menée sur le disque de l'ATM a permis de mettre en évidence ce phénomène en évaluant les déformations induites par cette mémoire mécanique.

## 4.1 L'histoire mécanique du disque de l'articulation temporomandibulaire observée par corrélation d'images

Lors de la préparation d'échantillons de disque d'ATM, de nombreux travaux mentionnent des changements de forme de ces échantillons [Commissio et al., 2016, Fernandez et al., 2011, Lumpkins and McFetridge, 2009, Matuska et al., 2016, Tanaka et al., 2003b]. La structure composite du disque est donc naturellement précontrainte in vivo comme beaucoup de tissus biologiques mous. Cet état naturel de chargement ou de contrainte mécanique peut être lié à plusieurs raisons, dont la prédominante est d'améliorer la résistance aux chargements physiologiques tels que l'a exposé Fung [1993] dans ses travaux sur le comportement mécanique des artères. L'un des résultats majeurs de la thèse de doctorat de la Dr Lara Kristin Tappert est que nous avons mis en évidence l'effet de ces contraintes internes. Pour révéler l'histoire mécanique, nous avons mesuré les déformations dans les directions anatomiques principales (plans antéro-postérieur et médio-latéral, cf. figure 3.9) après extraction d'un échantillon cylindrique par carottage. La démarche par analyse inverse mise en place par Tappert et al. [2022b] est basée sur les travaux de Dusfour [2018]. Elle a permis de retrouver par corrélation d'images les déformations liées aux contraintes internes lors de leur libération par découpe du tissu. Comme le montre la figure 4.2, les résultats de Tappert et al. [2022b] révèlent des temps caractéristiques de relaxation de ces contraintes internes de l'ordre de 1000 s, tout en mettant en évidence un champ de déformation hétérogène et dépendant de la position radiale. Les déformations associées à

<figure><img src="image_35.png" /><figcaption>FIGURE 4.2 : Mise en évidence des contraintes internes dans le disque de l'articulation temporomandibulaire avec de gauche à droite : le test de carottage révélant des déformations du tissus qui sont, ensuite, quantifiées par corrélation d'image pour pouvoir estimer : le temps de relaxation moyen des contraintes internes, les valeurs de déformation de la structure mais aussi leur localisation [Tappert et al., 2022b].</figcaption></figure>

cette relaxation, bien qu'hétérogènes, présentent des valeurs maximales de l'ordre de 5%, ce qui indique clairement que les essais mécaniques sur des échantillons extraits du disque de l'ATM s'éloignent fortement des conditions physiologiques [Allen and Athanasiou, 2005, Calvo-Gallego et al., 2017, Commissio et al., 2016, Lumpkins and McFetridge, 2009, Tanaka et al., 1999].

En conclusion, cela signifie qu'en faisant des mesures loin des bords du prélèvement, il est possible d'observer le comportement quasi physiologique des échantillons. Ce constat est parfaitement cohérent avec le principe de St Venant mais difficilement applicable sur des tissus biologiques. En effet, ce n'est pas simple à cause de la petite taille des échantillons par rapport
aux outils classiques de caractérisation mécanique. Une proposition d'essai mécanique, pour ce type de tissu et limitant la perte d'informations sur l'histoire mécanique de ce dernier, est la compression sphérique qui fait l'objet de la section suivante [Angelo et al., 2016, Barrientos et al., 2016, Beatty et al., 2001, Beek et al., 2001, Fazaeli et al., 2016, Tappert et al., 2017]. L'ensemble de ces résultats est extrêmement précieux pour générer des simulations numériques les plus fidèles possible car l'état initial ou naturel des tissus affecte directement la réponse sous chargement mécanique et/ou chimique [Chetoui et al., 2022]. De manière plus générale, la prise en compte de l'histoire des tissus, au sens large (mécanique, biologique, chimique, etc ...), est un challenge pour le développement d'outils individualisés car, mis à part la difficulté de les quantifier de manière non destructive, ils sont en constante évolution au cours de la vie [Van Gulick et al., 2019].

## 4.2 La compression sphérique, un outil permettant de faire des mesures en condition quasi physiologique

Les essais de compression sont classés selon deux types : non confinés et confinés. Lors d'un essai non confiné, l'échantillon cylindrique peut s'étendre librement dans la direction transverse au chargement (cf. figure 4.3.a), alors que pour l'essai de compression confinée il est contraint dans cette direction. Ce dernier type permet aussi de réaliser des essais de caractérisation poro-mécanique [Athanasiou et al., 2009, Kuo et al., 2010] qui ne seront pas abordés dans ce manuscrit mais sur lequel nous travaillons notamment pour le projet POM (cf. section 2.2).

Pour ce qui est de l'ATM, différentes études en compression ont été menées, avec des chargements dynamiques [Tanaka et al., 2003b, Fernández et al., 2013, Lumpkins and McFetridge, 2009], des essais de relaxation [Tanaka et al., 1999, Commisso et al., 2016, Lamela et al., 2011], du fluage [Fernandez et al., 2011, Lamela et al., 2011] et des tests de dépendance au taux de déformation [Tanaka et al., 2003a]. Ces essais ont mis en évidence le fait que le comportement du disque de l'ATM varie avec la vitesse de chargement, le cyclage (cf. figure 4.3.b), la localisation de l'essai et l'outil de compression utilisé. De plus, ils prouvent que le comportement visqueux du disque est le résultat d'un couplage entre les phases fluide et solide du tissu qui le constitue.

Il est remarquable que la composition du disque de l'ATM joue un rôle dans la réponse mécanique sachant que la distribution de GAG et les contraintes internes ne sont pas homogènes dans le disque (cf. sections 3.2.2 et 4.1). Ainsi, les propriétés en compression du disque doivent être évaluées sur plusieurs localisations en gardant au maximum l'intégrité de la structure du disque pour ne pas modifier son état naturel de contraintes internes.

Lors des travaux de Tappert [2020], nous avons choisi de réaliser des essais de compression sphérique sur un disque d'ATM attaché à une reproduction du condyle imprimé par fabrication additive et visible sur la figure 4.3.c. Les échantillons ont été testés sur trois zones, présentées sur la figure 4.3.d, permettant d'obtenir des courbes de contraintes en fonction de déformations dont des cas représentatifs apparaissent sur la figure 4.4 pour différentes tailles de sphère. Les hautes valeurs de contraintes sont obtenues pour l'outil sphérique de plus grand rayon ($R = 3$ mm, figure 4.4.a) et les plus basses pour le plus petit outil ($R = 0.875$ mm, figure 4.4.c). De manière cohérente, les valeurs intermédiaires sont obtenues pour l'outil de taille $R = 1.75$ mm, visibles sur la figure 4.4.b. Ainsi, avec trois outils de compression différents, les valeurs de contraintes maximales ne sont pas les mêmes (cf. figure 4.4.d). Néanmoins, les valeurs de modules élastiques associées sont en adéquation avec les ordres de grandeurs de la littérature [Beek et al., 2001, Fazaeli et al., 2016]. Au premier abord, cela peut sembler surprenant mais, de par sa composition et sa structuration, le disque de l'ATM est une structure complexe et hétérogène qui peut expliquer ces différences. En effet, l'outil de petite taille teste principalement
ment la couche qui enveloppe le cœur du disque, qui lui est davantage sollicité par l'outil de grande taille. La figure 4.4.e décrit cette hypothèse en corrélation avec les coupes histologiques de la figure 3.11 et la microscopie à balayage électronique présentée sur la figure 3.9.c. Il apparaît alors que l'enveloppe externe du disque est plus souple que son cœur. Compte tenu du rôle du disque, ce constat est cohérent. En effet, le disque n'est pas seulement un amortisseur et un distributeur de charges mécaniques mais il permet aussi de faire la jonction entre les structures osseuses (cf. figure 4.1). Comme l'enveloppe extérieure est plus souple, elle permet d'assurer cette dernière fonction alors que la couche interne plus rigide assure la première.

<figure><img src="image_36.png" /><figcaption>FIGURE 4.3 : a) Banc expérimental de compression non confinée issu de Allen and Athanasiou [2006]. b) Courbe de contrainte-déformation de compression non confinée cyclique sur un disque d'articulation temporomanibulaire porcin [Tanaka et al., 2003b]. Un hystérésis apparaît entre les phases de charge et de décharge et, après plusieurs cycles de chargement, un régime permanent s'établit, mettant en évidence le caractère visqueux du matériau. c) Banc expérimental de compression sphérique locale, conçu et fabriqué au LEM3, avec un outil de diamètre 6 mm. d) Localisations latérale, centrale et médiale des essais de compression [Tappert, 2020].</figcaption></figure>
<figure><img src="image_37.png" /><figcaption>FIGURE 4.4 : a) - c) Courbes de contraintes en fonction des déformations ($\sigma^* - \epsilon^*$) pour trois essais représentatifs de compression sphérique sur la zone centrale avec des outils sphériques de différents rayons $R$. Chacune des courbes expérimentales est reproduite par un modèle hyperélastique de Ogden d'ordre 2 avec quatre paramètres $\mu_1, \alpha_1, \mu_2, \alpha_2$ dont la qualité de la reproduction est donnée par le coefficient de régression $R^2$. La sous-figure d) présente l'ensemble des courbes superposées. Le schéma e) représente la structure d'un disque temporomandibulaire avec un cœur enveloppé d'une couche extérieure ainsi que la profondeur affectée par les trois outils de compression sphérique (vert, rouge et bleu) et donc les couches de tissu mises en jeu par ces essais. Pour une meilleure compréhension, cette représentation ne tient pas compte du champs de contraintes induit par le contact inférieur avec le support de disque [Tappert et al., in press].</figcaption></figure>

En conclusion, les résultats expérimentaux de compression varient beaucoup avec des modèles d'élasticité en compression allant du kilo au méga Pascal [Commissio et al., 2016, Fernández et al., 2011, Fernández et al., 2013, Lamela et al., 2011, Lumpkins and McFetridge, 2009, Tanaka et al., 1999, 2003a,b, Tappert, 2020]. Pour pouvoir interpréter ces résultats à l'échelle
de l'organe dans son environnement, l'usage de la simulation numérique est indispensable à condition qu'elle puisse tenir compte des phénomènes physiques, chimiques et mécaniques. Dans la lignée des travaux de Ortún-Terrazas et al. [2021], nous avons mis en place un jumeau numérique reproduisant la partie mécanique de l'essai illustré par la figure 4.3.c. L'assemblage du modèle par éléments finis est présenté sur la figure 4.5.

<figure><img src="image_38.png" /><figcaption>FIGURE 4.5 : Assemblage d'un modèle numérique 3D de compression sphérique incluant trois éléments avec de haut en bas : l'outil de compression, le disque de l'articulation temporomandibulaire (ATM) et la surface du condyle qui supporte le disque. Cette dernière ainsi que l'outil de compressions sont considérés rigides par rapport au disque de l'ATM. Le tout étant en milieu fortement hydraté, les frottements sont négligés au niveau des contacts [Tappert, 2020].</figcaption></figure>

Cet outil de simulation nous a permis d'observer le champs des déformations dans le plan sagittal (cf. figure 3.1.a) sous l'extrémité de l'outil de compression, comme le présente la figure 4.6.a. Ce résultat met en évidence un champ non symétrique à cause de la géométrie du disque et le fait que ce dernier se déforme au-delà de la zone sous l'outil. La distribution des contraintes de von Mises est proche de celle obtenue par Mori et al. [2010], où les hautes valeurs apparaissent au niveau de la zone de contact entre le condyle et le disque. Les résultats obtenus précédemment (cf. figure 4.4.d) sous-tendent l'hypothèse d'une contrainte uniforme dans l'échantillon, et ne permettent pas de mettre en évidence l'existence de contraintes localisées dans la zone en contact avec l'outil sphérique, contrairement aux résultats numériques.

La simulation permet alors de retrouver la force de réaction au niveau de l'outil de compression et de générer les courbes de force en fonction du déplacement, directement comparable avec les courbes expérimentales, telles que présentées sur la figure 4.7.a. La différence majeure apparaît au niveau du « pied » de courbe (pour de petits déplacements) qui est bien plus court sur la simulation que sur les essais expérimentaux. Ce constat révèle la difficulté expérimentale de détection du contact initial. En effet, dans la simulation la position de l'outil de compression sphérique par rapport au disque est parfaitement connue et maîtrisée. D'autre part, cette simulation, comme celles de la littérature [Ortún-Terrazas et al., 2021, Mori et al., 2010, Creuillot, 2016], ne considère pas la structuration multicouches introduite dans la figure 4.4.e. En dépit de cela, la figure 4.7.b représente une translation en déplacement des courbes expérimentales pour être superposées à la simulation. Cela revient à faire une correction brute de détection du contact et à ne pas tenir compte de la couche extérieure souple du disque de l'ATM. Ce constat met en évidence l'effet de structure qui est quasi systématique sur les tissus biologiques à l'échelle macroscopique puisqu'il est délicat de définir un volume élémentaire représentatif à cette échelle.

