Biofutur, le mensuel européen de biotechnologie, a publié un dossier sur la biologie intégrative dans son numéro de mars 2007 (n° 275). Ce dossier a été coordonné par François Rechenmann, directeur de recherche à l'INRIA Rhône-Alpes dans l'équipe Helix "Informatique et génomique".

Editorial du numéro (François Rechenmann)

Introduction du dossier

Rassembler dans une même modèle des mécanismes jusque là étudiés séparément ; alterner des phases de simulation de la dynamique du système modélisé et des phases d'expérimentation pilotées par ces résultats : intégration des connaissances et intégration des démarches d'analyse, le terme « biologie intégrative » est doublement pertinent. Mais les concepteurs de modèles cherchent des formalismes et des méthodes adaptées à des données encore éparses, insuffisamment qualifiées et quantifiées.

Élucider le fonctionnement d'un réseau de régulation biologique par l'informatique

Gilles Bernot*, Jean-Paul Comet* **, Janine Guespin***

* Programme d'épigénomique, Génopole® et université d'Évry, 4 Bd François Mitterrand, 91025 Évry cedex

** IBISC, université d'Évry, 4 Bd F. Mitterrand, 91025 Évry cedex

*** Laboratoire de microbiologie du froid, université de Rouen, 76821 Mont Saint Aignan cedex

En modélisation mathématique, l'ordinateur effectue souvent de gros calculs de simulations. En biologie des systèmes, lorsque les interactions non linéaires rendent impossible la détermination du comportement général d'un système à partir de quelques simulations, même lorsque ce système ne contient qu'un petit nombre d'éléments, la logique formelle informatique peut assister la découverte de modèles et suggérer des expériences « à la paillasse ».

Optimiser un plan d'expérience à partir de modèles qualitatifs ?

Anne Siegel* **, Carito Guziolowski*, Philippe Veber*, Olidiu Radulescu*, Michel Le Borgne*

* Programme d'épigénomique, Génopole® et université d'Évry, 4 Bd François Mitterrand, 91025 Évry cedex

** IBISC, université d'Évry, 4 Bd F. Mitterrand, 91025 Évry cedex

*** Laboratoire de microbiologie du froid, université de Rouen, 76821 Mont Saint Aignan cedex

La « biologie systémique » développe des méthodes pour interpréter et exploiter les données massives produites par l'observation d'une cellule. Elle vise plus précisément à comprendre le comportement qui résulte des réseaux d'interactions. Elle construit pour ce faire des modèles dynamiques dont les prédictions, obtenues par simulation, doivent être confrontées, via des expérimentations ciblées, aux données disponibles. Mais comment déterminer efficacement ces expérimentations ?

Structure et modélisation des réseaux métaboliques

Jean-Pierre Mazat* **, Christine Nazaret***, Sabine Pérès*

* Inserm U688 et Programme d'épigénomique, Genopole®, Évry

** jpm@u-bordeaux2.fr

*** CNRS 5466, université Bordeaux 2, 146 rue Léo Saignat, 33076 Bordeaux cedex

La connaissance du génome d'un organisme, associée au travail antérieur des biochimistes, permet une bonne connaissance de son métabolisme. La complexité des réseaux métaboliques oblige cependant à se concentrer, dans un premier temps, sur l'étude de leur structure, indépendamment des propriétés cinétiques des enzymes. Ces analyses ainsi limitées produisent cependant des résultats extrêmement informatifs et pertinents.

Modélisation de la réponse au stress nutritionnel de la bactérie Escherichia coli

Delphine Ropers*, Hidde de Jong*, Johannes Geiselmann* **

* Inria Rhône-Alpes, 655 avenue de l'Europe, Montbonnot, 38334 St Ismier Cedex

Delphine.Ropers@inrialpes.fr, Hidde.de-Jong@inrialpes.fr

** Université Joseph Fourier, Institut Jean Roget, BP 170, 38042 Grenoble Cedex 9

Hans.Geiselmann@ujf-grenoble.fr

Comment comprendre l'adaptation d'un micro-organisme à un environnement changeant, quand ce processus est contrôlé par un réseau de régulation génique très complexe ? Une telle analyse requiert l'association d'outils mathématiques et informatiques à des outils expérimentaux, afin d'élucider les principes fondamentaux du fonctionnement du réseau.

Définir des cibles thérapeutiques avec des modèles dynamiques

Todor Vujasinovic* **, Sinisa Zampera * ***

* Helios Biosciences SARL, 8 avenue du Général Sarrail, 94010 Créteil, France

** vujasinovic@heliosbiosciences.com

*** zampera@heliosbiosciences.com

Les progrès réalisés dans la compréhension du vivant montrent que la plupart des maladies engagent des phénomènes biologiques d'une complexité très élevée. L'étude de ces maladies requiert donc le développement de modèles intégrant cette complexité. Helios Biosciences développe de tels modèles mathématiques, dédiés à la génération de nouvelles stratégies thérapeutiques plus efficaces.