THÉMATIQUES DE RECHERCHE FINANCÉES
Appel à projets du FC3R – Résultats publiés en avril 2024
Avec cet appel à projets, le FC3R a entrepris de soutenir financièrement des projets innovants, qui développent ou démocratisent des « Approches numériques » permettant de faire progresser le Remplacement (modélisation, développement in silico de jumeaux numériques…), la Réduction (exploitation de résultats existants « Data mining », analyse de grands ensembles de données « Big data » …) ou le Raffinement (senseurs digitaux « monitoring », expérimentation sans contact…), en sciences de la vie. Les projets trans-disciplinaires et collaboratifs ont été encouragés, et une attention particulière a été accordée à la gestion des données et à leur mise à disposition de la communauté (PGD, FAIR, Science Ouverte…).
Sur 40 projets déposés, 9 ont été sélectionnés par le Comité Scientifique pour un financement total par le FC3R de 399 990 €.
AMI : Interfaces animal-machine pour améliorer le suivi du bien-être des primates non-humains, les enrichissements numériques et la gestion des groupes sociaux.
Résumé :
Les préoccupations concernant le bien-être des primates non-humains (PNH) captifs suscite un débat sociétal légitime et sont une priorité pour toutes les structures travaillant avec ces animaux. Des chercheurs suggèrent de développer des interfaces animal-machine (AMI) pour PNH afin d’améliorer significativement leur bien-être et leur suivi. Les AMI offriraient des possibilités d'enrichissement interactifs, par exemple des divertissements numériques en accès libre, permettant aussi aux animaux d'exercer une forme de contrôle sur leur environnement. Ces interfaces permettraient également d’améliorer la surveillance physiologique et psychologique des animaux via des caméras thermiques, capteurs et programmes d’intelligence artificielle, permettant de détecter plus précocement d'éventuels problèmes de santé physique ou mentale. L’objectif général du projet est d’améliorer, à l’aide d’outils modernes innovants, les conditions d’hébergement, le quotidien et le bien-être de tous les PNH captifs.
Projet est porté par : Sébastien BALLESTA.
Financement attribué :
Le projet AMI se voit attribuer un financement de 48 000 €.
DIOGENES : Des jumeaux numériques pour réduire l’utilisation des animaux dans la polyarthrite rhumatoïde.
Résumé :
Dans Diogenes, nous visons à créer un jumeau numérique médical pour la Polyarthrite Rhumatoïde (PR-JNM), composé d'un modèle informatique de base intégrant plusieurs tissus caractéristiques présents dans l'articulation, tels que le cartilage, les os et le tissu synovial, ainsi que d'autres facteurs, tels que le stress oxydatif et la réponse immunitaire, pour construire un modèle composable, multicellulaire et multi-échelle de la maladie. Le but est de prédire les conditions optimales qui minimiseraient l’érosion osseuse, la destruction du cartilage et l’inflammation. Le PR-JNM sera développé comme un modèle multi-échelle et sera systématiquement confronté aux données de patients. Ensuite, le modèle calibré sera utilisé pour prédire le comportement du système en réponse à des traitements variés. Notre objectif est de démontrer que le PR-JNM peut obtenir des résultats similaires, voire surpasser les modèles de souris in vivo.
Projet est porté par : Anna NIARAKIS.
Financement attribué :
Le projet DIOGENES se voit attribuer un financement de 46 333 €.
DrugDataMiner : Extraction automatique de données non cliniques et cliniques pour réduire l'utilisation d'animaux dans la recherche et l'expérimentation.
Résumé :
Le projet DrugDataMiner a pour objectif de faciliter l'accès aux données pré-cliniques et cliniques pour favoriser leur réutilisation et réduire le nombre des expérimentations chez l'animal. Ces données existent mais elles sont sous-exploitées car dispersées et nécessitent une expertise pour les traiter. Nous allons développer une méthode de l'intelligence artificielle basée sur le traitement du langage naturel pour analyser et extraire les données issues des dossiers de médicaments, de publications ou de brevets. Nous initierons ce travail en nous basant sur la liste des médicaments approuvés de la base de données e-Drug3D. Ce travail doit permettre de créer une méthode d'analyse automatisée qui sera interrogeable par une interface web et sera capable de faire ressortir les informations d'intérêt pour réduire l'utilisation d'animaux tout en faisant progresser les connaissances scientifiques.
