habilitation à diriger des recherches

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1 IFSIC LI2/ENIB CERV HDR, Vincent Rodin, 6/12/2004 Habilitation à Diriger des Recherches Vincent Rodin lundi 6 décembre 2004 Contribution à l’utilisation de l’informatique en biologie Centre Européen de Réalité Virtuelle LISyC – EA 3883 – UBO/ENIB

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Habilitation à Diriger des Recherches. Contribution à l’utilisation de l’informatique en biologie. LISyC – EA 3883 – UBO/ENIB. Centre Européen de Réalité Virtuelle. Vincent Rodin lundi 6 décembre 2004. Contribution à l’utilisation de l’informatique en biologie. - PowerPoint PPT Presentation

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04

Habilitation à Diriger des Recherches

Vincent Rodin lundi 6 décembre 2004

Contribution à l’utilisationde l’informatique en biologie

Centre Européen de Réalité VirtuelleLISyC – EA 3883 – UBO/ENIB

22

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Contribution à l’utilisation del’informatique en biologie

Traitement d’images endoscopiques[Rodin, 1993]

ENIB/LI21995

Traitement d’imagesbiologiques

Modélisation et simulation de systèmes physiologiques humains

Systèmes multi-agents

33

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04

Agent : perception-décision-action

Système multi-agents :• auto-organisation

• robustesse• adaptabilité

• émergence

Caractéristiques dessystèmes multi-agents

Autonomisation des modèles

44

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CE

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HD

R, V

ince

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, 6/1

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04

Plan

Contexte Modélisation et simulation de systèmes physiologiques humains Traitement d’images biologiques Régulation de systèmes multi-agents Conclusions et perspectives

55

IFSI

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HD

R, V

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04

Modélisation et simulation desystèmes physiologiques humains

Histoire de rencontres interdisciplinaires

•1997 : CHU de Brest, ImmunologiePr. Pierre Youinou

•1998 : CHU de Brest, HématologiePr. Jean-François Abgrall

•2002 : CHU de Brest, Allergologie/DermatologiePr. Laurent Misery

•2001 : INSERM Nantes U 463, CancérologiePr. François-Régis Bataille

66

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04

Expérimentationin virtuo

Modèle

Modèle

Modèle Modèle

in vivo in vitro in silico in virtuo

LI2

/EN

IBC

ER

V

1997 … …Responsable duprojet in virtuo

(2002)

77

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04

Agent-cellule

Agent-réaction

Agent-interface

Agent-interaction

[Ballet, 2000][Querrec, 2005][Desmeulles, 2006]

De l’agent-celluleà l’approche systémique

88

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04

Modèle d’agent-cellule

Comportements

•Mitose•Activation•Internalisation•Expression de récepteurs•Apoptose

Comportements de base

Modèles d’agents situés auxcomportements complexes

99

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Cellules Fibroblastes, endothéliales, plaquettes

Facteurs procoagulantsTF, I, II, V, VII, VIII, IX, X, XI, …

Facteurs inhibiteursTFPI, AT3, 2M, PC, PS, PZ, …

Exemple d’applicationdu modèle d’agent-cellule

Simulation de la coagulation:

Cascade de la coagulation

1010

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ince

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Exemple d’applicationdu modèle d’agent-cellule

Eléments de validation du modèlemulti-agents de la coagulation :

• Comparaison expérience biologique

• Cohérence vis à vis de pathologies

Courbe de générationde thrombine

[Hemker, 1995]

1111

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Exemple d’applicationdu modèle d’agent-cellule

