PREMMOVE

Axe Vivant

Mathématiques
∩ Biologie

Aperçu

Modéliser l’embryogenèse, de la cellule à l’organisme, pour comprendre le développement du vivant et mieux diagnostiquer les anomalies congénitales.

Mots clefs

Morphogenèse, modélisation mathématique multi-échelle, expériences in vivo, imagerie, équations aux dérivées partielles, problèmes à frontière libre, modèles à base d’agents, simulations numériques, viscoélasticité, réseaux de neurones, rhéologie, biomécanique, biologie du développement, embryon vertébré, embryon aviaire.

Coordination  

• Michèle Romanos (Mathématiques, Institut Camille Jordan (ICJ), UMR 5208, CNRS, Université Claude Bernard Lyon 1, Ecole Centrale de Lyon, INSA Lyon, Université Jean Monnet)
• Ariane Trescases (Mathématiques, Institut de Mathématiques de Toulouse (IMT), UMR 5219, CNRS, Université de Toulouse, INSA Toulouse, Université Toulouse-Jean Jaurès, Université Toulouse Capitole, INU Champollion (Toulouse))
• Bertrand Bénazéraf (Biologie, Molecular, Cellular and Developmental Biology Unit, UMR 5077, Centre de Biologie Intégrative (CBI), Université de Toulouse, CNRS, UPS)
• Pierre Joseph (Physique, LAAS-CNRS, Université de Toulouse, CNRS, UPS)

Financement

• 599 520 € sur 60 mois (Projet scientifique lauréat de l’appel à projets 2024)

Résumé

Le projet scientifique PREMMOVE vise à identifier les processus fondamentaux qui régissent l’organisation et la dynamique des tissus embryonnaires au cours de la morphogenèse, à mieux comprendre les mécanismes de régulation qui garantissent un développement normal, et à repérer les signes précoces d’un développement embryonnaire pathologique pour améliorer le diagnostic des maladies congénitales.

La morphogenèse est un processus d’auto-organisation où des milliers de cellules interagissent et s’assemblent pour créer des structures fonctionnelles. Cette coordination multi-échelle — des gènes aux tissus — est essentielle pour le bon développement de l’embryon. Lorsqu’elle est perturbée, elle peut conduire à des malformations congénitales, telles que la spina bifida ou le syndrome de régression caudale. Bien que des progrès significatifs aient été réalisés dans la compréhension des gènes et des molécules impliqués dans ces malformations, le rôle des interactions cellulaires et tissulaires dans la morphogenèse normale et pathologique reste encore largement méconnu.

PREMMOVE cherche à comprendre comment les comportements cellulaires façonnent les propriétés biophysiques des tissus (viscosité, élasticité, friction, contraintes mécaniques) et comment ces propriétés, en retour, influencent la croissance, la forme et le mouvement des tissus. Le projet explore ainsi la synergie entre plusieurs tissus lors du développement, en étudiant les interactions entre échelles cellulaires et tissulaires, et leur influence sur l’organisation de l’embryon en 3D.

Pour atteindre ces objectifs, PREMMOVE combine trois approches complémentaires :

• des modèles mathématiques multi-échelles, incluant des modèles particulaires, des équations aux dérivées partielles hydrodynamiques, et des techniques d’analyse comme les limites d’échelle micro/macro pour relier dynamiques cellulaires et comportement collectif des tissus et limite incompressible pour établir des liens entre l’échelle hydrodynamique et géométrique.
• des expériences in vivo, pour mesurer les propriétés mécaniques des tissus embryonnaires et valider les prédictions des modèles ;
• des réseaux de neurones, pour la reconnaissance et la segmentation automatique d’images 2D et 3D d’embryons vertébrés, et pour le diagnostic des tissus embryonnaires.

Sur un volet plus fondamental, une avancée subsidiaire du projet sera de faire progresser la compréhension mathématique des modèles hydrodynamiques pour les tissus, de leur lien avec les systèmes particulaires ainsi que de leur comportement qualitatif.

En intégrant modélisation et analyse mathématiques, données biologiques et apprentissage automatique, le projet développe un cadre prédictif robuste permettant d’identifier les paramètres biophysiques tissulaires anormaux révélateurs d’un développement pathologique. Ces approches pourraient aider à mettre en place des principes permettant de détecter de façon précoce des signes de maladies congénitales à partir de perturbations subtiles des propriétés cellulaires et tissulaires.

À terme, PREMMOVE pourrait contribuer à améliorer le diagnostic des troubles du développement chez l’humain et à mieux comprendre les origines mécaniques des anomalies congénitales.