Le 03 avril 2026 De 10:30 à 12:00
Conférence de Stéphanie Tomba
Publié le 18 mars 2026 – Mis à jour le 18 mars 2026
Complément date
Vendredi 3 avril, de 10h30 à 12h
Lieu(x)
Amphithéâtre Biologie Végétale - Campus des Cézeaux
Nous aurons le plaisir d'accueillir Stéphanie Tomba, ingénieure biomédicale aux Hôpitaux Civils de Lyon et au CHU Clermont, qui animera une conférence intitulée "Comprendre et prédire les dynamiques biologiques à partir des données moléculaires : de la phylogénie virale à l’IA appliquée à la surveillance et à l’intégration bioinformatique"
Résumé :
Mes travaux de recherche portent sur l’exploitation des données moléculaires pour décrire les trajectoires évolutives, reconstruire les dynamiques de circulation et renforcer la surveillance des agents infectieux. J’ai étudié la réémergence de coxsackievirus A6 et d’entérovirus A71 en lien avec des manifestations cliniques sévères, en m’appuyant sur des approches de phylogénie, de recombinaison et d’évolution virale. J’ai ensuite conduit un travail sur l’histoire évolutive du virus de l’hépatite Delta à l’échelle mondiale, J’ai rejoins la plateforme GenEPII et le CNR des Virus Respiratoires, où je contribue à l’épidémio-surveillance virale, à la caractérisation de variants et au développement de workflows bioinformatiques.
Dans cette conférence, je montrerai l’importance de développer une expertise transversale en analyse de séquences, structuration de données, inférence phylogénétique, phylodynamie, automatisation des traitements et interprétation biologique de données complexes. J’insisterai également sur la dimension méthodologique des approches comme la conception d’outils reproductibles pour l’analyse de clusters viraux, la gestion de données génomiques enrichies de métadonnées et surtout l’articulation entre questions biologiques, santé publique et modélisation.
Bioinformatique, modélisation et intelligence artificielle répondent à des enjeux de biologie contemporaine. Il s’agit désormais de développer des approches capables d’intégrer des données multi-sources, de détecter des signaux émergents, d’identifier des structures d’interaction et de produire des modèles prédictifs utiles à la compréhension des dynamiques biologiques, qu’elles soient virales, microbiennes ou écologiques.