Génération dethrombine

Génération dethrombine

Coagulationnormale

Hémophile B+ NovoSeven

Temps

Coagulationnormale

Hémophile B Hémophile B

Hémophile A

Temps

en secondes en secondes

Simulation de la coagulation:patient sain, hémophile, hémophile avec traitement

1212

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Agent-cellule agent situé

Agent-réaction

Agent-interface

Agent-interaction

De l’agent-celluleà l’approche systémique

1313

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04

au niveau « microscopique » : au niveau « macroscopique » :

agent = cellule/molécule

agent = réaction

Modèle d’agent-réaction

1: lecture des concentrations en réactifs

2: calcul de la vitesse de réaction puis de la quantité de réactifs

à réagir

perception

action

décision

réaction

3: modification des concentrations en réactifs et produits en conséquence

1414

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Modèle d’agent-réaction

Agents non situés

Réacteur chimique

C1, C2, …, Cn

r1 r2

rm

…Indiscernabilitéspatiale

1515

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n+1 n+2 n+3cycles

n

cycle de simulation

r1 r5 r3 r2r4 r5 r2 r1 r4r3r2 r3 r4 r5r1

tempstn+3tn+2tn+1tn

Modèle d’agent-réaction

permutations aléatoires

Itérations asynchrones et chaotiques

tn(2) tn(3) tn(4)tn(1)

asynchronismedes SMA

tn

Approches classiques

1616

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new EnzimaticReaction(plasma, E1, S1, P1, kcat1, Km1); new EnzimaticReaction(plasma, E2, S2, P2, kcat2, Km2);

new ComplexFormationReaction(plasma, P1, P2, P1 P2Complex, kon3);new EnzimaticReaction(plasma, E3, S1, P1, kcat3, Km3);

d[S1]/dt = – kcat1[E1][S1]/(Km1+[S1]) – kcat3[E1][S1]/(Km3+[S1])

d[S2]/dt = + kcat2[E2][S2]/(Km2+[S2])

d[P1]/dt = – kcat1[E1][S1]/(Km1+[S1]) – kon3[P1][P2] + kcat3[E1][S1]/(Km3+[S1])

d[P2]/dt = + kcat2[E2][S2]/(Km2+[S2]) – kon3[P1][P2]

d[P1P2Complex]/dt = kon3[P1][P2]

E1 + S1 E1 + P1

E2 + S2 E2 + P2

P1 + P2 P1P2Complex

Modèle d’agent-réaction

d[S1]/dt = – kcat1[E1][S1]/(Km1+[S1])

d[S2]/dt = + kcat2[E2][S2]/(Km2+[S2])

d[P1]/dt = – kcat1[E1][S1]/(Km1+[S1]) – kon3[P1][P2]

d[P2]/dt = + kcat2[E2][S2]/(Km2+[S2]) – kon3[P1][P2]

d[P1P2Complex]/dt = kon3[P1][P2]

new EnzimaticReaction(plasma, E1, S1, P1, kcat1, Km1); new EnzimaticReaction(plasma, E2, S2, P2, kcat2, Km2);

new ComplexFormationReaction(plasma, P1, P2, P1 P2Complex, kon3);