La poursuite de ce travail fait actuellement l'objet de la thèse de Caio de Oliveira Ca-
<figure><img src="image_39.png" /><figcaption>FIGURE 4.6 : Champs de a) déformations dans la direction verticale et b) de contraintes de von Mises dans le plan sagittal pour un déplacement maximum de l'outil de compression dans le disque de l'articulation temporomandibulaire. [Tappert, 2020].</figcaption></figure>

<figure><img src="image_40.png" /><figcaption>FIGURE 4.7 : a) Superposition des courbes de force en fonction du déplacement expérimentales (x) avec le résultat de la simulation par éléments finis (FE, ●). b) Translation des courbes expérimentales par rapport au déplacement mettant en évidence une reproduction plus réaliste de la simulation par éléments finis [Tappert, 2020].</figcaption></figure>

fiero qui a débuté le premier octobre 2022. Co-encadrée parle la Pr Anne Sophie Bonnet et moi-même, la thèse s'intitule « Caractérisation des couplages électro-poro-mécaniques dans les tissus biologiques mous à paroi mince : application au disque temporomandibulaire et à la peau ». Dans la suite des travaux de l'axe BIO2MS du LEM3 [Tappert, 2020, Koeppel, 2017, Creuillot, 2016, Alvarez Areiza, 2014], il est largement admis que de nombreux couplages mul-
tiphysiques interviennent dans la réponse du disque de l'ATM. Les simulations par éléments finis de l'ATM ont mis en évidence le rôle primordial du disque, dans l'amortissement des mouvements de la mâchoire et l'optimisation des conditions tribologiques entre les différents composants. Cependant, de nombreux travaux restent encore à mener. En effet, pour pouvoir améliorer les modélisations par éléments finis de l'ATM développées dans le groupe, il faut intégrer des lois de comportement prenant en compte le caractère visqueux et la composition biphasique du disque. Dans un second temps, des travaux plus récents ont été entrepris sur le comportement d'un autre tissu biologique mou : la peau. Elle peut aussi être assimilée à une paroi mince. Ces travaux sont conduits en partenariat avec le service des grands brûlés du CHR de Metz-Thionville et ont pour objectif de conduire à une meilleure prise en charge des patient.e.s sévèrement brûlé.e.s. Dans le cadre de ces nouvelles recherches, le banc expérimental développé pour caractériser le comportement du disque de l'ATM a été exploité et enrichi afin de pouvoir réaliser des mesures de couplages électro-mécaniques en plus de ceux mentionnés précédemment, car ceux-ci sont supposés représenter des indicateurs de l'état structural du tissu. L'ensemble de ces démarches ouvrent donc de nombreuses perspectives de caractérisation du comportement multiphysique des tissus biologiques mous en général.

Le programme de travail prévu est décrit par les tâches suivantes :

1. Caractérisation des tissus : des essais multiphysiques seront mis en place à partir des outils et du banc expérimental initiés par la Dr L. K. Tappert pour caractériser les couplages décrits précédemment. Basés sur des essais mécaniques classiques (traction/compression avec cycle, relaxation et fluage), ils permettront d'acquérir un maximum d'information sur un même échantillon (optique, électrique, etc...) dans la lignée des travaux de Labus et al. [2021]. Une réflexion sera aussi menée pour caractériser les contraintes internes résultantes de l'histoire mécanique des tissus.

2. Simulation multiphysique : il sera nécessaire d'analyser l'effet des couplages observés expérimentalement par échantillon et par essai mécanique, couplé ou non. Les modèles considérés seront issus du cadre visco-hyperélastique mais aussi poro-hyperélastique et électro-poro-hyperélastique pour pouvoir traduire le comportement visqueux, non-linéaire, électriquement sensible et anisotrope des tissus biphasiques. L'outil d'analyse par éléments finis sera utilisé pour réaliser des jumeaux numériques dont l'efficacité, inéluctablement associée à leur sophistication, augmentera progressivement. L'objectif à terme est d'être le plus proche possible des observations expérimentales.

3. Optimisation : une analyse des phénomènes prédominants sera réalisée pour aboutir à un modèle optimal, en termes de représentation du comportement mais aussi de coût de calcul. Cette approche, basée sur des algorithmes numériques (Python, etc...), est cruciale pour pouvoir envisager un transfert du produit final vers le monde clinique.

Les tâches 1 et 2 sont menées en parallèle pour permettre une conception et une analyse op-
timale de la démarche. La tâche 3 est une tâche de fond qui, au fur et à mesure de l'avancée
de la thèse, prendra de plus en plus d'importance, pour à la fin permettre de proposer une
procédure de caractérisation optimisée. Le fait qu'il y ait deux applications différentes mais
proches garantit à chaque étape la possibilité de valoriser les outils développés.

À l'issu de ce projet, un modèle numérique multiphysique pour les tissus biologiques à pa-
roi mince est attendu. Il permettra d'enrichir la connaissance sur l'ATM et la peau, ce qui
aura un impact scientifique important aussi bien dans la communauté travaillant sur la sphère
cranio-maxillo-faciale que sur celle liée à la peau et à la modélisation multiphysique des tissus
biologiques mous. Le transfert vers le milieu clinique représente notre objectif à long terme,
dont la proposition d'une démarche optimisée constitue la première étape.
Ce sujet de recherche est un projet à moyen terme que je souhaite développer pour permettre à l'Axe BIO2MS d'avoir un outil prédictif de l'ATM s'appuyant sur plusieurs années d'expertise. Compte tenu de la description anatomique de la partie 3.2.2, le rôle des fibres orientées n'est pas mis en valeur par la compression car elles travaillent principalement en traction. Il est donc nécessaire de mettre en place des mesures adaptées pour révéler le comportement anisotrope, en particulier grâce à des essais de traction. Bien que cette approche est explorée pour l'ATM [Tappert et al., 2018], la section suivante présente ce type d'essai mais appliqué à un autre tissu biologique sur lequel je travaille : la gelée de Wharton.

## 4.3 La traction, un outil pour caractériser des membranes de gelée de Wharton

La gelée de Wharton (GW) est un tissu périnatal provenant du cordon ombilical. Tout comme la membrane amniotique déjà utilisée pour faire des dispositifs médicaux [Deus et al., 2020], ce tissu présente des propriétés biologiques particulièrement intéressantes pour la médecine régénérative telles que le fait d'être : immunomodulatrice, anti-inflammatoire, anti-fibrotique et antimicrobienne. Des études ont déjà commencé pour des applications de remplacement ou réparation du disque de l'articulation temporomandibulaire [Connelly et al., 2020], du disque intervertébral [Penolazzi et al., 2020] et comme pansement pour de larges plaies [Beiki et al., 2017].

Le potentiel de régénération de ce type de matériaux à base de tissus « mous » ne se limite pas au type mou uniquement. En effet, les propriétés de la GW, largement étudiées en biologie, permettent aussi une régénération osseuse guidée (ROG) avec toutefois certaines limitations à cause d'une résorption rapide, de faibles propriétés mécaniques et donc des difficultés pour la manipulation, notamment les sutures en chirurgie [Scomazzon, 2023]. Dans la suite des travaux de Dubus [2018] permettant de générer des membranes de GW pour la régénération tissulaire, ceux de Scomazzon [2023] ont eu, entre autres, pour objectif d'améliorer les propriétés mécaniques de ces membranes.

<figure><img src="image_41.png" /><figcaption>FIGURE 4.8 : De gauche à droite, cette figure présente les différents aspects visuels d'une membrane de gelée de Wharton (sèche, saturée de fluide et à la rupture en traction). Puis, la réponse mécanique pour des chargements cycliques en pied de courbe suivi par une sollicitation jusqu'à rupture. Deux modèles ont été utilisés et confrontés, l'un basé sur la réponse cyclique et l'autre sur celle à rupture dont des résultats significatifs sont donnés respectivement sur les deux derniers graphes [Baldit et al., 2022].</figcaption></figure>

Dans l'optique de les utiliser comme des barrières pour la chirurgie du parodonte (cf. fi-
gure 3.13), il était important de pouvoir augmenter la rigidité de la membrane tout en gardant ses précieuses propriétés bioactives. L’usage d’essais mécaniques de traction a donc naturellement été choisi pour caractériser ces membranes.

Les allogreffes actuellement commercialisées à base de GW sont soit cryoconservées soit lyophilisées. Dans ce projet, le choix s'est porté sur le dernier type de conditionnement qui est plus facile pour la manipulation et à terme la commercialisation, car il ne nécessite pas de maintien en température contrôlée. Sur la figure 4.8 à gauche, il est possible de voir un échantillon de membrane de GW sec et hydraté. L'effet de l'hydratation sur le tissu est notable car il devient translucide une fois hydraté. Le contraste est tout particulièrement visible au niveau des fixations de la membrane qui sont réalisées grâce à de la colle cyanoacrylate. Ainsi, l'effet de l'hydratation y est moins marqué car, à ce niveau, la surface de l'échantillon est quasi-imperméable.

En ce qui concerne la réponse mécanique en traction, le choix est justifié par les applications visées, c'est à dire la mise en place de ce type de membrane pour jouer le rôle de barrière en odontologie. Lors de cette manipulation, la membrane est rapidement hydratée puis elle subit des déformations lors de sa mise en place. Elle peut même être fortement étirée pour recouvrir la surface d'intérêt, atteignant potentiellement la rupture. Ainsi, le chargement mécanique a été conçu pour évaluer la réponse des membranes dans ces différentes conditions comme le présente la figure 4.8. Pour ce type de tissus, l'orientation aléatoire des fibres ne révèle pas un caractère anisotrope [Dubus, 2018]. Cela facilite la réalisation des éprouvettes qui peuvent être prélevées dans toutes les directions sans attention particulière. Pour d'autres tissus, comme le disque de l'ATM avec des structures orientées et visibles à l'œil nu (cf. figures 3.8 et 3.8), les essais de traction doivent être menés dans différentes directions spécifiques pour caractériser leur influence [Detamore and Athanasiou, 2003b, Matuska et al., 2016].

Les travaux sur la GW ont fait l'objet de plusieurs publications [Dubus et al., 2022a,b,c, Baldit et al., 2022, Scomazzon et al., 2021] mais beaucoup de résultats ne le sont pas encore, entre autres, pour des raisons de confidentialité. En particulier, la comparaison des propriétés mécaniques de différentes compositions de membrane à base de GW par rapport à une membrane de référence la Bio-Gide® (BG), comme le présente la figure 4.9.

Le changement de propriétés mécaniques de structures collagéniques par réticulation n'est pas nouveau [Gu et al., 2019] mais appliqué à la GW ce n'est pas fréquent [Gurumurthy and Janorkar, 2021, Chapla et al., 2020]. La figure 4.9 confronte les modules d'élasticités obtenus sur un cycle de 10% de chargement mécanique par deux méthodes. Bien que le comportement soit non linéaire pour ce niveau de charge mécanique, la première approche consiste à faire une approximation linéaire (cf. figure 4.8 courbe au centre) car ce paramètre est bien plus courant dans la communauté des biologistes et est facile à obtenir. Néanmoins, l'étude que j'ai menée a montré que des modèles hyperelastiques permettent d'obtenir les résultats bien plus précis [Baldit et al., 2022]. Ils prennent en compte le comportement non linéaire et l'hystérésis observés expérimentalement [Ogden, 1972, Dorfmann and Ogden, 2004]. L'effet des agents réticulants est plus amplement décrit dans la thèse de doctorat de Scomazzon [2023]. Les derniers travaux portent sur le développement d'hydrogels réticulés à base de GW décellularisée (DGW) (cf. figure 4.9, DGWHci) dont les résultats pour la ROG sont très encourageants, comme le montre la figure 4.10.

En effet, sur un défaut de grande taille (8 mm de diamètre) au niveau de l'os pariétal (cf. figure 3.1.b), l'usage d'une membrane d'hydrogel de DGW réticulée (cf. figure 4.9, DGWHc2) permet d'obtenir d'excellents résultats après 12 semaines en comparaison avec les travaux précédemment menés avec une membrane de référence (BG) enrichie d'éléments bioactifs [Dubus et al., 2022c] et présentés sur la figure 3.17. La cinétique de reconstruction osseuse du groupe 1, présenté sur la figure 4.10 colonne B, contient beaucoup d'informations sur la minéralisation de la membrane de collagène. Dès la deuxième semaine, une direction antero-postérieure ap-
<figure><img src="image_42.png" /><figcaption>FIGURE 4.9 : Comparaison des modules d'élasticité de membranes hydratées obtenus par approximation linéaire pour le bandeau du haut et en utilisant les travaux de Dorfmann and Ogden [2004] pour celui du bas lors d'un chargement cyclique d'environ 10% de déformation. Les différents types de membranes sont : Bio-Gide® (BG), une référence ; la gelée de Wharton (GW) et sa version décellularisée (DGW) ; puis trois compositions avec des agents réticulant différents (DGWci) et des concentrations différentes de réticulation (DGWci.j) : enfin, des membranes faites à base d'hydrogel de DGW avec deux réticulations différentes (DGWHci).</figcaption></figure>

paraît, puis, elle se confirme la quatrième semaine. Il est notable qu’un vaisseau sanguin se trouve localisé exactement à ce niveau. Il est donc logique de voir une croissance osseuse s’initier au même endroit puisqu’il permet le transport des cellules, des nutriments et des déchets métaboliques. Ces informations combinées à des modèles de croissance osseuse et de minéralisation des tissus cartilagineux, ouvrent de nombreuses perspectives sur la construction de modèles prédictifs pour la ROG [Sansalone et al., 2021, Louna et al., 2019, Ganghoffer et al., 2016, Goda et al., 2016].

