Magali Svrcek

Professeure d’anatomie et cytologie pathologiques à Sorbonne Université

Membre permanent en enseignement et recherche

Carrière

Magali Svrcek est professeure d’anatomie et cytologie pathologiques à Sorbonne Université et praticienne hospitalière à l’AP-HP, au sein de l’hôpital Saint-Antoine. Spécialiste de pathologie digestive, elle développe des activités de recherche et de diagnostic portant sur les cancers gastro-intestinaux ainsi que sur les maladies inflammatoires chroniques de l’intestin, dans une approche de pathologie intégrée et translationnelle.

Elle a soutenu sa thèse de médecine et de sciences consacrée au rôle de l’instabilité des microsatellites dans la carcinogenèse colorectale associée aux maladies inflammatoires chroniques de l’intestin. Ses travaux ont contribué à l’identification de mécanismes moléculaires impliqués dans le développement des cancers digestifs et à l’amélioration des stratégies de diagnostic anatomo-pathologique.

Ses recherches s’inscrivent au sein de l’équipe « Instabilité des microsatellites et cancers » (UMR-S 938), où elle étudie les déterminants moléculaires et histopathologiques des cancers digestifs, ainsi que les biomarqueurs permettant d’améliorer la stratification pronostique et la prise en charge thérapeutique des patients. Elle est également impliquée dans des projets de recherche translationnelle mobilisant les données de pathologie numérique et l’intelligence artificielle appliquée à l’oncologie.

Magali Svrcek est fortement engagée dans les réseaux nationaux et internationaux de pathologie digestive, et participe à de nombreux groupes de travail européens dans le domaine des cancers digestifs et des maladies inflammatoires de l’intestin. Elle a également une activité institutionnelle au sein de la Faculté de Santé de Sorbonne Université, notamment dans des fonctions de vice-doyenne en charge des relations internationales et européennes.

Elle coordonne et participe à plusieurs projets de recherche hospitalo-universitaires visant à développer des approches innovantes en oncologie, notamment via l’intelligence artificielle et l’analyse de données multimodales.