E1 + S1 E1 + P1

E2 + S2 E2 + P2

P1 + P2 P1P2ComplexE3 + S1 E3 + P1

1717

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VIIIa + IXa -> VIIIa-IXa

VIIIa-IXa + X -> VIIIa-IXa + Xa

Va-Xa + II -> Va-Xa + IIa

AT3 + (IXa, Xa, XIa, IIa) -> 0

alpha2M + IIa -> 0

I + IIa -> Ia + IIa

TM (endo cell) + IIa -> IIi

AT3(endo cell) + (IXa, Xa, XIa, IIa) -> 0

ProC + IIi -> PCa + IIi

PCa + Va -> 0

PCa + Va-Xa -> Xa

PCa + PS -> PCa-S

PCa + PCI -> 0

PCaS + Va -> 0

PCaS + V -> PCa-S-V

PCa-S-V + VIIIa-IXa -> IXa

PCa-S-V + VIIIa -> 0

Fibroblaste + VIIa -> VII-TF

VII + VIIa -> VIIa + VIIa

VII + VII-TF -> VIIa + VII-TF

IX + VII-TF -> IXa + VII-TF

X + VII-TF -> Xa + VII-TF

TFPI + Xa -> TFPI-Xa

TFPI-Xa + VII-TF -> 0

VII + IXa -> VIIa + IXa

IXa + X -> IXa + Xa

II + Xa -> IIa + Xa

XIa + IX -> XIa + IXa

XIa + XI -> XIa + XIa

IIa + XIa -> IIa + XIa

IIa + VIII -> IIa + VIIIa

IIa + V -> IIa + Va

Xa + V -> Xa + Va

Xa + VIII -> Xa + VIIIa

Xa + Va -> Va-Xa

Exemple d’applicationdu modèle d’agent-réaction

½ secondes ½ secondes

Génération dethrombine

Génération dethrombine

Coagulationnormale

Hémophile B+ NovoSeven

Temps en

Coagulationnormale

Hémophile B Hémophile B

Hémophile A

Temps en

Simulation de la coagulation:patient sain, hémophile, hémophile avec traitement

42 réactions

1818

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Agent-cellule agent situé

Agent-réaction agent non situé

Agent-interface

Agent-interaction

De l’agent-celluleà l’approche systémique

1919

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Modèle d’agent-interface

Réacteurchimique

Réacteurchimique

Réacteurchimique

Interface

Interface

Milieu

Milieu

Milieu

advectiondiffusion

Phénomènesde transport

Phénomènesde relaxation

2020

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04 interface/r

interface/r

interface/r

milieu/t

milieu/t

milieu/t

milieu/t

réacteurchimique

réacteurchimique

réacteurchimique

réacteurchimique

transport

Résolution d’équations aux dérivées partielles

Tous les phénomènes sont supposés simultanés

Variables = concentrations des réactifs dans chaque maille du milieu

Point de vue « classique » :

Modèle d’agent-interface

2121

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04

Phénomènes asynchrones et ordre chaotique

Pas d’équations aux dérivées partielles

Modèle d’agent-interface

Point de vue « agent » :

Agents-interface interaction entre les mailles du milieu

2222

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04

Veine 3D

Flux

Coagulation :

Réacteur chimique de coagulation : 42 réactions

Exemple d’applicationdu modèle d’agent-interface

2323

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2/20

04

Agent-cellule agent situé

Agent-réaction agent non situé

Agent-interface agent de transport

Agent-interaction

De l’agent-celluleà l’approche systémique

agent de relaxation

2424

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04

Modèle génériqued’agent-interaction

Principe d’autonomiedes modèles

Interaction entre modèlesde natures différentes

Simulation multi-modèles

Paradigme systémique

Echange d’informatièreentre organisations

2525

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04

Agentinterface

Agentréaction

Activité

Simulateur

*

Phénomène(organisation)

ComposantAgent interaction

* **

Agentcellule

Agentorgane

Modèle génériqued’agent-interaction

AsynchroneChaotique

2626

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Exemples de modèle génériqued’agent-interaction

Cellule

Noyau

Cytoplasme

Membrane

Milieu

2727

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04

Kératinocyte

Macrophage

MastocyteVaisseau capillaire

Exemple d’applicationdu modèle d’agent-interaction

2828

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04

Agent-cellule agent situé

Agent-réaction agent de relaxation

De l’agent-celluleà l’approche systémique

Agent-interface agent de transport

Agent-interaction multi-modèles

Approche systémique

2929

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04

Plan

Contexte Modélisation et simulation de systèmes physiologiques humains Traitement d’images biologiques Régulation de systèmes multi-agents Conclusions et perspectives

3030

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04

Traitement d’images biologiques

Collaboration : IFREMER BrestENIB : RESO, LI2

Projet européenFAIR CT 96 1520

[Benzinou, 2000][Guillaud, 2000]

Otolithe Statolithe

3131

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04

Traitement d’images biologiques:le cas des otolithes

Approches « classiques » :

Contours actifs Morphologiemathématique Pointage du nucleus

Approche locale Grande variabilité del’information image

3232

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04

Traitement d’images biologiques:le cas des otolithes

Approche « agent » :

Etat marqueurEtat enregistreur

Capteurs : perception locale des contours Déplacement : perception de la continuité

3333

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04

Traitement d’images biologiques:le cas des otolithes

Résultats

Agents simples Agents de haut niveau

Bonne estimation de l’âge

3434

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2/20

04

Plan

Contexte Modélisation et simulation de systèmes physiologiques humains Traitement d’images biologiques Régulation de systèmes multi-agents Conclusions et perspectives

3535

IFSI

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2/20

04

Régulation desystèmes multi-agents

La biologie : source d’inspiration pour la communauté SMA ?