Projet est porté par : Dominique DOUGUET.
Financement attribué :
Le projet DrugDataMiner se voit attribuer un financement de 29 000 €.
LEARN (L3Rn) : Développement d’une plate-forme innovante d’enseignement de la physiologie expérimentale dans l’enseignement supérieur..
Résumé :
Bien que prenant en compte le contexte sociétal, l’enseignement de la physiologie à l’Université continue d’inclure des animaux principalement en raison de l’absence de méthodes alternatives satisfaisantes. Les systèmes de simulation actuellement disponibles restent rares, rudimentaires, peu évolutifs et restreints à des conditions basiques. Ce projet vise à acquérir de façon non-invasive des données physiologiques de la fonction cardio-respiratoire, de la mobilité et des vocalisations chez le rat pour construire un ensemble de supports d’enseignement incluant des vidéos de démonstrations et une plate-forme digitale permettant de simuler différentes conditions en lien avec la vie quotidienne ; De tels outils pédagogiques permettront d’envisager à terme un remplacement de l’utilisation d’animaux pour les filières générales et une réduction significative de leur nombre et un raffinement des procédures pour les formations professionnalisantes.
Projet est porté par : Stéphane TANGUY.
Financement attribué :
Le projet LEARN (L3Rn) se voit attribuer un financement de 49 437 €.
MOUSETUBEV2 : Organiser le partage et la réutilisation d’enregistrements acoustiques de rongeurs pour comprendre leur système de communication vocale.
Résumé :
Les connaissances concernant la communication vocale ultrasonore des rongeurs restent encore limitées. Pour stimuler ce domaine de recherche, nous proposons de développer une nouvelle version de mouseTube, une base de données de vocalisations ultrasonores de souris. mouseTube V2 permettra d’organiser de manière optimale les données de ce domaine et constituera une porte d'entrée pour analyser automatiquement ces fichiers, et ainsi accélérer nos connaissances sans utiliser de nouveaux animaux. mouseTube V2 fournira à la communauté scientifique un catalogue des systèmes d’analyse existants, ainsi qu’un jeu de données annotées constituant une référence dans le domaine. mouseTube V2 restera accessible au grand public, en présentant simplement les avancées des recherches du domaine. L’ensemble de ce projet vise à favoriser l’échange et la réutilisation de données au travers d’outils informatiques ouverts et interopérables.
Projet est porté par : Elodie EY-.
Financement attribué :
Le projet MOUSETUBEV2 se voit attribuer un financement de 45 000 €.
OvoTox : Couplage de modèles d'axes endocriniens avec des modèles de dynamique des populations cellulaires : une approche intégrative de la reprotoxicité.
Résumé :
L'impact des micropolluants sur les organismes vivants est une préoccupation majeure pour la santé et l'environnement. Les perturbateurs endocriniens (PE) interfèrent avec la physiologie des organismes et peuvent altérer les grandes fonctions biologiques, comme la fonction de reproduction. Les poissons sont des espèces intéressantes en toxicologie, car leur milieu de vie aquatique et leur physiologie les rend particulièrement sensibles aux polluants. Les partenaires du projet ont développé des modèles mathématiques permettant d'une part d'évaluer le niveau d'exposition des différents organes aux PE et leur influence sur la sécrétion des hormones qui permettent la communication entre organes, et d'autre part de suivre la dynamique de production des cellules reproductrices. Leur objectif est de coupler ces deux catégories de modèles, afin de prédire finement les effets qualitatifs et quantitatifs sur la ponte des poissons, sur le court et le long terme.
Projet est porté par : Frédérique CLEMENT.
Financement attribué :
Le projet OvoTox se voit attribuer un financement de 50 000 €.
sIRMaqc : standardisation de l’IRM anatomique et quantitative pour la connectomique.
Résumé :
Le but du projet sIRMaqc est de mettre en place une stratégie d'uniformisation et de standardisation des données et traitements IRM pour réaliser des études de connectomique chez l'animal. Ces études permettront de répondre à des questions de neurosciences fondamentales ou de mieux comprendre les neuropathologies à l'aide de l'IRM non invasive. Plus précisément, à partir d'un nombre limité d'animaux et de méthodes innovantes et non invasives en IRM, le projet permettra de créer des jumeaux numériques de souris. Ainsi, ceux-ci pourront être utilisés par toute la communauté internationale, évitant ainsi le besoin d'acquérir leurs propres données de référence et limitant grandement le nombre d'animaux utilisés.
