Projets de recherche - Équipe O. Radulescu

PROJETS DE RECHERCHE

Nous développons des approches mathématiques pour l'apprentissage et l'analyse de modèles mécanistes de systèmes biologiques à différents niveaux d'organisation, en mettant l'accent sur les interactions hôte-pathogène dans plusieurs maladies infectieuses (malaria, VIH) et sur le cancer.

La modélisation mathématique des systèmes biologiques, dans tous leurs détails, est un défi de taille. Pour traiter de manière réaliste la dynamique des voies moléculaires et des réseaux de gènes dans la cellule, les modèles ascendants utilisent des milliers de variables. En outre, dans les modèles de tissus, les populations de cellules avec une dynamique cellulaire complexe doivent être décrites collectivement dans un cadre spatial hétérogène. Pour faire face à cette complexité, nous développons des méthodes rigoureuses et automatisées pour générer des hiérarchies de modèles simplifiés qui ne conservent, à chaque échelle, que les processus et composants essentiels. Nos approches de modélisation apportent des solutions à de nombreux problèmes en biologie fondamentale et en médecine.

Nous développons également de nouvelles méthodes d'IA pour l'extraction d'informations à partir de données biologiques. Notre vision dans ce domaine est de combiner des modèles "boîte noire" basés sur des données avec des modèles "boîte blanche" basés sur des connaissances dans le cadre d'approches hybrides de l'IA.

Thème 1

LES GRANDS RÉSEAUX DE RÉGULATION : DES INTERACTIONS MOLÉCULAIRES AUX FONCTIONS BIOLOGIQUES

Nous développons des méthodes mathématiques pour la reconstruction et l'analyse de grands réseaux biochimiques impliqués dans la signalisation cellulaire et le métabolisme. Ces réseaux sont décrits comme des systèmes complexes de molécules en interaction, ainsi que leur dynamique dans l'espace et dans le temps. Bien que nos approches puissent être appliquées à la compréhension des processus de régulation dans tous les organismes, nous étudions plus particulièrement les réseaux des eucaryotes supérieurs, impliqués dans la biologie systémique de la santé et des maladies humaines. Pour améliorer l'efficacité de la modélisation mathématique, nous prenons en compte et bénéficions des propriétés notables des réseaux de régulation biologique telles que la modularité, la multiscalarité et la robustesse. Quelques développements et projets récents : i) interaction des voies de signalisation dans le cancer (sarcome d'Ewing, cancer du col de l'utérus) ; ii) modélisation du cycle cellulaire hybride ; iii) métabolisme des lipides chez diverses espèces (équilibre des acides gras dans le foie des souris pendant le jeûne, synthèse des phospholipides chez Plasmodium falciparum) ; iv) canalisation des premiers stades de développement chez les insectes diptères ; v) robustesse des réseaux de régulation complexes par la compression des dimensions ; vi) réseaux stochastiques.

Thème 2

APPROCHES MULTI-ÉCHELLES : DE LA MOLÉCULE INDIVIDUELLE ET DES INTERACTIONS MOLÉCULAIRES À LA CELLULE VIRTUELLE

Cet objectif combine les points 1) et 2). En utilisant des descriptions à plusieurs échelles, nous visons à intégrer dans nos modèles à la fois les processus physiques et les réseaux de régulation. Notre méthodologie peut être décrite comme une modélisation hiérarchique. Elle permet de décrire des systèmes biologiques à différentes échelles et repose sur des techniques de réduction et de conversion de modèles. En établissant une base théorique solide pour la modélisation hiérarchique, nous contribuons à l'effort international plus large visant à la création future d'un modèle intégré de la cellule entière (cellule virtuelle).

Quelques développements et projets récents :

Instabilités mécaniques des membranes lipidiques tubulaires, interactions protéine/protéine et protéine/membrane,
propriétés dynamiques collectives des réseaux de faible dimension gaz imitant les processus intracellulaires des protéines motrices ;
Réponse de la tubuline et des microtubules à la pression hydrostatique ;
la nucléation, la croissance et la maturation des biofilms de Mycobacterium smegmatis,
description in silico des expériences de microscopie et de spectroscopie fluorescentes.

Projets antérieurs :

propriétés stochastiques et de non-équilibre d'un moteur moléculaire unique ;
mécanismes de production de force et de transport des systèmes d'acto-myosine en cas d'épuisement de l'ATP.

Quelques projets :

Méthodes formelles en biologie des systèmes (projet SYMBIONT) https://systems-biology-lphi.cnrs.fr/formal/

Dynamique stochastique de l'expression des gènes https://systems-biology-lphi.cnrs.fr/stochastic/

Méthodes d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle pour la biologie des systèmes https://systems-biology-lphi.cnrs.fr/AI/

Hétérogénéité du cancer et résistance au traitement https://systems-biology-lphi.cnrs.fr/cancer/

Aspects moléculaires de l'infection https://systems-biology-lphi.cnrs.fr/infection /