SystèmeMulti-agents

BiologiePhénomènesde régulationRégulation

Métaphore biologique

3636

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Exemple derégulation biologique

Travaux en immunologie : réponse humorale

Temps

Population delymphocytes B

ProliférationApoptose

M

T4T4act.

Bact.CPA B

Il2

Ag

B

B

B

B

P

P

Ac

Ac

Il4

Il6Il4, Il5

3737

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2/20

04

Exemple demétaphore biologique

Lymphocyte B Agent

Il4 Stimulant

Ag Travail à effectuer

Ac Travail effectué

AIS de régulation

&rs

rs

Signalde prolifération

Signald’activation

&

& &

Mitose

Apoptose

Age > maturité

3838

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2/20

04

Exemple demétaphore biologique

Intérêts de la régulation immunitaire :

Meilleure stabilité des résultats

Auto-adaptation du système Temps de traitement quasi constant

3939

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04

Plan

Contexte Modélisation et simulation de systèmes physiologiques humains Traitement d’images biologiques Régulation de systèmes multi-agents Conclusions et perspectives

4040

IFSI

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2/20

04

Conclusions

Systèmes multi-agents

Modélisation et simulation de phénomènes biologiques

Traitement d’images biologiques

Régulation biologique

Métaphore pour la régulationd’une population d’agents

Modélisation individu-centrée interactions

Programmation par essaim

AIS de régulation

4141

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2/20

04

Activités liées à la recherche -- encadrements --

6 Thèses co-encadrées :

[Ballet, 2000], [Benzinou, 2000],[Guillaud, 2000], [Raulet, 2003]

[Querrec, 2005], [Desmeulles, 2006]en cours :

soutenues :

5 DEA : [Gaudillat, 1996], [Olier, 1998],[Gardie, 2001], [Desmeulles, 2003],[Bourhis, 2005] (Master recherche)

4242

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2/20

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Activités liées à la recherche -- responsabilités --

responsable du projet in virtuo du CERV:

2 PU, 2 MCU, 5 thésards, 1 ingénieur

Laboratoire d’hémostase virtuelle, 2005

membre élu à commission de spécialistesde l’Ecole Nationale d’Ingénieurs de Brest

Depuis 2002,

Depuis 1998,

GIS, 2004 : Biologie intégrée et modélisation des systèmes complexes en oncologie

4343

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2/20

04

Perspectives

Paradigme systémique :

Modélisation de systèmes biologiques complexes

Interaction, organisation Itérations chaotiques et asynchrones

Structuration de la modélisation

Répartition :Interaction, organisation

Computing on the Grid (agent based cluster)

[Raulet, 2003]

4444

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2/20

04

Perspectives

SMA

Biologie Informatique

4545

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2/20

04

Habilitation à Diriger des Recherches

Vincent Rodin lundi 6 décembre 2004

Contribution à l’utilisationde l’informatique en biologie

Centre Européen de Réalité VirtuelleLISyC – EA 3883 – UBO/ENIB

4646

IFSI

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Habilitation à Diriger des Recherches

Vincent Rodin lundi 6 décembre 2004

Contribution à l’utilisationde l’informatique en biologie

Centre Européen de Réalité VirtuelleLISyC – EA 3883 – UBO/ENIB

4747

IFSI

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2/20

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Habilitation à Diriger des Recherches

Vincent Rodin lundi 6 décembre 2004

Contribution à l’utilisationde l’informatique en biologie

Centre Européen de Réalité VirtuelleLISyC – EA 3883 – UBO/ENIB

Merci … Claudine, David, Mickaël, Hélène

Et les autres !

Et… Jacques + CERV/LI2Jean + RESO

Jean-François + CHULaurent + CHU

Pierre + CHURégis + INSERM Nantes