Projet est porté par : Sylvain MIRAUX.
Financement attribué :
Le projet sIRMaqc se voit attribuer un financement de 49 720 €.
SYNLET : Investiguer les interactions de létalité synthétique pour guider la personnalisation du traitement du glioblastome.
Résumé :
Des méthodologies statistiques doivent être développées pour personnaliser les thérapies anticancéreuses. Nous allons concevoir une telle approche via l’identification d’interactions synthétiques létales (SLi) pour cibler sélectivement les cellules cancéreuses. La létalité synthétique exploite la perte simultanée de deux gènes conduisant à la mort cellulaire, alors que la perte de l'un ou l'autre gène seul n'est pas mortelle. Un algorithme existant a identifié des SLi à partir de données de transcriptomique et de screen CRISPR d’une base de données publique. Il sera étendu pour le glioblastome. La pertinence clinique des SLi identifiées sera étudiée par un criblage de médicaments sur des lignées cellulaires dérivées de patients. Les SLi validées seront étudiées plus en détail dans des modèles mathématiques représentant les jumeaux numériques des patients afin d’étudier les mécanismes de mort cellulaire.
Projet est porté par : Annabelle BALLESTA.
Financement attribué :
Le projet SYNLET se voit attribuer un financement de 45 000 €.
SYNPLASTOOL : Développement de l'outil 'Synapse Plasticity Tool' pour la prédiction in silico du résultat de la plasticité synaptique.
Résumé :
La plasticité synaptique, cruciale pour diverses fonctions cérébrales, implique des modifications adaptatives des synapses en réponse à l'activité. Les recherches actuelles s'appuient sur des expériences utilisant des tranches de cerveau de rongeurs, mais manquent d'un outil numérique capable de prédire précisément le type de plasticité synaptique. Notre projet vise à créer SYNPLASTOOL, une alternative numérique pour explorer la plasticité synaptique. Nous avons publié un modèle mathématique fiable testé dans divers contextes expérimentaux. Utilisant ce modèle, nous avons généré des cartes prédictives du type de plasticité et entamé la construction de SYNPLASTOOL. Nos objectifs sont de perfectionner, valider et disséminer cet outil. Notre approche de science ouverte vise à promouvoir l'adoption généralisée de l'outil, offrant une approche sans rongeurs pour étudier la plasticité synaptique.
Projet est porté par : Hélène MARIE.
Financement attribué :
Le projet SYNPLASTOOL se voit attribuer un financement de 37 500 €.
AMI : Interfaces animal-machine pour améliorer le suivi du bien-être des primates non-humains, les enrichissements numériques et la gestion des groupes sociaux.
DIOGENES : Des jumeaux numériques pour réduire l’utilisation des animaux dans la polyarthrite rhumatoïde.
DrugDataMiner : Extraction automatique de données non cliniques et cliniques pour réduire l'utilisation d'animaux dans la recherche et l'expérimentation.
Résumé :
Les préoccupations concernant le bien-être des primates non-humains (PNH) captifs suscite un débat sociétal légitime et sont une priorité pour toutes les structures travaillant avec ces animaux. Des chercheurs suggèrent de développer des interfaces animal-machine (AMI) pour PNH afin d’améliorer significativement leur bien-être et leur suivi. Les AMI offriraient des possibilités d'enrichissement interactifs, par exemple des divertissements numériques en accès libre, permettant aussi aux animaux d'exercer une forme de contrôle sur leur environnement. Ces interfaces permettraient également d’améliorer la surveillance physiologique et psychologique des animaux via des caméras thermiques, capteurs et programmes d’intelligence artificielle, permettant de détecter plus précocement d'éventuels problèmes de santé physique ou mentale. L’objectif général du projet est d’améliorer, à l’aide d’outils modernes innovants, les conditions d’hébergement, le quotidien et le bien-être de tous les PNH captifs.
Projet porté par : Sébastien BALLESTA
Financement attribué :
Le projet AMI se voit attribuer un financement de 48 000 €.
