Interactions entre biologie et ingéniérie

Cette journée spéciale vise à mieux identifier et faire une prospective sur les interactions courantes et potentielles entre les laboratoires et départements d'enseignements des Unités de Formation et Recherche (UFR) des sciences de la vie et d'ingéniérie à Sorbonne Université.
Cette journée est articulée autour de sessions spéciales dédiées à des sujets d'interaction déja identifiés. Les exposés doivent s'adresser à un large public. Une session posters vient compléter ces exposés.

Inscription et informations pratiques

L'inscription est gratuit mais obligatoire. Pour s'inscrire, cliquer ici.

Cette journée se déroulera le Mercredi 23 Novembre 2022 au centre international de conférences de Sorbonne Université.

Programme

Accueil et introduction (8h50-9h00)

Instrumentation et biologie (9h00-11h15) -- coffee break (10h-10h15)

Sinan Haliyo : Systèmes microrobotiques pour la biologie expérimentale
ISIR travaille sur la robotisation des techniques de micromanipulation et de caractérisation à l'échelle microscopique, et de la microscopie corrélative (MEB et AFM). En faisant évoluer la technique des pinces optiques, nous avons développé des microrobots mobiles en solution liquide, des dimensions de l'ordre de 10 µm, pour manipuler et caractériser des échantillons comme des cellules flottantes, bactéries, ou des gamètes. Le système est aussi capable inférer les forces d’interaction en temps réel, et les faire sentir à l'opérateur par une interface haptique. Les microrobots peuvent avoir des formes et des fonctions variées, pour effectuer divers taches au contact des échantillons de facon téléopérée ou (semi-)autonome. Pour la microscopie corrélative, en combinant un système de microscopie à force atomique avec un microscope électronique à balayage, nous visons une résolution nanométrique pour l'analyse topographique des échantillons. D'autres travaux concernent l'automatisation de la micromanipulation à pipette, comme par exemple pour le patch-clamp.
Mathieu Hautefeuille : L'auto-organisation des cellules aux tissus: ingénierie des systèmes biologiques sur puce, basée sur la biologie du développement
Les progrès récents en microtechnologie ont permis de développer des organes sur puce récapitulant des unités fonctionnelles minimales sur des systèmes microfluidiques où plusieurs types de cellules interagissent dans un contexte imitant le microenvironnement naturel. Ces nouveaux modèles d'études in vitro intègrent les différents signaux physicochimiques locaux nécessaires à l'établissement de l'identité tissulaire recherchée. Ainsi permettent-ils de comprendre des processus fondamentaux qui déterminent les formes et fonctions de systèmes multicellulaires complexes dans le vivant, et traditionnellement impossibles à observer par d'autres outils. Ils offrent également une unique opportunité de tester des molécules à portée thérapeutique dans une architecture proche du contexte natif in vivo. Aujourd'hui, grâce à l'intégration des avancées réalisées dans le domaine de la biologie du développement, il devient possible de comprendre comment guider l'émergence naturelle de tissus à partir du contrôle de l'auto-organisation spontanée des cellules de manière individuelle et collective. Cette morphogènese, encadrée par une combinaison de signaux naturels et artificiels, s'inclut alors dans la conception des puces, et permet d'imiter à la perfection des fonctions spécifiques du vivant. Elle optimise la technologie des systèmes microphysiologiques, en remplaçant les géométries forcées et prédéterminées qui sont communément utilisées.
Nicolas Taulier : Validation de thérapies ultrasonores sur puces microfluidiques
Eric Clément : Recent developments in 3D Lagrangian tracking of motile microorganisms
Recently, we built a Lagrangian tracking apparatus that allows the automated tracking of motile fluorescent microorganisms such as bacteria or alga, in various environments that can be complex chemically, geometrically, mechanically or under flow. This instrument allows for a 3D monitoring of trajectories that remains unrestricted by the microscope visualization field. This technique offers the possibility to characterize the individual behavior of a swimmer for very long times (up to 30 min) and for example, decipher the main sources of variability in a population (behavioral vs phenotypic) [1]. Recent developments also let the possibility to monitor in another color channel, a fluorescent signal such as for E.coli bacteria the dynamics of the flagella bundle [2]. Recently, using a time-resolved deep-learning algorithm, we improved the quality of the focal plane detection which opens many other possibilities such as to directly monitor the time resolved fluorescence expression of a protein or even control in situ the motion of the micro-swimmer.
[1] Run-to-tumble variability controls the surface residence times of E. coli bacteria. G.Junot et al., Phys. Rev. Lett., 128, 248101 (2022).
[2] 3D spatial exploration by E. coli echoes motor temporal variability. N. Figueroa-Morales et al., Phys.Rev.X , 10, 021004 (2020).