D'autre part, dans l'optique de produire des dispositifs commercialisables, l'effet des pro-
cessus de fabrication a largement été étudié et reste encore un challenge à cause des couplages
[Scomazzon, 2023]. Une première étape liée aux couplages hydro-chimio-mécaniques réside dans
la compréhension des phénomènes physiques lors de l'hydratation et du relargage des agents
bioactifs dans l'environnement de la membrane. Le protocole expérimental que nous avons
développé, a été pensé pour pouvoir capitaliser un maximum d'informations sur les différents
phénomènes à l'œuvre [Baldit et al., 2022]. Par exemple, un objectif est d'avoir un modèle
prédictif de l'évolution des propriétés mécaniques entre l'état sec (niveau d'hydratation am-
biant) et saturé de fluide. La figure 4.11 présente les réponses mécaniques de membranes de GW
dans ces deux conditions pour la phase de chargement d'un cycle à environ 2% de déformation
visible sur le zoom de la figure 4.8 au centre. La chute de contrainte maximale est conséquente
entre les deux états. Cela a été quantifié avec un module d'élasticité linéaire (E²% en rouge sur
la figure 4.11) qui a permis d'établir l'équivalent d'un coefficient d'endommagement H définit
tel que : [Holzapfel and Fereidoonnezhad, 2017, Holzapfel, 2000]

$E_h = (1 - H)E_d$
<figure><img src="image_43.png" /><figcaption>FIGURE 4.10 : Résultats d'une campagne d'essais *in vivo* sur la capacité de régénération osseuse guidée de membranes réticulées à base d'hydrogel de gelée de Wharton décellularisée. La colonne A) montre des vues durant la chirurgie avec le positionnement des membranes, ainsi que le résultat post mortem après 12 semaines. La colonne B) donne le suivi par scanner à rayons X dans le plan coronal et la C) le résultat à 12 semaines dans une vue transverse. Les trois groupes observés représentent différents traitements : 1) une membrane réticulée, 2) une membrane non réticulée et 3) sans membrane [Scomazzon, 2023].</figcaption></figure>

où $E_h$ et $E_d$ représentent les modules d'élasticités linéaires hydraté et sec, respectivement.

<figure><img src="image_44.png" /><figcaption>FIGURE 4.11 : Réponses mécaniques de membranes de gelée de Wharton soumises à environ 2% de déformation en traction dans les états : a) sec et b) hydraté. Une approximation linéaire en rouge a permis d'établir un module d'élasticité $E^{2%}$. Dans l'état hydraté, les résultats sont comparés aux valeurs trouvées dans l'étude précédente en pointillés larges vert [Baldit et al., 2022] ainsi que le corridor associé en pointillés plus fin. Un extrapolation est faite sur l'état sec grâce au facteur $H$.</figcaption></figure>

Ce coefficient $H$, traduisant la diminution de propriétés mécaniques entre les deux états,
a été estimé à 0.95, autrement dit seul 5% des propriétés sèches restent après hydration. Le caractère prédictif de ce paramètre a été mis à l'épreuve en utilisant les résultats de Baldit et al. [2022]. La figure 4.11 montre qu'en utilisant des valeurs estimées sur un cycle de déformation d'environ 10%, soit cinq fois plus que cette analyse, il est tout à fait possible de lier les deux états grâce au coefficient *H* car l'ensemble des courbes expérimentales se trouvent bien dans l'intervalle de tolérance prédit.

De nombreuses perspectives ont été révélées par les propriétés biomécaniques de la GW qui peut être considérée comme un matériau modèle. Ce dernier fera l'objet de plus amples développements dans le chapitre 5 car il est un élément clé de mon projet de recherche à long terme. Néanmoins, pour donner quelques exemples, la caractérisation du comportement visqueux doit être améliorée en tenant compte de la composition bi-phasique du matériau via l'utilisation de modèles poro-mécaniques (cf. annexe C) [Egli and Ricken, 2019, Chetoui et al., 2022, Royer et al., 2019]. D'autre part, les propriétés adhésives, révélées par Scomazzon [2023], pourront être étudiées plus en détail [Zhu et al., 2022] ainsi que l'endommagement observé sur la figure 4.8 au centre. Ce dernier pourra être reproduit avec des modèles rendant compte des réticulations avec des liaisons fortes et faibles à l'échelle de la microstructure [Nims et al., 2016, Marino and Wriggers, 2019, Moo et al., 2021]. L'endommagement des tissus biologiques mous est donc au centre de beaucoup de problématiques biomécaniques, en particulier pour la prévention et la détection de risques de dégradation de ces tissus et leurs prises en charge après un trauma. Par exemple, je participe à un projet qui consiste à caractériser les propriétés des fascias à l'interface entre le crâne et le scalp, objet de la prochaine section.

## 4.4 Caractérisation de l'endommagement des fascias du scalp par un essai de pelage

Il existe plusieurs approches pour traiter l'endommagement des tissus mous. Par exemple, une approche énergétique telle que celle présentée par Nims et al. [2016] se prête tout particulièrement à la caractérisation des interactions à l'échelle de la microstructure de collagène. À une échelle un peu plus macroscopique, où la structuration fibreuse est observable à l'œil nu, comme les fascias visibles sur la figure 4.12, il faut utiliser d'autres approches comme des modèles de zones cohésives [Chen and de Borst, 2021] ou un modèle de zone de pelage [Pesika et al., 2007]. La contribution des fascias, tout particulièrement extérieurs, est peu documentée dans la littérature et elle est souvent simplifiée ou négligée dans les simulations [Chen and de Borst, 2021, Pavan et al., 2015]. Les fascias sont des tissus mous qui permettent un glissement important mais fini entre les organes, notamment entre la peau et ses éléments sous-jacents. L'utilisation d'un banc de pelage, comme celui visible sur la figure 4.12.A, conçu et fabriqué au LEM3, permet d'acquérir la réponse en force en fonction du déplacement de la rupture progressive des fascias entre le scalp et le crâne. L'acquisition vidéo, réalisée au cours de l'essai, permet d'observer le profil de rupture, comme le montre la figure 4.12.D. Pour pouvoir obtenir une mesure cohérente avec un établissement du régime de pelage, des échantillons de tailles assez importantes ont été prélevés et sont visibles sur la figure 4.12.C. Tester des échantillons de grande taille est contraignant, car les tissus biologiques sont rares et précieux. Toutefois, l'avantage est que la réponse obtenue peut être considérée comme proche des conditions physiologiques car la zone centrale de l'échantillon n'est pas affectée par la découpe (cf. section 4.1).

Pour pouvoir interpréter les résultats expérimentaux, un jumeau numérique a été réalisé en utilisant un modèle de zone de pelage basé sur les travaux de Pesika et al. [2007] grâce au logiciel Abaqus. Ce type de modèle considère que la force de résistance pendant le pelage prend sa source directement dans la zone où le détachement se produit. Il est basé sur des observations géométriques facilement compatibles avec la caractérisation expérimentale, notamment avec le
<figure><img src="image_45.png" /><figcaption>FIGURE 4.12 : Test de pelage du scalp de porc : A) banc expérimental, B) localisations de prélèvement des échantillons, C) vue de côté d'un échantillon significatif et D) vue détaillée du pelage avec un zoom mettant en évidence le caractère fibreux de la rupture des fascias [Vallet et al., UNDER REVIEWa]</figcaption></figure>

zoom de la figure 4.12.D. Le jumeau numérique est décrit par la figure 4.13.a où les fascias sont représentés par des connecteurs distribués aléatoirement et dont la raideur ainsi que la longueur à rupture sont les éléments à identifier pour reproduire l'observation expérimentale. Les propriétés mécaniques de la peau sont largement étudiées mais les variabilités inter-individus

<figure><img src="image_46.png" /><figcaption>FIGURE 4.13 : a) Jumeau numérique du test de pelage du scalp de porc et b) résultats des réponses de force en fonction du déplacement expérimentale et numérique [Vallet et al., UNDER REVIEWa]</figcaption></figure>

et inter-localisations génèrent des propagations d'incertitudes non négligeables [Pissarenko and Meyers, 2020, Oomens et al., 2017]. Pour pouvoir construire un jumeau numérique individualisé (cf. section 3.1.4), un essai de traction a été mené après celui de pelage en prenant le maximum de précaution pour capturer le comportement non linéaire de la peau (cf. section 4.3). À moyen
terme, ces travaux ont pour objectif d'alimenter un outil numérique permettant de mieux comprendre l'effet de dispositifs médicaux de succion sur le crâne et en particulier les ventouses d'aide à l'accouchement [Vallet et al., UNDER REVIEW].

La caractérisation de la peau par succion n'est pas une technique nouvelle et le fait d'y associer un modèle numérique pour interpréter les résultats expérimentaux non plus [Connesson et al., 2023, Elahi et al., 2019, Luboz et al., 2014]. Cependant, l'anneau de contact entre l'outil et la peau est une zone de concentration de contraintes qui représente un désavantage pour des tissus fragiles ou endommagés. Ce dernier cas fait l'objet d'un autre projet de recherche auquel je participe et dont l'objectif est le « développement d'un dispositif permettant d'évaluer la profondeur de la brûlure en utilisant les propriétés électromécaniques de la peau humaine ». Dans le cadre d'une collaboration sur ce sujet avec le DCAC et le CHR Metz Thionville, la thèse de doctorat d'Emilien Schall a débuté le 01/11/2023 sous la direction de la Pr Marie-Reine Losser et de moi-même. Malgré les progrès de la médecine régénérative, les brûlures causent encore de graves traumatismes physiques et psychologiques [Legrand et al., 2020]. L'évaluation de la profondeur de la brûlure est importante pour le pronostic vital et fonctionnel. Elle constitue aujourd'hui l'un des principaux défis de la recherche en brûlologie. Comme le présente la figure 4.14.b, la profondeur de la brûlure, classée en trois degrés selon sa profondeur, peut entraîner la destruction des couches épidermiques et dermiques. Le second degré se divise

<figure><img src="image_47.png" /><figcaption>FIGURE 4.14 : a) Structure de la peau humaine en trois dimensions (3D) avec les principales couches [Limbert et al., 2019]. b) Couches de la peau avec les différentes profondeurs de brûlure (d'après [Abdel-Sayed et al., 2019]).</figcaption></figure>

en deux niveaux : superficiels et profonds, qui sont difficiles à reconnaître précisément avant la phase de cicatrisation. En effet, les brûlures profondes ne guérissent pas spontanément et nécessitent des stratégies thérapeutiques particulières, principalement basées sur la greffe de peau ou de substituts [Beiki et al., 2017]. La pratique actuelle du diagnostic repose sur l'expertise du praticien, ce qui peut générer des incertitudes dans la prise en charge et le rétablissement du patient. Le temps de cicatrisation de la plaie reste le seul critère de diagnostic, ce qui retarde la procédure de réparation de la peau. Ainsi une estimation rapide et fiable de la profondeur de la brûlure est essentielle.

Le projet est confidentiel mais l'idée est de coupler des mesures mécaniques et électriques pour obtenir un diagnostic précoce du degré de brûlure et améliorer la prise en charge des grands brûlés [Mathieu et al., 2023]. Cette démarche va de pair avec la médecine régénérative individualisée décrite précédemment dans la section 3.1.4.

Le programme de travail prévu est décrit par les tâches suivantes :

1. Conception et fabrication du dispositif de mesure clinique (LEM3) : conception, fabrication et réglage selon les normes cliniques dans l'environnement mécatronique.
2. Campagne de mesures cliniques (DCAC/CHR Metz Thionville) : inclusion et le suivi des patient.e.s avec la mesure de la résistance électrique cutanée à l'aide de l'outil spécifique. Cette tâche nécessitera de travailler à la rédaction du protocole pour le comité d'éthique (demande CPP et ANSM).

3. Analyse et valorisation des résultats (LEM3/DCAC/CHR Metz Thionville) : caractérisation du niveau de brûlure en comparant les résultats expérimentaux avec les modèles numériques pour aller vers un transfert technologique ou proposition d'un nouveau prototype.

Ce projet est relativement nouveau dans mes activités de recherche, car il a débuté en 2019. Il est actuellement en cours d'exploration avec un objectif de transfert technologique (TRL) bien plus élevé que les autres projets décrits dans ce manuscrit. L'utilisation de techniques, couplant des expérimentations multiphysiques et des simulations numériques, est indispensable pour arriver à comprendre ce qu'il se produit physiologiquement dans les tissus biologiques sains, pathologiques ou endommagés.