Résumé :
Dans Diogenes, nous visons à créer un jumeau numérique médical pour la Polyarthrite Rhumatoïde (PR-JNM), composé d'un modèle informatique de base intégrant plusieurs tissus caractéristiques présents dans l'articulation, tels que le cartilage, les os et le tissu synovial, ainsi que d'autres facteurs, tels que le stress oxydatif et la réponse immunitaire, pour construire un modèle composable, multicellulaire et multi-échelle de la maladie. Le but est de prédire les conditions optimales qui minimiseraient l’érosion osseuse, la destruction du cartilage et l’inflammation. Le PR-JNM sera développé comme un modèle multi-échelle et sera systématiquement confronté aux données de patients. Ensuite, le modèle calibré sera utilisé pour prédire le comportement du système en réponse à des traitements variés. Notre objectif est de démontrer que le PR-JNM peut obtenir des résultats similaires, voire surpasser les modèles de souris in vivo.
Projet porté par : Anna NIARAKIS
Financement attribué :
Le projet DIOGENES se voit attribuer un financement de 46 333 €.
Résumé :
Le projet DrugDataMiner a pour objectif de faciliter l'accès aux données pré-cliniques et cliniques pour favoriser leur réutilisation et réduire le nombre des expérimentations chez l'animal. Ces données existent mais elles sont sous-exploitées car dispersées et nécessitent une expertise pour les traiter. Nous allons développer une méthode de l'intelligence artificielle basée sur le traitement du langage naturel pour analyser et extraire les données issues des dossiers de médicaments, de publications ou de brevets. Nous initierons ce travail en nous basant sur la liste des médicaments approuvés de la base de données e-Drug3D. Ce travail doit permettre de créer une méthode d'analyse automatisée qui sera interrogeable par une interface web et sera capable de faire ressortir les informations d'intérêt pour réduire l'utilisation d'animaux tout en faisant progresser les connaissances scientifiques.
Projet porté par : Dominique DOUGUET
Financement attribué :
Le projet DrugDataMiner se voit attribuer un financement de 29 000 €.
LEARN (L3Rn) : Développement d’une plate-forme innovante d’enseignement de la physiologie expérimentale dans l’enseignement supérieur..
MOUSETUBEV2 : Organiser le partage et la réutilisation d’enregistrements acoustiques de rongeurs pour comprendre leur système de communication vocale.
OvoTox : Couplage de modèles d'axes endocriniens avec des modèles de dynamique des populations cellulaires : une approche intégrative de la reprotoxicité.
Résumé :
Bien que prenant en compte le contexte sociétal, l’enseignement de la physiologie à l’Université continue d’inclure des animaux principalement en raison de l’absence de méthodes alternatives satisfaisantes. Les systèmes de simulation actuellement disponibles restent rares, rudimentaires, peu évolutifs et restreints à des conditions basiques. Ce projet vise à acquérir de façon non-invasive des données physiologiques de la fonction cardio-respiratoire, de la mobilité et des vocalisations chez le rat pour construire un ensemble de supports d’enseignement incluant des vidéos de démonstrations et une plate-forme digitale permettant de simuler différentes conditions en lien avec la vie quotidienne ; De tels outils pédagogiques permettront d’envisager à terme un remplacement de l’utilisation d’animaux pour les filières générales et une réduction significative de leur nombre et un raffinement des procédures pour les formations professionnalisantes.
Projet porté par : Stéphane TANGUY
Financement attribué :
Le projet LEARN (L3Rn) se voit attribuer un financement de 49 437 €.
Résumé :
Les connaissances concernant la communication vocale ultrasonore des rongeurs restent encore limitées. Pour stimuler ce domaine de recherche, nous proposons de développer une nouvelle version de mouseTube, une base de données de vocalisations ultrasonores de souris. mouseTube V2 permettra d’organiser de manière optimale les données de ce domaine et constituera une porte d'entrée pour analyser automatiquement ces fichiers, et ainsi accélérer nos connaissances sans utiliser de nouveaux animaux. mouseTube V2 fournira à la communauté scientifique un catalogue des systèmes d’analyse existants, ainsi qu’un jeu de données annotées constituant une référence dans le domaine. mouseTube V2 restera accessible au grand public, en présentant simplement les avancées des recherches du domaine. L’ensemble de ce projet vise à favoriser l’échange et la réutilisation de données au travers d’outils informatiques ouverts et interopérables.
Projet porté par : Elodie EY-
Financement attribué :
Le projet MOUSETUBEV2 se voit attribuer un financement de 45 000 €.
