Description du sujet de thèse

Dans ce projet, nous souhaitons modéliser in sillico la réponse inflammatoire et comprendre comment cette réponse est altérée avec l’âge, notamment au travers du rôle des cellules stromales mésenchymateuses (CSM). La nature de cette réponse inflammatoire conditionne l’issue de la réparation tissulaire et l’obtention ou non de la régénération tissulaire.
Nous avons pour cela développé un premier modèle informatique basé sur des agents (macrophages dans un environnement 2D) et modélisant leurs interactions. Ce modèle devra être complété afin de prendre en compte de nouveaux types cellulaires, en particulier les CSM et leurs interactions avec les autres cellules et l’environnement. La calibration temporelle et l’analyse de sensibilité des paramètres régissant ces interactions permettront d’identifier les paramètres clés responsables de la dysfonction de la réponse inflammatoire avec l’âge. Du fait de la complexité du modèle, nous proposons de développer une stratégie de calibration et d’analyse de sensibilité originale se basant sur l’utilisation de modèles de Machine Learning et de techniques d’explicabilité de dernière génération (en particulier les valeurs de SHAP). Les hypothèses issues de ce modèle seront ensuite validées in vivo. Ce travail, visant à générer un outil prédictif de la réponse inflammatoire, ouvrira la voie à de nouvelles approches thérapeutiques pour induire la régénération des tissus chez les mammifères adultes.

Contexte de travail

Doctorat sur un projet de recherche financé par l’ANR dans l’équipe 4 GOT-it de l’institut Restore. Cet Institut regroupe plus d’une centaine de personne réparties en 5 équipes dont l’objectif est de développer une recherche intégrée et pluri-disciplinaire (biologie cellulaire, physiologie, ingénierie cellulaire et tissulaire, bio-informatique, mathématiques, biophysique, machine learning, IA), support à une médecine préventive et prédictive peu invasive et ciblée capable de limiter les troubles fonctionnels liés à l’âge.

Contraintes et risques

Activités de recherche sur 3 sites différents (Université Toulouse Capitole, Bâtiment INCERE site Langlade et département odontologie Rangueil)