La biomécanique est un domaine de recherche qui existe de longue date mais sa structuration est encore jeune. Par exemple la société de biomécanique s'est constituée en 1976 [Société de Biomécanique, 2022]. Les développements en biomécanique sont donc fortement inspirés de la mécanique qui a été structurée depuis plus longtemps. Par exemple, l'identification de propriétés de zone cohésive en utilisant l'imagerie a déjà été faite en mécanique [Richefeu et al., 2012] et commence à arriver en biomécanique [Mohammadi et al., 2021]. Pour clôturer cette partie sur l'endommagement, il est important de mentionner qu'il existe beaucoup d'autres techniques. Elle sont souvent dépendantes de la vitesse chargement en lien avec les effets visqueux observés dans la section 4.3 précédente. Des outils de dynamique rapide, tels que les barres de Hopkinson que nous avons utilisé pour l'ATM [Schmitt et al., 2020], ouvrent aussi beaucoup de possibilités concernant l'accidentologie et les conséquences en traumatologie [Mereb et al., 2022].

Toutes ces techniques mesurent ou affectent directement les propriétés de la microstructure des tissus biologiques. L'observation et le suivi de ces tissus au cours de processus physiques tels que l'hydratation, comme cela a été présenté précédemment dans la section 4.3, ou le vieillissement, pour la peau par exemple [Limbert et al., 2019], sont des informations importantes pour la construction d'outils prédictifs. À nouveau, la difficulté réside dans le fait d'avoir des outils permettant de mesurer les différents phénomènes d'intérêts. L'imagerie multimodale, autrement dit une approche couplant plusieurs modalités d'imagerie sur un même échantillon, est un moyen de répondre à ce besoin. Par exemple, je participe à un projet qui consiste à caractériser la cinétique de contraction d'éponges hémostatiques. L'objectif est de mieux comprendre une technique chirurgicale de comblement osseux qui fait l'objet de la section suivante.

## 4.5 Imagerie multimodale pour suivre la cinétique d'hydratation de dispositifs médicaux à base de collagène

La caractérisation structurelle d'échantillons de collagène n'est pas facile, d'autant plus si ils évoluent au cours du temps et si ils sont ensemencés de cellules vivantes actives. Pour illustrer cette problématique, un projet de l'axe BIO2MS du LEM3 est consacré à la mise en place d'une technique innovante pour la réalisation de l'élévation sinusale. Cette chirurgie de la sphère cranio-maxillo-faciale est décrite sur la figure 4.15. Il s'agit d'une procédure nécessaire avant la pose d'implants dentaires en cas de hauteur résiduelle insuffisante de l'os alvéolaire du maxilaire sous-jacent au sinus (cf. figure 3.1). Cette procédure permet d'augmenter l'épaisseur de l'os et d'assurer la stabilité de l'implant dentaire. L'une des techniques les plus utilisées est l'ouverture latérale, illustrée dans la figure 4.15 [Lye and Tan, 2019]. Une fenêtre est d'abord
<figure><img src="image_48.png" /></figure>

FIGURE 4.15 : Procédure de l'élévation sinusale par la technique de l'ouverture latérale : a) comparaison de la cavité sinusale après et avant l'intervention, b) ouverture de la fenêtre osseuse latérale et soulèvement de la membrane sinusale, c,d) insertion du substitut osseux granulaire, e) maturation osseuse et f) mise en place de l'implant dentaire (adapté de [www.3dcelo.com] et [Lye and Tan, 2019]).

ouverte dans la cavité du sinus, la membrane sinusale est soulevée (cf. figure 4.15.b) et un greffon osseux à base de particule est placé dans le vide créé (cf. figure 4.15.c et 4.15.d). Après régénération, notamment la calcification de l'os (cf. figure 4.15.e), l'implant peut être placé (cf. figure 4.15.f). La figure 4.16 illustre le suivi de la procédure de l'élévation sinusale par imagerie par rayons X (cone beam computational tomography, CBCT).

En raison du risque de complications infectieuses liées aux perforations récurrentes de la membrane sinusale et à la fuite du matériau granulaire dans la cavité antrale du sinus [Testori et al., 2019, Molina et al., 2022], les éponges hémostatiques, généralement des structures en trois dimensions de collagène, ont été utilisées pour remplacer les substituts osseux granulaires et maintenir l'espace [Sohn et al., 2010, Soar et al., 2023]. En tant que tissus à base de collagène, ils présentent l'avantage de stimuler l'adhésion, la différenciation, la migration et la prolifération cellulaires sans présenter de risques de complication même en cas de perforations de la membrane sinusale [Grover et al., 2012, Varley et al., 2016, Dong and Lv., 2016].

D'un point de vue chirurgical, les éponges sont rapidement mouillées dans du sang ou du liquide physiologique (PBS), puis comprimées et insérées dans la cavité sinusale pour maintenir l'élévation de la membrane pendant la maturation osseuse [Lye and Tan, 2019]. Cependant, la principale difficulté liée à ce changement de procédure est de prédire le volume d'éponge à utiliser pour maintenir l'espace sous la membrane (zone jaune dans la figure 4.16). En effet, il n'y a pas encore suffisamment de données dans la littérature pour comprendre et prédire le comportement des éponges hémostatiques dans ces conditions, à commencer par l'effet de l'hydratation. Ces éponges sont principalement utilisées pour contrôler les saignements par pression [Nepal et al., 2023]. Ainsi, aucune étude n'a été faite pour caractériser leur évolution dans ce type d'application clinique.

Deux éponges différentes ont été étudiés : Hemocollagene® et Gelita-spon®. Il s'agit de structures poreuses biocompatibles et entièrement résorbables, constituées de collagène pour la première et de gélatine pour la seconde (dérivée du collagène) [Bello et al., 2020]. Les travaux de Okley et al. [2020] ont montré que la morphologie et les propriétés mécaniques des éponges sont modifiées en présence de fluide. La difficulté majeure est de pouvoir observer et caractériser l'effet de l'hydratation sur ces propriétés. L'hydratation se déroule en deux phases : le fluide occupe les pores vides puis l'eau se lie au collagène, occupant les espaces intramoléculaires entre les molécules de collagène Offeddu et al. [2016]. Comme il s'agit de structures à base de collagène, elles sont peu radio-opaques et donc quasi invisibles au scanner par rayons X comme le présente la figure 4.16 au jour 0 après la chirurgie. La deuxième modalité d'imagerie médicale la plus courante est l'imagerie par résonance magnétique (IRM). Elle permet d'observer la réponse des particules d'eau dans les tissus. Or, si le tissus n'est pas saturé d'eau (première phase d'hydratation), cette technique ne fonctionne pas. Les techniques telles que
<figure><img src="image_49.png" /><figcaption>FIGURE 4.16 : Contrôle de la cavité sinusale après la procédure d'élévation. Une hauteur résiduelle insuffisante de l'os alvéolaire est visible au jour 0 post opération sur les images radiographiques (à gauche) avec en jaune la zone qui doit être minéralisée. Il est possible d'en faire une reconstruction en trois dimension (visible en haut à droite) dans laquelle des éponges hémostatiques commerciales à base de collagène sont insérées pour maintenir le volume. Au bout d'un mois, le plateau sinusal a été relevé (radiographies à gauche) et après deux mois les implants dentaires sont posés (obtenu par courtoisie du Pr Cédric Mauprivez).</figcaption></figure>

la microscopie électronique à balayage [Okley et al., 2020] ou par génération de seconde harmonique, respectivement, sont invasives (revêtement métallique) et présentes de faibles champs d'observation (de l'ordre du millimètre de profondeur par rapport à la surface). En l'occurrence, le volume d'intérêt, autrement dit l'espace à maintenir, est de l'ordre du centimètre cube. La seule approche directe, que nous avons trouvée, a consisté à développer un banc de mesure optique permettant de capturer l'évolution apparente du volume des éponges. Celles-ci ayant une forme cubique, trois caméras ont été disposées perpendiculairement les unes aux autres pour observer l'échantillon sur une durée de 15 jours maximum. Ce banc, conçu et réalisé au LEM3, est présenté sur la figure 4.17.a. À l'aide d'un module d'analyse d'images développé en interne dans le langage Python, nous avons pu obtenir plusieurs courbes d'évolution du volume au cours de l'hydratation dont les résultats normalisés sont présentés sur la figure 4.17.b pour les éponges Gelita-spon®. Les figures 4.17.c, 4.17.d et 4.17.e mettent en évidence le changement de volume via une caméra latérale en présentant respectivement l'état initial, puis après 6h et 12h d'hydratation. La réduction de volume est conséquente lors de l'hydratation avec, pour l'éponge Gelita-spon®, une moyenne d'environ 60% de diminution, comme le montre la figure 4.17.b. Cette réduction de volume est, entre autres, liée au remplacement de l'air dans la structure par de l'eau comme le montre la figure 4.17.d, où une bulle d'air s'échappe, ainsi qu'à la chute des propriétés mécaniques du collagène lorsqu'il passe d'un état sec à hydraté (cf. section 4.3). La contraction en fonction du temps observée, pour les deux éponges, a une forme exponentielle. Il a alors été possible de caractériser la variation de volume associée à un temps caractéristique pour chacune des éponges. Le résultat est présenté sur la figure 4.18.a pour les deux types d'échantillons qui, bien qu'ayant un comportement similaire, ne donnent pas la même réponse. Pour pouvoir répondre à la problématique clinique, il n'était pas nécessaire de maîtriser le changement de propriétés mécaniques et structurales en détail. En effet, un changement de volume peut aussi se traduire par un couplage thermomécanique, notamment
<figure><img src="image_50.png" /><figcaption>FIGURE 4.17 : a) Banc optique de suivi du volume des éponges hémostatiques. b) Résultats de l'évolution du volume en fonction du temps d'hydratation pour six éponges Gelita-spon®. c, d et e) Images d'une éponge Gelita-spon® avant hydratation, après 6h et 12h d'hydratation dans un environnement à température contrôlée de 37°C [Soar, 2021].</figcaption></figure>

grâce à l'analogie thermo-hydraulique (cf. annexe D). Bien que cela ne représente absolument pas les phénomènes physiques à l'œuvre, le rendu numérique est similaire aux observations expérimentales, comme le montre l'évolution de volume numérique superposé à la courbe de contraction sur la figure 4.18.a par rapport aux images c, d et e de la figure 4.17. L'hydratation est un processus complexe qui comprend : une interaction fluide-gaz-solide avec un matériau poreux dont les propriétés mécaniques sont non linéaires voir anisotropes (procédé de fabrication) et inconnues. En raison du manque de données dans la littérature, le modélisation du matériau a été simplifiée avec les hypothèses suivantes :

1. la masse de l'échantillon est conservée, c'est-à-dire que la possibilité de dilution des particules de l'échantillon dans le fluide n'est pas prise en compte;

2. l'écoulement du fluide à l'intérieur de l'échantillon se fait à faible vitesse (laminaire) et en régime permanent (les propriétés du fluide sont constantes dans le temps). De même, la température subit de faibles fluctuations;

3. le matériau est homogène et sera représenté comme un milieu continu isotrope et linéaire;

4. les propriétés du matériau ne dépendent pas du temps ou de la densité.

