30 ECTS

  Débouchés

  • Biostatisticiens, Bioinformaticiens, Data Scientists, Epidémiologistes
    Recherche et Secteur public : (Université, Hôpitaux, INSERM, CNRS, INRA, INRIA, ANSM, ANSES, Collectivités Territoriales), Laboratoires ou services de Biostatistique, de Bioinformatique, d’Intelligence Artificielle, de Pharmacologie, d'Epidémiologie, de génétique, de biologie moléculaire, d'imagerie, sur des postes de chercheurs, enseignants-chercheurs, ingénieurs d'études, ingénieurs de recherche pour les étudiants ayant poursuivi en thèse.
     
  • Industrie : Pharmaceutique, Agroalimentaire, Biotechnologies. Laboratoires ou départements de Biostatistique, de Bioinformatique, d’Intelligence Artificielle, de Pharmacologie et d'évaluation des thérapeutiques, d'Epidémiologie, de développement des méthodes diagnostiques, de génomique, de protéomique, auxquels viennent s'ajouter les nouveaux secteurs faisant appel aux développements technologiques dans le secteur de la santé.