Résumé :
L'impact des micropolluants sur les organismes vivants est une préoccupation majeure pour la santé et l'environnement. Les perturbateurs endocriniens (PE) interfèrent avec la physiologie des organismes et peuvent altérer les grandes fonctions biologiques, comme la fonction de reproduction. Les poissons sont des espèces intéressantes en toxicologie, car leur milieu de vie aquatique et leur physiologie les rend particulièrement sensibles aux polluants. Les partenaires du projet ont développé des modèles mathématiques permettant d'une part d'évaluer le niveau d'exposition des différents organes aux PE et leur influence sur la sécrétion des hormones qui permettent la communication entre organes, et d'autre part de suivre la dynamique de production des cellules reproductrices. Leur objectif est de coupler ces deux catégories de modèles, afin de prédire finement les effets qualitatifs et quantitatifs sur la ponte des poissons, sur le court et le long terme.
Projet porté par : Frédérique CLEMENT
Financement attribué :
Le projet OvoTox se voit attribuer un financement de 50 000 €.
sIRMaqc : standardisation de l’IRM anatomique et quantitative pour la connectomique.
SYNLET : Investiguer les interactions de létalité synthétique pour guider la personnalisation du traitement du glioblastome.
SYNPLASTOOL : Développement de l'outil 'Synapse Plasticity Tool' pour la prédiction in silico du résultat de la plasticité synaptique.
Résumé :
Le but du projet sIRMaqc est de mettre en place une stratégie d'uniformisation et de standardisation des données et traitements IRM pour réaliser des études de connectomique chez l'animal. Ces études permettront de répondre à des questions de neurosciences fondamentales ou de mieux comprendre les neuropathologies à l'aide de l'IRM non invasive. Plus précisément, à partir d'un nombre limité d'animaux et de méthodes innovantes et non invasives en IRM, le projet permettra de créer des jumeaux numériques de souris. Ainsi, ceux-ci pourront être utilisés par toute la communauté internationale, évitant ainsi le besoin d'acquérir leurs propres données de référence et limitant grandement le nombre d'animaux utilisés.
Projet porté par : Sylvain MIRAUX
Financement attribué :
Le projet sIRMaqc se voit attribuer un financement de 49 720 €.
Résumé :
Des méthodologies statistiques doivent être développées pour personnaliser les thérapies anticancéreuses. Nous allons concevoir une telle approche via l’identification d’interactions synthétiques létales (SLi) pour cibler sélectivement les cellules cancéreuses. La létalité synthétique exploite la perte simultanée de deux gènes conduisant à la mort cellulaire, alors que la perte de l'un ou l'autre gène seul n'est pas mortelle. Un algorithme existant a identifié des SLi à partir de données de transcriptomique et de screen CRISPR d’une base de données publique. Il sera étendu pour le glioblastome. La pertinence clinique des SLi identifiées sera étudiée par un criblage de médicaments sur des lignées cellulaires dérivées de patients. Les SLi validées seront étudiées plus en détail dans des modèles mathématiques représentant les jumeaux numériques des patients afin d’étudier les mécanismes de mort cellulaire.
Projet porté par : Annabelle BALLESTA
Financement attribué :
Le projet SYNLET se voit attribuer un financement de 45 000 €.
Résumé :
La plasticité synaptique, cruciale pour diverses fonctions cérébrales, implique des modifications adaptatives des synapses en réponse à l'activité. Les recherches actuelles s'appuient sur des expériences utilisant des tranches de cerveau de rongeurs, mais manquent d'un outil numérique capable de prédire précisément le type de plasticité synaptique. Notre projet vise à créer SYNPLASTOOL, une alternative numérique pour explorer la plasticité synaptique. Nous avons publié un modèle mathématique fiable testé dans divers contextes expérimentaux. Utilisant ce modèle, nous avons généré des cartes prédictives du type de plasticité et entamé la construction de SYNPLASTOOL. Nos objectifs sont de perfectionner, valider et disséminer cet outil. Notre approche de science ouverte vise à promouvoir l'adoption généralisée de l'outil, offrant une approche sans rongeurs pour étudier la plasticité synaptique.
Projet porté par : Hélène MARIE
Financement attribué :
Le projet SYNPLASTOOL se voit attribuer un financement de 37 500 €.