En utilisant une approche inverse et l'analogie thermo-hydraulique, il a donc été possible de reproduire la courbe d'évolution du volume comme le présente la figure 4.18 [Soar et al., 2023]. Néanmoins, la capacité du matériau à transmettre les fluides, autrement dit la perméabilité, dépend de la perméabilité spécifique du collagène ainsi que de sa structure physique, comme
<figure><img src="image_51.png" /><figcaption>FIGURE 4.18 : a) Caractérisation des propriétés de contraction des éponges hémostatiques avec la reproduction du comportement numérique de l'éponge Gelita-spon® et b) résultat de la méthode inverse utilisant l'analogie thermo-hydraulique via Abaqus [Soar et al., 2023].</figcaption></figure>

le niveau de porosité, le diamètre des pores, l'épaisseur des parois et la surface spécifique [Varley et al., 2016]. D'un point de vue pratique, la circulation des fluides est facilitée pour les architectures dont les canaux sont plus ouverts. Enfin, l'effet de perméabilité du matériau a un impact direct sur l'évolution du développement des cellules vivantes [Varley et al., 2016]. Pour une approche en médecine régénérative, c'est à dire au delà des premières heures où la contraction se produit, il est important de pouvoir caractériser la microstructure dans laquelle les cellules évoluent. Des travaux sont en cours, avec la plateforme IRIS du laboratoire ICube, pour analyser l'effet de l'hydratation sur la microstructure, notamment en utilisant de l'IRM comme le montre la figure 4.19. Il n'est pas facile de révéler la structure de collagène lorsqu'il y a des bulles d'air à l'intérieur, car cela crée des artefacts qui perturbent la mesure. Malgré la difficulté de segmentation, qui n'a pu être épargnée d'une partie manuelle, il a été possible de reconstruire les volumes comme le montre la figure 4.19.a par une approche booléenne (volume en vert moins celui en orange). Cela a permis de suivre l'évolution de la quantité de collagène hydraté dans la structure (en bleu sur la figure 4.19.b) qui tend à rester constant et à légèrement augmenter au cours du temps. Ce premier résultat est notable car il confirme l'hypothèse 1 de l'outil de simulation par analogie thermo-hydraulique précédemment présenté. D'autre part, cette première série de mesure a mis en évidence un niveau de contraction et un temps caractéristique avec un message identique à l'étude par imagerie optique. Par contre, les valeurs sont bien différentes révélant la présence de phénomènes jusqu'à présent négligés. Par exemple, le suivi de la figure 4.17 montre un établissement du régime permanent en quelques heures alors que dans l'étude par IRM il faut plusieurs jours (figure 4.19.b). Cette différence est certainement due à l'effet thermique sur l'hydratation des tissus. En effet, lors de l'étude optique, la température étaient à 37°C alors que dans l'IRM il s'agit de la température ambiante. Cette première phase d'essai à révélé le potentiel de l'IRM pour analyser le couplage entre les phases fluide et solide qui constituent les tissus biologiques mous. Le fait de pouvoir réaliser des essais mécaniques et chimiques sous IRM est une perspective qui pourra alimenter des études hydro-chimio-mécaniques (cf. chapitre 5 et annexe C) [Egli and Ricken, 2019, Chetoui et al., 2022, Royer et al., 2019].
<figure><img src="image_52.png" /><figcaption>FIGURE 4.19 : a) Une image d'imagerie à résonance magnétique d'un quart de mousse d'Hemocollagene® avec en orange l'air et en vert le contour de la structure de collagène. En dessous, le volume de collagène hydraté en trois dimension est obtenu par une opération booléenne. b) Suivi de l'évolution des volumes d'air (Volair en orange), du contour de l'éponge (Voleff en vert) et du collagène hydraté (Volhyd en bleu) [Baldit et al., 2023c].</figcaption></figure>

Ces travaux mettent en évidence un besoin de développement sur la caractérisation des matériaux collagéniques pour la génération ou régénération osseuse. Cela fera aussi l'objet de plus amples développements dans le chapitre 5 concernant mon projet de recherche à long terme. À nouveau l'intégration de modèles de croissance et de minéralisation seront un atout pour la suite de cette étude [Sansalone et al., 2021, Louna et al., 2019, Ganghoffer et al., 2016, Goda et al., 2016]. La caractérisation multimodale ouvre beaucoup de possibilités expérimentales, entre autres pour caractériser l'évolution des tissus osseux [Pottecher et al., 2016]. Ainsi, je participe à une campagne d'étude d'éléments anatomiques osseux murins combinant de l'imagerie multimodale et des essais de flexion trois points.

## 4.6 Mise en évidence de pathologie ou d'effet secondaire de traitements par flexion 3 points

De nombreuses pathologies et traitements associés sont étudiés et testés sur des modèles animaux murins. Les impacts sur la réponse biomécanique des tissus de ces modèles sont une indication pour mieux comprendre leurs effets. Par exemple, le projet ESCALE piloté par le Pr Cédric Laurent, consistait à combiner de l'imagerie multimodale avec des essais mécaniques de flexion trois points pour mieux comprendre l'effet d'une calcification pathologique des os telle que le syndrome de Keutel [Marano, 2022, Keutel et al., 1971]. Comprendre l'effet de la calcification sur les propriétés du tissu osseux est donc une étape importante pour proposer des stratégies préventives ou thérapeutiques. Des études *in vitro* impliquant des modèles murins avec une calcification normale ou pathologique ont été utilisées mais les résultats se limitent généralement à des observations histologiques [Leroux-Berger et al., 2011]. D'autres part, des essais mécaniques peuvent donner accès à la réponse mécanique macroscopique de petits échantillons d'os et permettre des études comparatives, mais ne permettent pas de caractériser les propriétés locales des tissus. Un moyen de combiner les deux est d'utiliser l'imagerie multimodale médicale pour obtenir à la fois des informations sur les tissus osseux et cartilagineux
comme le présente la figure 4.20.a. En plus d'obtenir des propriétés morphométriques des tissus

<figure><img src="image_53.png" /><figcaption>FIGURE 4.20 : a) Méthode de caractérisation des propriétés des tissus osseux de souris mutées (Mgp-/-) et normales (Mgp+/-) à différents stades de calcification. Les fémurs de souris ont été soumis à une imagerie combinée de résonance magnétique et de rayons X ainsi qu'à des essais mécaniques de flexion trois points, afin d'identifier les propriétés osseuses à partir d'une approche inverse basée sur des résultats obtenus par éléments finis (FE). b) Comparaison entre les réponses expérimentale et numérique optimisée ainsi que la distribution de modules de Young correspondante [Laurent et al., 2020].</figcaption></figure>

par imagerie multimodale, la flexion trois points permet d'associer à la structure étudiée une réponse mécanique. Basée sur les travaux de [Laurent et al., 2016], l'utilisation de la tomographie par rayons X (CT) associée à un modèle par éléments finis (FE) individualisé permet de prédire la rigidité globale de l'os étudié ou par méthode inverse d'identifier les propriétés mécaniques de l'os. Cependant, dans le cas de tissus non calcifiés comme les cartilages, les géométries issues du CT peuvent être insuffisantes et donc complétées par l'imagerie à résonance magnétique (IRM) afin de caractériser l'os immature ou le fibrocartilage [Singh et al., 2018]. Cette étude combinant imagerie multimodale, essais mécaniques et simulations individualisées a permis de caractériser la calcification normale et pathologique des fémurs murins, pour mieux comprendre l'effet d'un trouble de la minéralisation osseuse [Laurent et al., 2022a]. Une démarche similaire a aussi été développée pour caractériser l'effet de la mucoviscidose sur la réponse mécanique de fémur de souris par flexion trois points [Sapin-de Brosses et al., 2021].

En parallèle, je coordonnais le projet PEERL (cf. section 2.2.1) qui consistait à développer une démarche similaire mais cette fois sur l'hémimandibule de rats, pour caractériser l'effet de la thérapie au laser à faible intensité sur l'ostéochimionécrose de la mâchoire due aux bisphosphonates (BP) et décrit dans la section 3.2.3. La zone d'intérêt est donc à nouveau cranio-maxillo-faciale avec un focus sur la mandibule (cf. figure 3.1). Les BP sont couramment utilisés
pour le traitement des maladies osseuses telles que l'ostéoporose, l'hypercalcémie maligne et les métastases osseuses. L'ostéonécrose de la mâchoire liée aux BP (BRONJ) est un effet secondaire majeur de ces médicaments, qui survient après une extraction dentaire dans 61.8% des cas [Saad et al., 2012]. Cette nécrose entraîne des fractures de la mâchoire, comme celle présentée dans la figure 3.15. À ce jour, l'étiopathogénie de la BRONJ n'a pas été complètement élucidée et les résultats des traitements actuels sont incertains. Différentes thérapies préventives ont été proposées en complément du traitement chirurgical telles que : la colle de fibrine [Lesclous et al., 2011], la thérapie au laser à faible intensité [Vescovi et al., 2013] ou l'usage de membrane amniotique [Ragazzo et al., 2018]. Prometteuses dans les séries d'étude de cas, ces thérapeutiques sont peu étudiées en préclinique faute de modèle animal reproductible. Pour répondre à ce manque de connaissances, un modèle a été construit pour induire la BRONJ chez le rat [Ledouble, 2022]. Des fractures hémimandibulaires ont été réalisées post-mortem à l'aide du banc de flexion trois points, conçu et fabriqué au LEM3, comme le montrent les figures 4.21.a et 4.21.b.

<figure><img src="image_54.png" /><figcaption>FIGURE 4.21 : a) Images d'une mandibule et d'un hémimandibule de rat avec l'emplacement de la charge, b) hémimandibule à l'intérieur du banc d'essai de flexion, c) un exemple de courbe force/déplacement et d) résultats de rigidité sur la base de données.</figcaption></figure>

Les courbes de force en fonction du déplacement obtenues (cf. un exemple dans la figure 4.21.c) ont été post-traitées pour extraire la rigidité sur l'ensemble de la base de données qui a permis de discriminer l'effet du traitement aux BP (cf. figure 4.21.d). Cette augmentation de la rigidité est contre-intuitive par rapport à la fragilité clinique qui mène à la fracture telle que présentée dans la figure 3.15.

Pour étudier ce phénomène, l'imagerie de la microstructure a été réalisée grâce la tomographie par rayons X (CT). Cette technique a permis d'observer de nombreuses porosités comme le montre la figure 4.22.a. Il sera intéressant d'évaluer comment le traitement aux BP peut affecter la microstructure et donc la réponse mécanique de l'ensemble de la structure. Les coupes provenant du CT permettent de reconstruire des objets en trois dimensions (3D) après segmentation, tels que le présente la figure 4.22.b. Cet exemple met en évidence les différentes parties composant l'hémimandibule avec la ligne de fracture obtenue par l'essai de flexion trois points entre les parties bleu et verte. La réalisation d'images CT avant l'essai mécanique à rupture a permis de produire un jumeau numérique comme le montrent les figures 4.22.c et 4.22.d en uti-
lisant le logiciel de simulation par éléments finis (FE) Abaqus. L'objectif, actuellement, est de reproduire la méthode proposée par Laurent et al. [2022a] avec Metafor sur Abaqus. Il sera donc intéressant de travailler sur les paramètres mécaniques pour tenter de reproduire l'expérience en termes de courbe de force en fonction du déplacement, telle que celle présentée sur la figure 4.21.c, mais aussi de distribution de propriétés mécaniques en lien avec la densité osseuse observée au CT. Tout ce travail nécessite des processus d'automatisation pour être étendu à

<figure><img src="image_55.png" /><figcaption>FIGURE 4.22 : a) Coupe transversale de l'hémimandibule obtenue au scanner par rayons X, b) segmentation géométrique d'un hémimandibule fracturée avec le trait de fracture entre les zones bleu et verte. L'incisive est représentée en gris et les molaires sont en marron, jaune et rouge. c) simulation par éléments finis reproduisant l'étape initiale expérimentale et d) étape finale avec le champ de déplacement.</figcaption></figure>

l'ensemble de la base de données qui comporte actuellement 142 hémimandibules dont 41 avec les données CT pour réaliser des jumeaux numériques. En considérant la symétrie droit gauche, ces jumeaux numériques représenteraient 82 hémimandibules. Pour vérifier cette hypothèse, une première analyse sur les données mécaniques a été réalisée et la figure 4.23.a ne révèle pas de différence entre les raideurs obtenues sur les hémimandibules droites et gauches incluant celles ayant subit le CT avant l'essai mécanique. D'autre part, l'influence de la présence ou non des dents a posé beaucoup de questions, notamment avec les chirurgies permettant d'initier la BRONJ. L'effet de l'incisive à croissance continue qui représente une partie non négligeable du volume apparent de l'hémimandibule a été testé. Ainsi, la figure 4.23.b représente une étude statistique sur six paires d'hémimandibules qui ont été soumises à l'essai de flexion trois points avec la droite sans incisive (healthy wo incisor) et la gauche sans intervention (healthy). Comme il n'y a pas de différence significative entre les deux groupes, il n'est pas nécessaire, dans un premier temps, d'intégrer cet élément dans les jumeaux numériques. En perspective, d'autres techniques sont à l'étude pour discriminer l'effet de ce traitement avec, par exemple, de l'analyse Raman de la zone affectée par la BRONJ ou une étude des propriétés mécaniques des tissus osseux par nanoindentation [Ledouble et al., 2022]. J'ai mené une première campagne d'essais avec deux traitements aux BP qui n'a pas révélé de différence au niveau de la réponse mécanique de l'os à l'échelle nanométrique comme le montre la figure 4.24.

Dans le cadre de la médecine régénérative, les dispositifs de substitution sont amenés à remplacer divers éléments dans le corps humain. Il est donc important d'être en mesure non seulement de caractériser les substituts mais aussi les tissus engendrés à terme. Cet axe sur l'identification des propriétés mécaniques de l'os en fonction de différentes conditions de développement est essentiel dans un groupe de biomécanique. En effet, la minéralisation des tissus mous permet de produire de l'os. Comprendre les différents phénomènes physiques qui prennent place dans ce processus est indispensable pour concevoir des outils prédictifs et lier les domaines de
<figure><img src="image_56.png" /><figcaption>FIGURE 4.23 : Analyses statistiques : a) de la réponse mécanique entre les hémimandibules droites et gauches et b) de l'effet de la présence ou non de l'incisive à croissance continue.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_57.png" /><figcaption>FIGURE 4.24 : Analyse statistique de modules d'élasticités obtenus par nanoindentation sur différentes localisations : saines (healthyBPS) et nécrosées (ocnBPS) avec traitement aux biphosphonates ainsi qu'avec un ajoute de corticoïdes : saines (healthyBPS+Corti) et nécrosées (ocnBPS+Corti). Les échantillons étaient imprégnés en résine pour être stable dans le nanoindenteur et des mesures ont été réalisées sur celle-ci (resin) à la fois comme référence mais aussi pour vérifier que la différence est bien significative.</figcaption></figure>

recherche sur les tissus mous et durs (osseux) souvent dissociés.

