Thi Nhu Thao Nguyen (Université Paris Cité): Applications des Modèles Multi-Échelles à la Dynamique des Populations

Dans cet exposé, je présenterai mes travaux de thèse et postdoctoraux sur l’application des méthodes numériques en biologie. Nous avons utilisé le modèle individu centré (IBM) pour analyser le comportement collectif d’agents suivant des règles simples, reliant les les comporte- ments individuels aux aspects spatiaux et révélant la dynamique émergente des populations. Cette approche a été appliquée à des modèles multi-échelle pour les campagnols, les cellules T CD8 et les organoïdes de neuroblastome.

Inspirés du modèle hybride ODE-Multi Agent de Marilleau-Lang-Giraudoux [5], nous avons développé un modèle pour analyser la dynamique des campagnols en France, utilisant des équations différentielles ordinaires dans des cellules carrées, sans dynamique spatiale. Lorsque la densité d’une cellule dépasse un seuil, des jeunes campagnols migrent et forment un agent dont le comportement est influencé par la topographie et les cellules voisines. Nous avons utilisé un graphe orienté avec des équations de transport pour chaque colonie et simulé des transitions entre colonies [4]. Les simulations ont validé le modèle simplifié, et nous avons également exploré des modèles plus complexes pour la densité de la population de campagnols [2] et les interactions proie-prédateur [3].

Pendant mon postdoctorat, j’ai utilisé le logiciel Simuscale [1] d’INRIA pour développer des modèles multi-échelle sur les cellules T CD8 et les organoïdes de neuroblastome. Nous avons modélisé les cellules T CD8 avec une approche IBM, incluant un réseau de régulation genetique décrit par un processus de Markov déterministe par morceaux, ce qui a bien repro- duit la dynamique biologique et permis d’évaluer la sensibilité des paramètres [6]. Pour les organoïdes de neuroblastome, un réseau génétique simple a été développé, et les structures 3D simulées ont été validées par comparaison avec des images d’immunohistochimie. Les premiers résultats sont encourageants, ce travail est actuellement en cours.

References

1. [1]  Samuel Bernard, Fabien Crauste, Olivier Gandrillon, Carole Knibbe, and David Parsons. Simuscale: A Modular Framework for Multiscale Single-Cell Modelling. Technical Report RT-0520, Inria Lyon, January 2024.

2. [2]  G. M. Coclite, C. Donadello, and T. N. T. Nguyen. A PDE model for the spatial dynamics of a voles population structured in age. Nonlinear Anal., 196:111805, 26, 2020.

3. [3]  Giuseppe M. Coclite, Carlotta Donadello, and T. N. T. Nguyen. An hyperbolic-parabolic predator-prey model involving a vole population structured in age. Journal of Mathemat- ical Analysis and Applications, 502:125232, 33, 2021.

4. [4]  Carlotta Donadello, Thi Nhu Thao Nguyen, and Ulrich Razafison. On the mathematical modeling of vole populations spatial dynamics via transport equations on a graph. Applied Mathematics and Computations, 396:125885, 19, 2021.

5. [5]  Nicolas Marilleau, Christophe Lang, and Patrick Giraudoux. Coupling agent-based with equation-based models to study spatially explicit megapopulation dynamics. Ecological Modelling, 384:34–42, 2018.

6. [6]  T.N.T Nguyen, M. Martin, C. Arpin, S. Bernard, O. Gandrillon, and F. Crauste. In silico modelling of CD8 T cell immune response links genetic regulation to population dynamics. ImmunoInformatics, 15:100043, 2024.