Perception, cognition and aide à la décision en sciences de la vie (11h15-12h15)

Benoît Girard : From behavior to spikes: computational models of decision-making and reinforcement learning
The consensus about the role of the Basal Ganglia (BG) in decision-making and reinforcement learning has been established in the 90s and has given rise to fruitful collaborations between neuroscience and artificial intelligence. At the circuit or cell level, theories and models have been proposed to try to explain the computations of the BG and how they relate to selection. At a higher level, reinforcement learning algorithms have proven excellent tools to study behavior during reinforcement learning in vertebrates, including the role of brain reactivations during sleep. In this context, I will provide a glimpse at the various modeling activities carried out at ISIR at all these levels.
Nataliya Sokolovska : Interpretable models in machine learning and their application in medicine.
An important aspect of practical classifiers is interpretability. Learning compact but highly accurate models that help in human decision-making is challenging. Most such simple scoring systems were constructed by human experts using some heuristics and are not optimal. In many prediction tasks such as medical diagnostics, there are many more challenges: finding optimal individual treatment; taking budget into consideration, and the budget (any finite resource such as time, money, or side effects of medications) in real-life applications is always limited. I will consider principled methods to learn interpretable simple rules purely from data. I will also show possible solutions to take the limited budget into account, and discuss some perspectives for development of methods of personalised medicine.

Outils de modélisation et méthologies en sciences de la vie (13h30-14h30)

Sébastien Salles: Estimation et visualisation de l'élasticité de la paroi myocardique par imagerie ultrasonore 3D
Delphine Salord: TBA

Enseignements à l'interface entre biologie et ingéniérie (14h30-15h30)

Ingrid Lafontaine, Philippe Lopez, Denis Sheynikhovich et Alessandra Carbone.

IA et traitement des signaux complexes (15h45-16h45)

