Thèse en cours

Inférence et modélisation des réseaux biologiques: de la matière active au système immunitaire
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Triangle exclamation pleinLa soutenance a eu lieu le 21/09/2022. Le document qui a justifié du diplôme est en cours de traitement par l'établissement de soutenance.
Auteur / Autrice : Victor Chardès
Direction : Aleksandra WalczakThierry Mora
Type : Projet de thèse
Discipline(s) : Physique
Date : Inscription en doctorat le
Soutenance le 21/09/2022
Etablissement(s) : Université Paris sciences et lettres
Ecole(s) doctorale(s) : Physique en Ile de France
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de physique de l'ENS (Paris ; 2019-....)
établissement opérateur d'inscription : École normale supérieure (Paris ; 1985-....)
Jury : Président / Présidente : Olivier Tenaillon
Examinateurs / Examinatrices : Aleksandra Walczak, Thierry Mora, Olivier Rivoire, Sarah Cobey, Ville Mustonen
Rapporteurs / Rapporteuses : Sarah Cobey, Ville Mustonen

Mots clés

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Résumé

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Les réseaux biologiques sont des collections d'entités biologiquement actives qui s'auto-organisent pour assurer une fonction émergente. Par exemple, les oiseaux s'alignent collectivement en nuées pour augmenter leur capacité à échapper aux prédateurs, et les cellules immunitaires s'organisent en divers sous-ensembles de cellules pour assurer une protection efficace contre les infections. Dans les nuées d'oiseaux, le nombre d'oiseaux est faible et leurs interactions sont locales dans l'espace et le temps. Pour décrire ce système biologique, nous adoptons dans la première partie de cette thèse une approche de physique statistique utilisant des modèles de Langevin sur- et sous-amortis. Nous développons un nouveau schéma d'inférence Bayésien pour les modèles stochastiques du second ordre en équilibre et hors équilibre, et nous relions l'échec des schémas d'inférence naïfs au problème de l'inférence des équations du mouvement à partir de dynamiques partiellement observées. Nous démontrons ensuite l'applicabilité de notre approche à un modèle récent de mouvement collectif des nuées d'oiseaux. En revanche, dans le système immunitaire le nombre de cellules est presque incalculable et leurs interactions vont de l'échelle moléculaire à l'échelle de l'organisme. Pour contourner ce problème, nous développons dans la deuxième partie de cette thèse un nouveau modèle décrivant l'organisation du système immunitaire comme résultant d'un principe d'optimalité. En maximisant la protection à long terme et en minimisant l'utilisation de ressources à court terme, nous démontrons l'existence de stratégies immunitaires optimales correspondant à des sous-ensembles du répertoire de lymphocytes B quantifiés expérimentalement. En outre, nous rationalisons le phénomène de l'empreinte antigénique, ou "péché antigénique originel", comme une stratégie immunitaire optimale à long terme. Dans la dernière partie de cette thèse, nous étudions comment, à son tour, la pression immunitaire d'une population hôte influence l'évolution virale. Nous constatons que la stratégie virale optimale sur le plan évolutif maximise le taux d'évolution antigénique lorsque l'immunité croisée est faible et maximise le taux de reproduction de base lorsqu'elle devient plus importante. En conséquence, nous montrons qu'une faible immunité croisée favorise l'émergence de variants hautement transmissibles et virulents avec des taux de mutation proches du seuil d'extinction.