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Description de l’offre

Description du sujet de thèse

Domaine

Défis technologiques

Sujets de thèse

Matériaux biosourcés 3D enrichis en ARNm pour la régénération osseuse : optimisation de la différentiation ostéogénique par des méthodes basées sur l'IA

Contrat

Thèse

Description de l'offre

Ce projet de thèse vise le développement de "scaffolds" biorésorbables fonctionnalisés par des ARNm à base d'un polycation, la poly(L-lysine) et d'acide hyaluronique, selon différentes architectures. L'originalité de l'approche repose, d'une part, sur l'incorporation au sein de ces biomatériaux de séquences d'ARNm encapsulées dans des nanoparticules, codant pour des protéines clés de la régénération osseuse (VEGF, BMP), et d'autre part, sur l'étude de l'impact de l'organisation tridimensionnelle des polymères sur l'efficacité biologique du "scaffold".

Cette approche vise à transformer les cellules présentes au site lésionnel en mini-pompes thérapeutiques par transfection in situ, assurant une production locale et prolongée des protéines d'intérêt à des doses physiologiques. Des approches d'intelligence artificielle seront utilisées comme outils d'aide à la conception pour analyser et exploiter les données expérimentales. Elles permettront d'orienter le design des "scaffolds" (composition, architecture, chargement en ARNm) en vue d'optimiser la différentiation ostéogénique, tout en réduisant le nombre d'itérations expérimentales.

Université / école doctorale

Sciences de la Matière (ED482) Université de Toulouse

Localisation du sujet de thèse

Site

Grenoble

Critères candidat

Formation recommandée

Master 2 ou diplôme ingénieur en chimie des matériaux, science des polymères, sciences pharmaceutiques ou biotechnologies

Demandeur

Disponibilité du poste

01/10/2026

Personne à contacter par le candidat

Sanchez gonzalez

Laura laura.sanchezgonzalez@cea.fr

Cea drt/docc//docc

51, rue de l'Innovation 31670 LABEGE 05.36.25.96.32

Tuteur / Responsable de thèse

Girod fullana sophie cirimat umr

5085 CNRS UT INP CIRIMAT UMR 5085 CNRS UT INP

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