Pierre Bessière : Cell signaling as a probabilist computer
Living organisms survive and multiply even though they have uncertain and incomplete information about their envi- ronment and imperfect models to predict the consequences of their actions. Bayesian models have been proposed to face this challenge. Indeed, Bayesian inference is a way to do optimal reasoning when only uncertain and incomplete information is available. Various perceptive, sensory-motor, and cognitive functions have been successfully modeled this way. However, the biological mechanisms allowing animals and humans to represent and to compute probability distributions are not known. It has been proposed that neurons and assemblies of neurons could be the appropriate scale to search for clues to probabilistic reasoning. In contrast, in this paper, we propose that interacting populations of macromolecules and diffusible messengers can perform probabilistic computation. This suggests that probabilistic reasoning, based on cellular signaling pathways, is a fundamental skill of living organisms available to the simplest unicellular organisms as well as the most complex brains.
Michel Le van Quyen : Détection et prédiction des crises d'épilepsie à partir des enregistrements EEG intra-auriculaires.
L'électroencéphalographie de scalp (EEG) reste la référence pour le diagnostic de l'épilepsie. Ces enregistrements sont généralement effectués à l'hôpital et nécessitent la mise en place d'électrodes à base de gel et disposées sur le cuir chevelu. Un technicien formé est nécessaire pour positionner ces électrodes, leur installation nécessitant plusieurs dizaines de minutes pour des enregistrements cliniques standards. De plus, les systèmes EEG actuels sont encombrants et inconfortables à porter, ce qui limite leur utilisation à un environnement contrôlé comme l'hôpital ou le laboratoire. Par conséquent, l'EEG n'est actuellement pas adapté pour une détection des crises dans les situations de la vie quotidienne. Pour permettre une surveillance EEG fiable sur le très long terme (> 24 heures), notre projet propose l'utilisation d'un nouveau dispositif intra-auriculaire capable de détecter les crises en temps réel, en dehors des hôpitaux. Ce système a été développé par la startup NaoX sur la base de progrès récents en matière d'électronique et de puissance de calcul embarquée. Ces technologies ont permis la conception d'un système d'acquisition EEG miniaturisé qui peut être placé dans une simple oreillette, semblable à un écouteur audio traditionnel. Sur la base des oreillettes Naox, notre projet examine sa pertinence clinique à pouvoir détecter les crises chez les patients épileptiques. Pour cela, des enregistrements intra-auriculaires simultanés avec des enregistrements vidéo-EEG standards seront réalisés dans plusieurs unités d'épilepsie. Suite à nos précédents travaux sur les algorithmes d'apprentissage machine, des méthodes de détection des crises, personnalisées à chaque patient, seront développées et testées dans ce contexte hospitalier. En plus de la détection des crises, la prédiction des crises sera également évaluée car elle présente potentiellement des avantages encore plus grands pour les patients. Dans ce contexte, les oscillations multidiennes, se manifestant le plus souvent sur des cycles de 20 à 30 jours, ont été mises en évidence dans le taux de décharges épileptiformes interictales observées entre les crises. Ce taux oscille sur des périodes spécifiques à chaque patient et les crises surviennent préférentiellement pendant la phase ascendante de ces rythmes multidiens. Par conséquent, le risque de crise est succeptible d'être identifié à partir de l'estimation personnalisée des phases de ces rythmes. A l'aide des enregistrements intra-auriculaires sur de longues durées (plusieurs mois), notre projet va examiner la pertinence de ces biomarqueurs pour une évaluation journalière du risque des crises.

Stockage de données sur ADN (16h45-17h45)

Pierre Crozet : La Révolution de l’ADN
Les besoins en stockage numérique sont en croissance exponentielle et les supports actuels ne suffisent plus pour répondre à cette demande. De par leurs limites (fragilité, encombrement et consommation énergétique) ces supports posent en plus un grave problème écologique. Une nouvelle forme de stockage de données, le stockage sur ADN, le support de l’information génétique, est une alternative très prometteuse. En effet, ce support est robuste, microscopique et ne consommant que peu d’énergie. C’est pourquoi de nombreux académiques et industriels s’y intéressent depuis une dizaine d’années. C’est dans ce contexte que nous avons développé le DNA Drive, un disque dur à ADN. Pour démontrer sa fonctionnalité, nous avons encodé, comme preuve de concept, deux textes fondateurs à forte valeur symbolique et historique : la Déclaration des Droits de l’Homme et du Citoyen de 1789 et la Déclaration des Droits de la Femme et de la Citoyenne, rédigée par Olympe de Gouges en 1791. Ces travaux ont été réalisés dans le cadre du projet émergence DNA-Drive impliquant le LCQB et le LIP6.
Julien Sopena : Système de fichiers pour le stockage d’informations numériques sur ADN
Cette présentation présentera un nouveau système de fichiers sur le stockage de données réalisée dans le cadre du projet émergence DNA-Drive impliqué le LIP6 et le LCQB. L'ADN en tant que support de stockage des données présente des avantages de durabilité et de densité, mais souffre également d’inconvénients majeurs. Il est impossible de supprimer ou même de modifier des données existantes et les débits de lecture et d’écriture sont plusieurs ordres de grandeurs plus faibles que ceux des autres supports d’archivage actuels. Pour répondre à cette problématique, le système de fichier que nous avons imaginé s’efforce de réduire au maximum la quantité de données écrites, tout en essayant de limiter l’amplification des lectures. Pour cela, on applique sur les données un pipeline de compression basé sur la déduplication et l’encodage delta et la quantité de métadonnées des fichiers est réduite au strict minimum. L’évaluation des performances d’une version expérimentale a permis de montrer son potentiel.