Systèmes stochastiques en interaction en biophysique : immunologie et développement
Jonathan Desponds (LPT)

Cette thèse présente deux problèmes de biologie faisant appel à un
traitement de données et des modèles issus de la physique statistique : la
dynamique des populations en immunologie et le rôle des circuits
génétiques dans le développement embryonnaire. En immunologie je présente
d’abord le système adaptatif, la sélection cellulaire et la compétition
qui s’y opèrent, constituant un système quasi Darwinien au sein de
l’organisme. Dans un premier temps, j’explicite les différentes hypothèses
formulées sur la dynamique selective : signaux déclenchant la division ou
la mort cellulaire par liaison antigénique ou par cytokines, paramètres
dynamiques de division, mort et fluctuations environnementales. Je décris
leur influence sur la taille des clones dont la distribution à queue
lourde a été observée à travers les espèces et les types de cellules. Deux
familles de modèles émergent : un premier dans lequel le bruit est
cohérent à l’échelle du clone et un second dans lequel le bruit varie de
cellule à cellule. Je montre ensuite dans quelle mesure la distribution de
taille de clones permet de déterminer le meilleur modèle et relie la forme
de la distribution ainsi que l’exposant apparent de la loi de puissance
aux paramètres biologiques. Dans un second temps, j’explore les
caractéristiques du réseau complexe et aléatoire formé par les clones et
les antigènes : dimension, adjacence, dynamique. Je m’intéresse aussi à
l’effet de la sélection dans le temps et à la vitesse d’évolution des
éléments du graphe.
La deuxième partie de cette thèse est consacrée au développement
embryonnaire. Dans l’embryon, il est essentiel pour le noyau de déterminer
sa position avec une grande précision pour orienter la différentiation et
construire un organisme structuré viable. Cette information positionnelle
est acquise, transmise et conservée par la diffusion de protéines et
l’activation de circuits génétiques. La formation de l’axe
antéro-postérieur chez la drosophile est déterminée entre autres par
l’activation du gène hunchback par Bicoid. J’analyse des données issues
d’expériences d’imagerie fluorescente dynamique dans les premiers cycles
cellulaires d’embryon de drosophiles. Je construis un modèle spécifique
permettant d’analyser la fonction d’autocorrélation des traces temporelles
qui prend en compte toutes les difficultés biologiques et expérimentales
(bruit, calibration traces courtes, structure du gène artificiel) pour
extraire les paramètre dynamiques d’activation de hunchback. J’examine
différentes dynamiques potentielles (poisonnienne, markovienne ou non
markovienne) et leur implication pour l’information dont la cellule
dispose sur sa position ainsi que la précision de la lecture du gradient
de Bicoid.