Transfert de connaissances pour modéliser à l’échelle d’un organisme

Contexte et enjeux

Afin de prédire les phénotypes, en particulier aux échelles cellulaire et tissulaire, des modèles mathématiques sous contraintes ont été développés à différentes échelles du vivant, de la cellule à l’organisme entier.

Leur construction repose sur trois grandes étapes: l’extraction automatisée d’informations biologiques et de données issues de bases publiques, la reconstruction de réseaux biologiques (métaboliques ou cellulaires), et leur enrichissement par curation manuelle à partir d’expertise des chercheurs.

Cette dernière étape, largement dépendante de l’expertise humaine et de données hétérogènes, est aujourd’hui limitante, y compris pour des organismes relativement simples tels que les levures ou les bactéries.

Un enjeu majeur consiste à évaluer dans quelle mesure les modèles développés à partir d’espèces de référence (telles qu’Arabidopsis chez les plantes, la souris ou l’Homme chez les mammifères) peuvent être transférés à des espèces proches présentant un intérêt agronomique ou zootechnique, et à définir des stratégies de transfert efficaces.

Dans ce contexte, le but et l’originalité du parcours KOMOD est de mettre en place une nouvelle communauté scientifique pluridisciplinaire au sein d’INRAE, centrée sur la modélisation des organismes supérieurs et/ou d’intérêt agronomique et zootechnique. Cette communauté se construira notamment autour de la représentation, la formalisation et l’encodage des connaissances, afin de faciliter le transfert et la reconstruction de processus biologiques, y compris les réseaux métaboliques. L’objectif est de favoriser la convergence entre les communautés du végétal et de l’animal autour de méthodes et de cadres communs de modélisation.

Objectifs

Le parcours vise à coordonner et fédérer la communauté de modélisation en réunissant des compétences en biologie, bioinformatique et mathématiques/modélisation afin de:

1. transférer les informations intégrées dans un modèle d’un contexte à un autre (tissus, conditions ou organismes différents),
2. définir des stratégies de transfert de modèles vers d’autres systèmes biologiques,
3. identifier, partager et mobiliser des algorithmes génériques de bioinformatique et de biostatistique permettant la spécialisation ou le transfert de modèles à partir de données omiques,
4.  assurer l’interopérabilité des ressources.

Ce parcours s’appuie sur des ressources et développements existants, notamment des modèles de type FBA/RBA (Goelzer et al., Gerlin et al., Colombié et al.), des bases de connaissances (MetExplore, ChloroKB) ainsi que des infrastructures de données quantitatives (MetaboHUB, Atlas). La réflexion menée sera générique : elle s’adressera aux problèmes communs aux différents types de modélisation (sous contraintes et/ou dynamique) et n’est pas spécifique à un type d’organisme particulier.

Sur une durée de deux ans, le parcours KOMOD prévoit l’organisation de trois ateliers visant à mobiliser et adapter des codes génériques pour atteindre ces objectifs, dans le cadre de collaborations entre développeurs informatiques et biologistes travaillant sur des modèles d’organismes multicellulaires (humains, organes ou espèces animales, ainsi que plantes modèles et plantes cultivées).

À court terme, les livrables des ateliers fourniront des lignes directrices opérationnelles pour accélérer la construction et le transfert de modèles, notamment appliqués à de nouvelles cultures (cameline, tomate) et à des projets en cours ou à venir. Ils contribueront également à la standardisation des données et des modèles, en renforçant les pratiques FAIR au sein des plateformes de production et d’analyse, et en améliorant l’interopérabilité entre ressources telles que ChloroKB et MetExplore.

À moyen terme, le consortium favorisera une meilleure synergie dans l’usage des données et des outils de modélisation, une structuration renforcée des jeux de données pour leur transfert, ainsi qu’une représentation plus intégrée des processus biologiques partagée entre biologistes, modélisateurs et bioinformaticiens.

Contact - Coordination :

Acteurs du projet

Unités INRAE impliquées