MàJ . 17/10/2013
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Dynamiques non linéaires en biologie & biomédecine
Présentation du Thème

Le développement rapide de nouvelles méthodes quantitatives en biologie et en médecine, permettant de mesurer en temps réel des grandeurs jusque là difficilement accessibles (comme l’activité d’un gène), crée de nouveaux besoins de modélisation dans ces domaines. Or, les comportements rencontrés sont intrinsèquement non linéaires : bistabilité, saturation ou au contraire hyper-amplification, oscillations sont fréquemment rencontrées. Leur étude mathématique doit donc être abordée par des méthodes adaptées, issues de la théorie des systèmes dynamiques et de la dynamique non linéaire. Outre des outils techniques, la dynamique non linéaire apporte un cadre conceptuel, qui permet de mieux comprendre des phénomènes tels que par exemple la synchronisation d’oscillateurs ou encore la déstabilisation induite par un délai (cf. thème Systèmes à retard, synchronisation & contrôle). Par ailleurs, les outils nouveaux développés pour caractériser des comportements complexes (par exemple chaotique) peuvent être détournés pour quantifier la variabilité de systèmes vivants. L’interaction est doublement bénéfique : d’une part des éclairages nouveaux de problèmes biologiques peuvent être apportés par l’approche mathématique, d’autre part la biologie et la médecine imposent des contraintes différentes des autres champs d’application et peuvent donc inspirer des méthodes nouvelles.

En biologie, les réseaux de régulation génétique constituent des ensembles complexes de choix. Si le séquençage du génome est désormais une réalité, il ne suffit pas à comprendre le fonctionnement du vivant. En effet, les gènes ne sont pas des objets statiques : leurs activités sont fortement couplées et varient au cours du temps en fonction des interactions croisées et de l’environnement. La carte des interactions moléculaires liée à une fonction donnée est d’une grande complexité ; pourtant, de nombreux travaux basés sur des modèles dynamiques simples laissent espérer que l’on puisse isoler de petits modules mettant en jeu quelques gènes et protéines en interaction mutuelle, et comprendre ainsi le fonctionnement du système original à partir du couplage de ces modules. L’étude de ces ensembles complexes fait souvent apparaître des blocs élémentaires constitués de bascules réalisées par des dispositifs bistables, d’oscillateurs auto-entretenus conçus autour de boucles de rétroaction négative, et de cascades de signalisation qui propagent de l’information entre modules différents, qui ont tous des réponses fortement non linéaires. Comprendre comment ces modules fonctionnent et communiquent de manière à assurer efficacement et robustement des fonctions biologiques est d’une importance cruciale, car les réseaux de régulation contrôlent le destin des cellules et sous-tendent des phénomènes biologiques majeurs. Le cycle de division cellulaire, dont la compréhension est essentielle aussi bien dans ses aspects normaux (développement) qu’anormaux (cancer), l’horloge circadienne qui rythme un grand nombre de processus à l’échelle de 24 heures, l’horloge somitique qui égrène la formation des vertèbres sont ainsi des exemples classiques d’oscillateurs génétiques. Les phénomènes de bistabilité sont quant à eux mis à profit par la cellule pour réaliser des mémoires cellulaires ou des « checkpoints » au-delà desquels aucun retour en arrière n’est possible (division cellulaire, mort cellulaire programmée, etc.).