Ce thème de recherche est idéal pour un projet à long terme. Le chapitre suivant présente une proposition de thématique, sur plusieurs années, catalysant une bonne partie des sujets présentés dans celui-ci pour les orienter dans un axe principal. Il s'agit de l'identification et de la modélisation des couplages hydro-chimio-mécaniques dans les matrices mucoïdes. En effet, ces dernières représentent l'élément précurseur à de nombreux tissus mous et, par leur minéralisation, des tissus osseux.
# Chapitre 5

## Biomécanique d'un matériau modèle pour la compréhension des couplages hydro-chimio-mécaniques dans les matrices mucoïdes

Ce projet a fait l'objet d'une demande à l'appel à projet générique de l'Agence Nationale de la Recherche en 2022. J'ai choisi de le présenter comme mon projet de recherche dans la mesure où j'en suis le porteur avec une implication de 16.8 personne/mois. Ce projet reprend de façon synthétique la méthodologie et les thématiques qui me servent de fil conducteur pour les années à venir. Il est le fruit d'une collaboration entre quatre laboratoires (LEM3, BIOS, LMGC et ICUBE) mais surtout de quatre responsables d'axes de travail (work packages, WP) : la Pr Halima Kerdjoudj, la Dr Chrystelle Po, le Dr Simon Le Floc'h et moi-même. Bien sûr, ce projet ne serait évidemment pas possible sans leurs collaborateurs qui sont : le Pr Cédric Laurent, la Dr Cristina Cavinato, la Pr Nadia Bahlouli, Mme Aurore De Cauwer et Mme Léa Abou Nassif.

<figure><img src="image_58.png" /><figcaption>FIGURE 5.1 : Vue globale du projet avec ses axes de travail (work packages, WP) [Chetoui et al., 2022, Baldit, 2013, Baldit et al., 2022].</figcaption></figure>
Les mots clés associés à ce projet et directement en lien avec les notions présentées dans
le chapitre 4 précédent sont : Biomécanique ; Hydro-chimio-mécanique ; Mécanique pour la
bioingénierie ; Simulation numérique ; Matériau à base de gelée de Wharton et Réticulation.
En combinant des ressources pluridisciplinaires, ce projet vise, à travers 5 axes de travail (WP)
illustrés sur la figure 5.1, à construire et valider un outil prédictif hydro-chimio-mécanique pour
mieux comprendre les matrices mucoïdes (c'est-à-dire les matrices biologiques lâches). Dans le
même temps, il permettra d'étendre les connaissances actuelles sur la gelée de Wharton (GW),
un déchet prometteur de tissu humain, utilisé comme matériau modèle. À terme, le projet
permettra d'améliorer la réponse multiphysique de la gelée de Wharton pour des applications
médicales. Par conséquent, son niveau de maturité technologique (TRL) se situe entre 1 et 3,
mais il pourrait atteindre le niveau 4 en fonction des réalisations à venir.

5.1 Objectifs et hypothèses de recherche

Les couplages hydro-chimio-mécaniques au sein des tissus mucoïdes (tels que le cartilage hyalin,
la vessie, l'estomac...) sont essentiels pour relier les échelles microscopique et macroscopique et
expliquer les interactions entre le comportement cellulaire et la réponse effective du tissu [Bal-
dit, 2013, Uzuner et al., 2020, Ortún-Terrazas et al., 2021, Galbusera et al., 2011]. En réalité,
la maîtrise de ces couplages est un élément clé pour comprendre la synergie complexe des tissus
biologiques et proposer des outils prédictifs de leur bioactivité dans lesquels les états hydro-
mécaniques et chimiques locaux jouent un rôle majeur [Lacroix and Prendergast, 2002, Lacroix
et al., 2019]. À ce jour, une fois appliquée aux tissus biologiques, les modélisations biomécaniques
ne parviennent pas à expliquer les variabilités inter-localisation et inter-donneurs, même si la
composition des tissus est similaire [Baldit, 2018]. Les tissus biologiques sont des matériaux
complexes en raison de leur comportement multi-physique et de leur évolution biophysique liée
à une mémoire par la croissance et le remodelage [Fung, 1993, Latorre and Humphrey, 2018,
Cyron et al., 2017]. De vastes collections de données expérimentales sont donc nécessaires pour
pouvoir établir un modèle numérique solide avec des paramètres optimisés générant des simu-
lations prédictives afin d'améliorer la connaissance du comportement de tissus mucoïdes et de
l'étendre à des applications cliniques [Chetoui et al., 2022, Ortún-Terrazas et al., 2021, Galbu-
sera et al., 2011, Wilson et al., 2005]. De ce constat est né ce projet de recherche qui consiste
à caractériser une matrice mucoïde représentative d'un point de vue hydro-chimio-mécanique
pour des applications médicales et plus particulièrement de médecine régénérative.

L'objectif principal de ce projet est donc d'établir un lien entre les expériences, les simula-
tions numériques et la modélisation (lois de comportement à plusieurs échelles) afin d'étudier
et de prédire les couplages hydro-chimio-mécaniques dans les tissus biologiques mous, en se
concentrant sur les matrices mucoïdes. Dans un premier temps, il est nécessaire de disposer
d'un modèle de matériau biologique modulable bien connu pour alimenter une procédure de
méthode inverse et valider les vertus des outils prédictifs qui en découlent.
Un consortium national a été créé pour répondre à cette problématique. Il comprend trois
équipes de biomécanique des laboratoires ICUBE, LMGC et LEM3 ainsi qu'une équipe de
biologistes du laboratoire BIOS avec l'appui du CHRU de Reims. Au regard des travaux
récents du consortium [Baldit et al., 2022, Dubus et al., 2022a,b, Scomazzon et al., 2021],
la GW apparaît comme un matériau approprié et modulable présentant des interactions hydro-
chimio-mécaniques. Assurant la flexibilité du cordon ombilical, le rôle principal de la GW est
la résistance aux contraintes de torsion et de compression imposées aux vaisseaux ombilicaux
pendant le développement du fœtus [Bacsich and Riddell, 1945]. Outre son rôle protecteur, la
GW est un riche réservoir de facteurs de croissance et contient des quantités significatives de
collagène, d'acide hyaluronique et de glycosaminoglycanes (GAG). Cette composition encou-
rage son utilisation comme greffon pour les plaies difficiles à cicatriser [Scomazzon et al., 2021,
Beiki et al., 2017]. Représentant une opportunité précieuse pour le développement de substituts
biologiques, car ils peuvent être facilement réalisés d'un point de vue technique et éthique, la
GW a été largement étudiée par les biologistes [Dubus et al., 2022a,b, Scomazzon et al., 2021,
Beiki et al., 2017] mais peu par les biomécaniciens [Baldit et al., 2022, Gervaso et al., 2014,
Pennati, 2001].

Le deuxième objectif est d'étudier en profondeur les matériaux dérivés de la GW afin de maîtriser leur comportement hydro-chimio-mécanique et de produire des outils numériques prédictifs. Enfin, à partir des caractérisations biomécaniques « à un instant donné » des deux objectifs précédents, le troisième objectif se concentre sur l'impact de la bioactivité sur le comportement hydro-chimio-mécanique de ce matériau prometteur en étudiant la réponse de l'hôte et l'intégration des tissus. Un modèle animal murin sera donc mis en place pour recueillir des données in vivo sur les structures de GW implantées. Cette étape ultime permettra de valider les outils développés pour sélectionner le meilleur matériau dérivé de la GW pour des applications médicales sur la base des caractéristiques biomécaniques, en vue d'applications humaines.

L'hypothèse principale consiste à considérer les couplages entre les phases solides et fluides, ainsi que les composants chimiques des deux, plus précisément les GAG chargés électriquement et combinés au collagène ainsi que les ions physiologiques. L'interaction fluide-structure sera modélisée comme un milieu continu homogénéisé dans le cadre de la poro-mécanique [Chetoui et al., 2022, Uzuner et al., 2020, Ortún-Terrazas et al., 2021, Galbusera et al., 2011, Derrouiche et al., 2019, Mow et al., 1980, Lanir, 1987] tandis que le couplage chimio-mécanique sera généré par l'équilibre du potentiel chimique à travers l'osmose [Chetoui et al., 2022, Ortún-Terrazas et al., 2021, Galbusera et al., 2011, Wilson et al., 2005]. Sur la base de résultats préliminaires, il est considéré que l'ajustement des réticulations [Soar et al., 2023, Scomazzon et al., UNDER REVIEW] et de la teneur en GAGs [Scomazzon et al., 2021, Legouffe et al., 2022, Davidenko et al., 2015], sur des structures géométriquement contrôlées, est suffisant pour moduler les phénomènes d'interaction. Cela permettra donc de discriminer les couplages hydromécaniques des couplages chimio-mécaniques. Enfin, la combinaison de techniques d'imagerie multimodale lors de l'exécution de chargements hydro-chimio-mécaniques et le suivi de la réponse de l'animal à l'intégration des matériaux devraient fournir suffisamment de données pour permettre la construction d'outils prédictifs.

Les connaissances du consortium sur ce type de matrice, qui présente une bonne répétabilité
biomécanique [Baldit et al., 2022, Dubus et al., 2022a,b] et qui permet de moduler la réticulation
[Adamiak and Sionkowska, 2020, Scomazzon et al., UNDER REVIEW], la teneur en GAGs
[Scomazzon et al., 2021, Legouffe et al., 2022] et/ou l'environnement [Baldit, 2013, Drost et al.,
1995, Huyghe, 2010], constituent une force. De plus, comme il s'agit d'un produit recyclé et pro-
metteur pour de futures applications médicales, l'enrichissement des connaissances en matière
de couplages hydro-chimio-mécaniques dans la GW apparaît comme un élément crucial pour
l'innovation médicale. Ainsi, ce projet a pour but de générer une grande quantité de données
pluridisciplinaires, dans un formalisme inspiré de C4Bio, qui ne sont pas encore disponibles
dans la littérature.

5.2 Positionnement du projet

Au cours des cinq dernières décennies, les couplages hydro-chimio-mécaniques au sein des tis-
sus biologiques ont été identifiés en se concentrant généralement sur les interactions poro-
mécaniques (ci-après appelées hydro-mécaniques) ou chimio-mécaniques [Ortún-Terrazas et al.,
2021, Wilson et al., 2005, Mow et al., 1980, Lanir, 1987, do Nascimento et al., 2020]. Ces
couplages peuvent être facilement illustrés en capturant la réponse mécanique en fonction du
temps et en changeant la concentration en sel de l'environnement fluide par compression confinée
[Drost et al., 1995], comme présenté dans la figure 5.2, mais ils peuvent également être exercés
via des tests de traction uni- ou bi-axiaux [Huyghe, 2010, Baldit, 2013].

<figure><img src="image_59.png" /><figcaption>FIGURE 5.2 : a) Variation de la concentration en [NaCl] au cours d'un essai de compression en milieu confiné, mettant en évidence la chimio-sensibilité entre les étapes (1) et (2), tandis que les étapes (3) et (4) montrent la réversibilité du comportement hydromécanique [Drost et al., 1995]. b) Résultats préliminaires sur un hydrogel dérivé de la GW produit par BIOS et testé par LEM3. La force imposée de 0.25 N a induit une réponse de fluage qui témoigne le couplage hydromécanique pendant 65 s. Par la suite, un changement de [NaCl] a induit un écart sur la force et le déplacement, mettant en évidence le couplage chimio-mécanique.</figcaption></figure>

Ces observations physiques sont difficiles à caractériser car elles nécessitent des modèles et
des mesures complexes et précises. Les simulations, via des jumeaux numériques utilisant des
approches inverses, aide à dissocier les contributions des différents phénomènes aux comporte-
ments observés expérimentalement [Chetoui et al., 2022, Baldit, 2013, Ortún-Terrazas et al.,
2021, Galbusera et al., 2011, Lacroix et al., 2019, Baldit, 2018]. Les simulations hydro-chimio-
mécaniques nécessitent des modèles multi-physiques qui prennent en compte l'interaction ho-
mogénéisée entre la structure, le fluide et l'effet de l'environnement chimique du matériau
[Chetoui et al., 2022, Ortún-Terrazas et al., 2021, Galbusera et al., 2011]. Les modèles existants
traduisent ces phénomènes avec des modèles respectivement hydro-mécaniques et osmotiques
[Chetoui et al., 2022, Ortún-Terrazas et al., 2021, Galbusera et al., 2011, Derrouiche et al.,
2019]. Dans le cadre des grands déplacements et des grandes déformations, des lois constitu-
tives hyper-élastiques non linéaires sont utilisées, avec l'avantage de dériver de la définition
de la densité d'énergie de déformation. Elles permettent alors une description additive des
couplages mécaniques, hydro-mécaniques et chimio-mécaniques. En première approximation, le
couplage hydro-mécanique utilise la loi de Darcy générant une pression supplémentaire à la fois
sur la structure solide et sur le fluide associé grâce au paramètre ou tenseur de perméabilité.
Le couplage chimio-mécanique ajoute une pression hydrostatique liée à minima aux potentiels
chimiques du fluide et du solide. Initialement conçus pour la mécanique des sols, ces modèles
de couplage, établis de longue date, nécessitent de nombreuses données expérimentales souvent
difficiles à mesurer à l'échelle macroscopique et même microscopique, comme par exemple la
porosité d'une matrice de collagène [Chetoui et al., 2022, Ortún-Terrazas et al., 2021, Galbusera
et al., 2011]. En raison de la complexité de ce type de modèles, il résulte souvent des jumeaux numériques une non unicité de solutions. La difficulté de définir un ensemble unique de paramètres prédictifs provient de deux observations principales : le comportement anisotrope et non linéaire des structures de collagène, et leurs états de contrainte mécanique inconnus [Baldit, 2018, Tappert et al., 2022b,a, Dusfour et al., 2021, Kandil et al., 2020]. Cependant, il permet de construire des modèles prédictifs pour des applications cliniques actuelles [Chetoui et al., 2022, Ortún-Terrazas et al., 2021, Galbusera et al., 2011, Derrouiche et al., 2019, Soar et al., 2023] telles que celles présentées dans la figure 5.3 pour un organe, le disque intervertébral [Chetoui et al., 2022], ou une structure de collagène, une mousse hémostatique utilisée comme mainteneur d'espace dans le cas de chirurgie du sinus [Soar et al., 2023].

