Le Groupe de recherche « Science des données multi-omiques » (« Multi-omics Data Science »- MODAS) se concentre sur la mise au point de méthodes computationnelles et statistiques avancées d’analyse et d’interprétation de données biomédicales.
Le groupe de recherche MODAS se concentre principalement sur les données obtenues dans le domaine de la biologie du cancer par le biais du profilage moléculaire à haut débit. Nous nous attachons à extraire des signaux biologiques pertinents et des caractéristiques prédictives de tumeurs et de tissus environnants selon diverses modalités : méthylation de l’ADN, expression de l’ARN, abondance de protéines et images histopathologiques de tissus. L’intégration des données correspondantes améliore notre compréhension du cancer et conduit à une meilleure stratification et à un meilleur traitement des patients. Le groupe est particulièrement intéressé à contribuer à la recherche translationnelle par le biais de solides collaborations au sein du LIH, du LNS et à l’étranger. Les membres de l’équipe permettent d’activer des partenariats de recherche interdisciplinaires qui bénéficient de la diversité de leurs expertises en biostatistique, en analyse et intégration à grande échelle de données multi-omiques, ainsi qu’en matière d’apprentissage automatique et de programmation scientifique.
Petr Nazarov dirige le Groupe de recherche MODAS au Luxembourg Institute of Health et est professeur adjoint invité à l’Université du Luxembourg. C’est en 2000 qu’il a obtenu son diplôme de physicien à la Belarus State University, avant de décrocher son Ph. D. en biophysique à la Wageningen University en 2006. Il travaille depuis lors au Luxembourg Institute of Health, d’abord en tant que chercheur postdoctoral, chercheur et enfin chef de groupe. Ses principales compétences résident dans le domaine de la biostatique, de l’analyse de données, de l’apprentissage automatique et de la génomique. Ses travaux portent principalement sur l’analyse de transcriptomes cancéreux. Il a également œuvré à la déconvolution de signaux transcriptomiques et épigénomiques provenant de tumeurs hétérogènes.
Les membres du groupe ont mené les projets de recherche suivants ou y ont contribué :