Les neurosciences sont également un grand domaine d’application de la dynamique non linéaire, et ce depuis les travaux pionniers de Hodgkin et Huxley sur la modélisation de l’initiation et de la propagation des potentiels d’actions dans les neurones. Comprendre les phénomènes d’oscillation, d’ondes et de synchronisation dans les systèmes complexes et très structurés que sont les assemblées de neurones qui constituent notre cerveau, et comment ils forment la base d’un traitement élaboré de l’information est un enjeu essentiel. Il s’agit également d’un cadre naturel pour étudier les phénomènes d’auto-organisation. Comme pour les réseaux génétiques, l’interaction entre bruit et dynamique déterministe ne peut être négligée, et il est même probable que la stochasticité est un élément clé de la machinerie. Dynamique cardiaque, épidémiologie, immunologie, écologie sont encore d’autres thèmes biologiques où les aspects dynamiques sont importants, et de nombreux questions médicales commencent à bénéficier des approches systémiques qui se sont illustrées dans l’étude des réseaux génétiques. Enfin, les systèmes bio-médicaux (systèmes cardio-respiratoires, cérébrale, etc.) se caractérisent par des oscillations dont les fluctuations reflètent différents états physiologiques. L’un des enjeux est non seulement de relier de manière fiable les différents comportements dynamiques de ces systèmes aux différents états physiologiques. Pour cela, il est nécessaire non seulement de disposer de mesures fiables de variables représentatives des états du système, mais encore de développer des techniques d’analyse – si possible automatiques ne nécessitant pas l’intervention humaine – permettant une discrimination fiable des différents états physiologiques. Les enjeux portent sur une compréhension accrue des dynamiques bio-médicales permettant l’élaboration de systèmes experts pouvant apporter une aide au diagnostic pour le praticien hospitalier. Il ne s’agit ici d’aborder ces systèmes à partir de mesures sur le vivant (des patients) et de répondre à des questions pratiques posées par des médecins. En effet, la théorie des systèmes dynamiques offrent une batterie de techniques d’analyse particulièrement adaptées à ces systèmes complexes. Ses activités relèvent du domaine de l’ingénierie biomédicale et sont connexes aux activités des thèmes Systèmes à retard, synchronisation & contrôle et Systèmes dynamiques dissipatifs & conservatifs du GdR DYCOEC II.

Responsables du thème
LEFRANC Marc
PR Université de Lille 1
LETELLIER Christophe
PR Université de Rouen
Participants au thème
ALAOUI Aziz
PR Université du Havre
BEN AMAR Martine
PR Université Paris VI
BENZEKRI Tounsia
Chercheur invité
BERRY Hugues
Chargé de Recherche
BERTELLE Cyrille
Professeur - Université du Havre
BIELAWSKI Serge
MCF Université de Lille 1
BINCZAK Stéphane
MC Université de Bourgogne
BOUNOIARE Dounia
Doctorante
CHATE Hugues
Ingénieur CEA
CORSON Nathalie
Doctorante
DE WIT Anne
PR Université Libre de Bruxelles
ERNEUX Thomas
PR Université Libre de Bruxelles
EVAIN Clément
Doctorant
GONZALEZ-VINAS Wenceslao
MC Universidad de Navarra
HANUSSE Patrick
Directeur de Recherche
HERNANDEZ Alfredo
Chargé de Recherche
JACQUIR Sabir
MCF - Université de Bourgogne
JOST Christian
MCF Université de Toulouse
LAINSCSEK Claudia
Post-doctorante
LAVAL Laurent
MCF ENSEA
LESNE Annick
Chargé de Recherche
LOZI René
Professeur
MANGIAROTTI Sylvain
Chargé de Recherche
MESSAGER Valérie
MCF Université de Rouen
METENS Stéphane
MCF - Université Paris 7
MORANT Pierre-Emmanuel
Post-doctorat
NIZETTE Michel
Post-doc
NOBLIN Xavier
Chargé de Recherche
NORRIS Vic
PR Université de Rouen
NOURRIT-LUCAS Déborah
MCF - Univ Orléans
PETTINI Marco
Prof Université de Marseille
RIPOLL Camille
PR Université de Rouen
RISLER Thomas
MCF - Université de Paris VI
ROULIN Elise
Doctorante
SALIN Domnique
PR - Université de Paris-Sud
SCHMITT François
Directeur de Recherche
SZWAJ Christophe
MCF Université de Lille 1
THELLIER Michel
PR Emérite - Université de Rouen
THOMMEN Quentin
MCF - Université de Lille
TLIDI Moustapha
PR Université Libre de Bruxelles
TRACQUI Philippe
Directeur de Recherche
VILLAIN Sébastien
Doctorant

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