<figure><img src="image_60.png" /><figcaption>FIGURE 5.3 : a) Jumeau numérique du disque intervertébral développé par le LMGC et prenant en compte les couplages hydro-chimio-mécaniques pour prédire le gonflement du disque [Chetoui et al., 2022]. b) Jumeau numérique développé par le consortium pour prédire la variation du volume de la mousse hémostatique due à l'hydratation pour la procédure d'élévation sinusienne [Soar et al., 2023].</figcaption></figure>

Les outils d'imagerie expérimentale tels que la microscopie Raman [do Nascimento et al., 2020, Ledouble et al., 2022], la microscopie électronique à balayage (SEM, figure 5.4.a) [Scomazzon et al., UNDER REVIEW, Okley et al., 2020], la génération de seconde harmonique (SHG) [Dubus et al., 2022b, Cavinato et al., 2020], l'imagerie par résonance magnétique (IRM) [Soar et al., 2023, Baldit et al., 2023c, Kuchler-Bopp et al., 2020, Beckmann et al., 2009] et la tomographie computationnelle à rayons X (CT, figure 5.4.b) [Baldit et al., 2023c, Laurent et al., 2022a] permettent de caractériser les directions d'anisotropie afin d'améliorer les modèles numériques. De plus, une caractérisation mécanique précise et une estimation de l'état de chargement physiologique permettent de s'assurer que le domaine de réponse mécanique pris en compte est bien correct [Chetoui et al., 2022, Baldit et al., 2022, Baldit, 2018].

<figure><img src="image_61.png" /><figcaption>FIGURE 5.4 : a) Gelée de Wharton native et réticulée à la génipine observée au microscope électronique à balayage (SEM) [Scomazzon et al., UNDER REVIEW]. b) Tomographie par rayons X (CT) d'une mousse hémostatique à base de collagène et coupe transversale de trois différentes membranes de collagène empilées (collaboration du LEM3 et de BIOS).</figcaption></figure>
Les inconnus sur l'état de contrainte mécanique proviennent du fait que les tissus biologiques sont précontraints pendant la croissance et le remodelage tout au long de la vie [Fung, 1993, Latorre and Humphrey, 2018]. Ils peuvent être révélés en coupant le tissu [Tappert et al., 2022b,a, Dusfour et al., 2021], en utilisant, par exemple, la technique de carottage présentée à la figure 5.5.a. Combinée à un modèle solide et à une méthode inverse, ces mesures permettent de produire des résultats de simulation aussi proches que possible des conditions physiologiques [Chetoui et al., 2022].

<figure><img src="image_62.png" /><figcaption>FIGURE 5.5 : a) Déformation libérée par les précontraintes dans le disque de l'articulation temporo-mandibulaire natif [Tappert et al., 2022b,a] et révélées par la technique du carottage combinée à la corrélation d'images numériques (collaboration du LEM3 et du LMGC).
b) Résultats préliminaires de l'effet de la lyophilisation sur l'état mécanique de la GW : dans une première étape (i), une membrane lyophilisée a été saturée en liquide et étirée; ensuite (ii), une fois lyophilisée, elle a révélé une direction d'anisotropie et a montré un effet Poisson avec une contraction transversale; en fin (iii), la réhydratation a montré qu'il n'y avait pas de mémoire de la forme initiale (collaboration du LEM3 et du BIOS).</figcaption></figure>

Il est donc également important de comprendre la microstructure en termes d'organisation des fibres de collagène [Cavinato et al., 2021] et le type de réticulation présent entre les fibres [Piao et al., 2022a]. Cette connaissance est cruciale pour déchiffrer et prédire les réponses mécaniques et plus précisément le comportement global du matériau [Piao et al., 2022b, Baldit et al., 2014b]. D'après les travaux du consortium [Baldit et al., 2022, Dubus et al., 2022b, Scomazzon et al., 2021, UNDER REVIEW], la GW semble être un matériau modèle présentant une réponse hydro-chimio-mécanique. Malgré les propriétés biologiques vertueuses de la GW, son taux de dégradation élevé *in vivo* limite son application à grande échelle, en particulier dans la réparation des tissus osseux. Pour résoudre ce problème, le consortium a travaillé sur la réticulation de la GW avec des molécules naturelles telles que la génipine [Scomazzon et al., 2021, Adamiak and Sionkowska, 2020, Scomazzon et al., UNDER REVIEW] (qui forme des liaisons covalentes avec la lysine et l'hydroxylysine) et les polyphénols (qui forment des liaisons hydrogènes avec le groupe carbonyle et le groupe amino libre), ce qui permet la réticulation intramoléculaire et intermoléculaire du collagène sans affecter sa structure secondaire (cf. figure 5.4.a). Ces modifications microstructurales affectent directement la réponse mécanique du matériau, comme le montre la figure 5.6.a, sans compromettre sa réponse biologique. L'effet d'un agent de réticulation sur la GW décellularisée (DGW) est présenté avec une concentration croissante (DGWc1.1, 1.2 et 1.3). Il est comparé à la GW non réticulée et à la membrane collagénique Bio-Gide® (BG) de Geistlich, un produit de référence dans le domaine des pansements osseux. Actuellement, deux autres techniques de réticulation sont à l'étude [Scomazzon,
2023] mais ne sont pas présentées ici pour des raisons de confidentialité. Comme les fibres de collagène de la GW ne présentent pas de direction spécifique d'alignement [Baldit et al., 2022, Dubus et al., 2022b, Pennati, 2001, Gervaso et al., 2014], les structures réticulées dérivées de la GW représentent des matériaux prometteurs pour étudier les effets des réticulations sur les réponses mécaniques et globales. Le LMGC a effectué des simulations pour expliquer comment les réticulations affectent la réponse mécanique et volumique des fibres de collagène [Piao et al., 2022a,b], dont un modèle microstructurel réticulé bidirectionnel est représenté à la figure 5.6.b.

<figure><img src="image_63.png" /><figcaption>FIGURE 5.6 : a) Comparaison des modules d'élasticité linéaire de la membrane de référence BG, de la GW et des dérivés de la GW pour des conditions lyophilisées (en haut) et saturées en liquide (en bas). Ces résultats préliminaires ont été obtenus selon la procédure validée par Baldit et al. [2022] (collaboration du LEM3 et du BIOS). b) Des simulations ont été réalisées par le LMGC pour expliquer comment les réticulations, en rouge et en bleu, pour différencier leurs directions, affectent la réponse mécanique et volumique des fibres de collagène [Piao et al., 2022a,b].</figcaption></figure>

Finalement, la GW présente l'avantage de pouvoir être façonnée comme une membrane ou
un hydrogel imprimé en 3D pour s'adapter à divers montages expérimentaux [Galbusera et al.,
2011, Dubus et al., 2022b, Scomazzon et al., 2021, UNDER REVIEW]. Dans la lignée du consor-
tium C4Bio, une grande attention doit être accordée à l'état de contrainte induit par le proces-
sus de fabrication [Suo et al., 2021]. Cet état mécanique inconnu est crucial pour caractériser
avec précision les couplages hydro-chimio-mécaniques, en particulier en ce qui concerne les lois
de comportement non linéaires. Les techniques de lyophilisation ou d'impression 3D peuvent
générer un tel état de précontrainte qui peut être transformé en avantage pour produire un
substitut de tissu reproduisant l'état mécanique natif. Comme résultat préliminaire, l'effet de
la lyophilisation, par exemple, ne semble pas affecter l'état mécanique mais l'orientation des
fibres de la microstructure. En fait, la figure 5.5.b montre qu'aucune contrainte n'a été libérée
après l'étirement préalable, ce qui met en évidence l'effet de la température sur la mémoire
de forme du collagène [Andrysiak et al., 2018]. Même s'il n'y a pas de précontrainte induite,
une direction préférentielle apparaît après la lyophilisation sous une charge de traction, ce qui
signifie qu'une membrane avec une direction d'anisotropie peut être générée. Ce réglage des
propriétés mécaniques peut également être étendu aux structures 3D qui présentent la même
sensibilité [Suo et al., 2021].
<figure><img src="image_64.png" /><figcaption>FIGURE 5.7 : a) Coupe transversale IRM (grande image) et reconstruction 3D (en bas, à gauche) d'une mousse hémostatique à base de collagène et d'une membrane dérivée de la GW. b) Cinétique d'hydratation de la mousse hémostatique avec, en vert, le volume effectif de la mousse diminuant en raison de l'hydratation, en orange, le volume d'air piégé dans la mousse diminuant également, conduisant, en bleu, à un volume de collagène hydraté constant et augmentant légèrement avec le temps [Baldit et al., 2023c] (collaboration d'ICUBE, LEM3 et BIOS).</figcaption></figure>

Pour confirmer et enrichir ces hypothèses et ces premières observations, les techniques d'imagerie 3D sont des atouts majeurs (cf. figure 5.4.b et 5.7.a) qui permettent, pour l'IRM, un suivi de la bioactivité in vivo donnant accès à la localisation et à la migration des cellules marquées au fer [Kuchler-Bopp et al., 2020, Laurent et al., 2022a, Schleich et al., 2014, Sun et al., 2014]. L'intégration tissulaire peut donc être évaluée et suivie en fonction de la réponse de l'hôte et confirmée grâce aux examens histomorphologiques classiques pour caractériser l'intégration tissulaire [Dubus et al., 2022b, Scomazzon et al., 2021, UNDER REVIEW]. D'après les connaissances du consortium, il n'existe actuellement aucune étude pluridisciplinaire impliquant des expériences, des simulations numériques et des modélisations pour étudier les couplages hydrochimio-mécaniques avec un tel matériau modulable. D'autre part, cette collaboration offre des perspectives significatives en termes d'applications médicales liées à la régénération des tissus mous [Connelly et al., 2020, Penolazzi et al., 2020, Wachs et al., 2017], au pansement des grandes plaies [Beiki et al., 2017] et, une fois renforcée, à la régénération osseuse guidée [Scomazzon et al., 2021, UNDER REVIEW].

Ce projet de recherche pluridisciplinaire a été soumis à l'ANR dans l'axe Ingénierie et sciences des procédés (B.4) car il combine des concepts d'ingénierie avec des applications innovantes en biomécanique et en mécanique pour la bio-ingénierie. Associées à un budget de 600k€ sur 4 ans, une méthodologie et une gestion du risque ont été établies. Les éléments, leur séquencement et les résultats attendus sont bien évidemment dépendants de l'obtention du financement pour pouvoir être réalisés sur la durée annoncée.

## 5.3 Méthodologie et gestion du risque

Ce projet vise à répondre à de nombreuses inconnues liées à la porosité, à la perméabilité dépendante de la déformation, aux effets de potentiels chimiques et à d'autres observations qui peuvent être identifiées grâce à des jumeaux numériques tels que ceux présentés dans la figure 5.3. Comme mentionné précédemment, le projet se concentre sur les matériaux dérivés
de la GW en raison de ses propriétés modulables et de sa capacité à présenter des couplages
hydro-chimio-mécaniques (figure 5.2.b). De plus, la GW offre un potentiel exceptionnel pour
les applications d'ingénierie tissulaire en servant de plateforme bioactive soutenant l'adhésion,
la croissance et la différenciation des cellules endogènes [Dubus et al., 2022b, Scomazzon et al.,
2021, Beiki et al., 2017]. Cependant, la nouvelle réglementation européenne sur les disposi-
tifs médicaux considère les tissus d'origine humaine comme des dispositifs médicaux à haut
risque (classe III, cf. régulations 2017/745 et 2017/746). Ces restrictions réglementaires rendent
difficile l'approbation clinique des allogreffes de GW. La décellularisation a été utilisée pour
résoudre ce problème en maintenant l'efficacité biochimique [Dubus et al., 2022b] et en facili-
tant l'expérimentation mécanique, en réduisant les risques de contamination et en se conformant
aux réglementations des laboratoires non biologiques [Baldit et al., 2022, Dubus et al., 2022b].
En utilisant une approche spécifique, mesurable, réalisable, pertinente et temporelle (SMART),
ce projet interdisciplinaire a été divisé en quatre axes de travail (WP) interconnectés, comme
le montrent les figures 5.1 et 5.8, ainsi qu'un WP0 consacré à la gestion et à la diffusion des
résultats de la recherche à venir.

