Rencontrez Sarah Brüningk, chercheuse postdoctorale

Sarah est post-doctorante et travaille à l’interface de la biologie computationnelle et de l’intelligence artificielle à l’ETH Zurich dans le laboratoire d’apprentissage automatique et de biologie computationnelle.

Dans le cadre du projet AntiResist du PRN, elle travaille en tant que data scientist, analysant les données produites au sein de ce consortium mais concevant également des solutions logicielles qui pourraient être utiles dans le domaine en général.

En savoir plus sur Sarah Brüningk

Originaire de Munich, en Allemagne, elle y a également étudié la physique à l’université technique de Munich. Au lycée, Sarah était fascinée par les sciences et les mathématiques. Elle n’a d’abord pas pu décider quelle branche scientifique poursuivre à l’université et a décidé qu’un diplôme de physique lui permettrait de rester flexible dans son choix de carrière. Elle a toujours pensé qu’elle s’orienterait davantage vers l’astro-physique ou l’ingénierie physique, mais au cours de ses études de master, elle a découvert le nombre d’applications médicales de la physique et a été très intéressée d’approfondir cette voie. Sarah a commencé à se concentrer sur la physique pour la thérapie du cancer (radiothérapie) et le diagnostic (imagerie). Comme elle a beaucoup apprécié son premier projet de recherche pendant son mémoire de maîtrise, elle a décidé de poursuivre un doctorat à l’Institute of Cancer Research à Londres, au Royaume-Uni. Dans le cadre de son projet, elle a combiné des expériences pratiques en laboratoire humide avec des analyses et des simulations informatiques afin de mieux quantifier les effets biologiques des thérapies combinées. Travailler dans un laboratoire de biologie a été un grand changement pour elle à l’époque, car elle n’avait jamais tenu de pipette avant de commencer son doctorat et passait soudain la majeure partie de son temps à travailler sous une hotte stérile. En fin de compte, c’était un grand atout d’avoir une expérience pratique de la façon dont les données qu’elle a utilisées pour ses simulations ont été générées et des incertitudes que ces mesures impliquaient. Cette expérience la distingue vraiment des autres chercheurs en informatique et elle est très fière d’avoir produit des publications dans plusieurs disciplines.

Après son doctorat, Sarah a voulu en savoir plus sur l’intelligence artificielle, un sujet qu’elle n’avait pas encore abordé. Ses recherches postdoctorales à l’ETH Zurich portent sur la combinaison de l’apprentissage automatique et de la modélisation pour les applications de soins de santé, en tenant compte des caractéristiques cliniques d’une maladie afin de fournir des solutions compréhensibles pour les cliniciens et pouvant être appliquées dans la pratique clinique. En plus de son travail dans le cadre du PRN AntiResist, Sarah est enthousiaste à l’idée de suivre une idée de recherche plus indépendante dans le cadre du programme d’excellence postdoctorale du Botnar Research Center for Child Health (BRCCH PEP).

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