<figure><img src="image_65.png" /><figcaption>FIGURE 5.8 : Calendrier du projet avec les illustrations des résultats attendus des axes de travail (WP) [Chetoui et al., 2022, Baldit et al., 2022, Baldit, 2013, Dubus et al., 2022b, Tappert et al., 2022b,a, Piao et al., 2022a,b].</figcaption></figure>

Les WP1, WP2 et WP3 progresseront en parallèle, tandis que le WP4 combinera toutes les
expertises pour avancer vers des applications médicales au cours de la seconde moitié du projet
grâce à l'intégration tissulaire dans un modèle animal.

5.3.1 Axe de travail 0 (WP0) : gestion et diffusion (tous les partenaires dirigés par le Dr Adrien BALDIT)

Je soutiendrai le projet en minimisant les risques et en maximisant l'impact. Dans la première
tâche T0.1, je managerai le projet afin d'assurer la conformité des objectifs scientifiques et
techniques tout en détectant les problèmes éventuels et en initiant, si besoin, des mesures
d'urgence. Simultanément, je gérerai le processus de recrutement international de cinq employés
en soutien scientifique, par le biais de la tâche T0.2, dans le cadre de la directive sur l'égalité
de traitement et de l'intégration des genres [Commission Européenne, 2023]. Pour assurer une
communication claire et efficace entre les partenaires, un plan de gestion des données (DMP) sera généré à l'aide de DMPOpidor, dès 2024, et sera régulièrement mis à jour dans le cadre de la tâche T0.3 afin de générer des données trouvables, accessibles, interopérables et réutilisables (approche FAIR, cf. sous section 1.4.2). Pour garantir la fiabilité, des serveurs de données sécurisés (tels que GitLab, B'UL et PETA de l'Université de Lorraine) seront utilisés pour protéger les données à travers le processus de réplication tout en offrant un accès facile à tous les partenaires. Enfin, en plus de la diffusion des données à l'intérieur du projet, les résultats seront diffusés grâce à la tâche T0.4 à travers des contributions à des conférences, des publications évaluées par des pairs, et des dépôts de données à fort impact (tels que Zenodo ou DOREL).

Résultats attendus :

1. Favoriser le recrutement du personnel de soutien scientifique dans le cadre de l'égalité des chances et de la diversité, de l'équité et de l'inclusion.

2. Développer un plan de gestion des données FAIR aligné avec les recommandations de la science ouverte.

3. Diffusion des résultats au sein de la communauté scientifique, ainsi que par l'enseignement et la vulgarisation pour un public plus large.

Gestion des risques : Aucun risque particulier n’est attendu, car les membres du consortium se connaissent bien et ont l’habitude de travailler en collaboration, avec de grandes quantités de données dans le cadre de la science ouverte [Tappert et al., 2022b, Dusfour et al., 2021].

5.3.2 Axe de travail 1 (WP1) : conception des structures de GW (BIOS, LEM3 & ICUBE dirigé par la Pr Halima KERD-JOUDJ)

Cet axe de travail répond à tous les objectifs du projet. Des structures 2D et 3D sont déjà produites par BIOS, respectivement par lyophilisation et, après digestion enzymatique, par moulage ou impression 3D [Beiki et al., 2017]. Ces techniques de production permettent d'adapter la géométrie de l'échantillon aux bancs d'essai mécanique et d'imagerie. Dans la première tâche T1.1, la composition biochimique des structures sera ajustée pour générer un ensemble d'échantillons de référence afin d'observer les interactions hydro-chimio-mécaniques qui se produisent pendant la réticulation chimique et les processus de digestion enzymatique de la hyaluronidase [Dubus et al., 2022b, Scomazzon et al., 2021, Legouffe et al., 2022, Scomazzon et al., UNDER REVIEW]. Dans le cadre de la tâche T1.2, les modifications microstructurales induites seront surveillées pendant l'hydratation [Soar et al., 2023, Baldit et al., 2023c] à l'aide des installations du LEM3 et d'ICUBE, c'est-à-dire la tomographie par rayons X et l'IRM, respectivement. Le scanner à rayons X donnera accès à la structure solide sèche (figure 5.4.b) et l'IRM mettra en évidence les molécules d'eau (figure 5.7.a). Deux inconnues doivent être résolues : la biocompatibilité des dérivés de GW réticulés et la précontrainte induite par la procédure de fabrication. Cette dernière sera révélée dans la tâche T1.2 avec des traitements thermiques ou la variation de pression d'extrusion et deviendra une force pour l'amélioration ultérieure des structures dans le cadre de la tâche T1.3. A cette fin, le financement d'un ingénieur d'étude a été demandé pour travailler sur la production des structures, les essais de biocompatibilité et l'impression 3D selon la norme ISO 10993.

Résultats attendus :

1. Échantillons dérivés de la GW avec différentes compositions pour la caractérisation hydro-chimio-mécanique.
2. Évaluation biologique et moulage des échantillons les plus appropriés pour les expériences in vivo.

3. Échantillons façonnés pour les outils d'imagerie médicale et implantation dans un modèle animal murin.

Gestion des risques : La conception des structures présente un faible risque en termes de com-
patibilité avec les dispositifs expérimentaux existants, puisque des résultats préliminaires ont
déjà été obtenus [Baldit et al., 2022, Dubus et al., 2022b, Scomazzon et al., 2021, UNDER
REVIEW] (cf. figures 5.2.b, 5.4, 5.5.b, 5.6.a et 5.7.a). Pour faire face à tout risque potentiel,
des structures bien stabilisées telles que la membrane Bio-Gide® (BG) (cf. figure 5.6.a) et les
mousses hémostatiques à base de collagène (cf. figure 5.3. b, 5.4.b, 5.7) seront utilisées comme
références.

5.3.3 Axe de travail 2 (WP2) : caractérisation biomécanique des structures de GW (tous les partenaires dirigés par le Dr Adrien BALDIT)

La modification de la structure solide réticulée à l'échelle des pores révélera le couplage hy-
dromécanique en affectant sa perméabilité [Baldit et al., 2022, Uzuner et al., 2020, Mow et al.,
1980, Lanir, 1987]. D'autre part, la modification de la concentration d'ions dans l'environne-
ment ou de la teneur en GAG par digestion enzymatique [Dubus et al., 2022b, Scomazzon
et al., 2021, Legouffe et al., 2022, Davidenko et al., 2015] ainsi que l'application de charge-
ments osmotiques révéleront le couplage chimio-mécanique dû aux flux de fluides équilibrant
l'osmolarité (cf. figure 5.2). Les interactions seront découplées en appliquant des chargements
chimiques une fois que l'état d'équilibre hydromécanique aura été atteint, comme le montre la
figure 5.2.a. De plus, en s'appuyant sur la technique précédemment mise en œuvre [Dubus et al.,
2022b], la libération statique de molécules bioactives sera étendue à la relaxation, au fluage (cf.
figure 5.2.b) et aux chargements mécaniques cycliques en surveillant les composés chimiques
transportés par le fluide physiologique. Un bioréacteur fait sur mesure [do Nascimento et al.,
2020, Laurent et al., 2014] permettra de caractériser le couplage hydro-chimio-mécanique sur
des échantillons ensemencés de cellules par le biais d'essais biologiques. Cet axe de travail se
concentre sur le domaine biomécanique et sera basé sur des bancs expérimentaux existants
pour les mousses et les membranes [Baldit et al., 2022, do Nascimento et al., 2020, Tappert
et al., 2022b, Okley et al., 2020] qui seront, dans un premier temps, adaptés aux échantillons
nouvellement développés. Grâce à un dialogue constant avec le WP3, un nouveau dispositif
d'essai sera développé dans le cadre de la tâche T2.1 afin d'étendre la caractérisation avec des
mesures supplémentaires. Il permettra de surveiller les effets hydro-chimio-mécaniques sur les
structures nouvellement conçues (cf. figure 5.7.a et 5.4.b), comme indiqué dans les objectifs 1
et 2. Ainsi, autant de mesures que possible seront effectuées sur les échantillons étudiés, soumis
à des chargements chimiques et mécaniques, grâce à la conductivité électrique et à l'acquisi-
tion d'images 3D (IRM [Baldit et al., 2023c] et CT [Laurent et al., 2022a]). Cela permettra
de rendre compte de l'impact sur la structure de collagène, de la micro- à la macro-échelle.
Le développement de ce banc de mesure nécessitera des soutiens scientifiques : un stage et un
contrat doctoral. La tâche 2.2 est composée de campagnes expérimentales qui commenceront
par renforcer les résultats préliminaires (cf. figures 5.2.b, 5.3.b, 5.5 et 5.6.a), en donnant un
retour d'information sur les conceptions de structures destinées à des échantillons implantables
(T4.1). Un protocole expérimental sera ensuite conçu pour mettre en évidence les couplages
hydro-chimio-mécaniques tout en produisant des données d'entrée suffisantes et cohérentes pour
le jumeau numérique développé dans le WP3. Une grande quantité de données sera collectée
sur des échantillons 2D et 3D et leurs environnements, dans le but de disposer d'une riche
base de données open-source (T0.3), une fois que les données seront vérifiées et publiées [Tap-
pert et al., 2022a]. Entre-temps, la caractérisation expérimentale sera effectuée, par le biais de
la tâche 2.3, avec l'objectif final de dissocier les couplages pour être en mesure d'utiliser des
méthodes analytiques de base pour les mesures de propriétés rapides et la comparaison des
performances des structures accordées. Cela permettra d'avoir le temps pour mettre en œuvre
des jumeaux numériques (T3.2) qui donneront une caractérisation précise de la réponse hydro-
chimio-mécanique des dérivés de GW.

Résultats attendus :

1. Conception et fabrication d'un banc de mesures permettant des mesures hydro-chimio-mécaniques au sein d'outils d'imagerie médicale (CT et IRM).

2. Caractérisation hydro-chimio-mécanique macroscopique d'échantillons dérivés de la GW.

3. Un riche jeu de données FAIR pour alimenter les simulations numériques, combinées à des essais biologiques.

Gestion des risques : Le risque principal est l'incapacité à capturer les couplages survenant
lors de la reproduction de l'environnement physiologique. Il sera évité grâce à : i) l'expertise
du LMGC et du LEM3 pour découpler les interactions hydro-chimico-mécaniques par le biais
de paramètres expérimentaux spécifiques (tels que la vitesse de déformation, les stratégies
de relaxation multiple, la modulation de la concentration du bain), ii) l'utilisation de divers
procédés de fabrication, iii) la conception d'un nouveau banc d'essais dans le but de réaliser
autant de tests spécifiques aux échantillons que possible et iv) l'application d'outils d'imagerie
de haute performance tels que l'ESRF [Bailly et al., 2018].

5.3.4 Axe de travail 3 (WP3) : développement d'outils numériques (LMGC, LEM3 & ICUBE dirigés par le Dr Simon LE FLOC'H)

Ces outils seront basés sur des observations expérimentales considérant le fluide biologique proche de l'incompressibilité (principalement composé d'eau), et la compressibilité de la GW sera associée aux mouvements du fluide [Chetoui et al., 2022, Uzuner et al., 2020]. La phase solide du collagène sera considérée comme ayant un comportement non linéaire en raison de la réorientation progressive de la structure fibreuse sous l'effet du chargement mécanique. Par conséquent, des modèles hyper-élastiques anisotropes seront combinés à des modèles osmotiques pour représenter les interactions hydro-chimio-mécaniques [Chetoui et al., 2022, Baldit et al., 2022, Baldit, 2013, Uzuner et al., 2020, Ortún-Terrazas et al., 2021, Galbusera et al., 2011]. Ces outils seront utilisés pour interpréter les résultats expérimentaux, par le biais de simulations numériques et de comparaisons avec les données expérimentales, en se concentrant initialement uniquement sur le comportement mécanique des structures solides [Baldit et al., 2022]. Dans la première phase et à travers la tâche T3.1, le couplage hydromécanique sera modélisé en utilisant une matrice poreuse de GW saturée dans une solution d'eau exempte d'ions. Dans un second temps, définissant la tâche T3.2, une solution physiologique électrolytique sera considérée de même que les charges électriques fixes des GAG dans la phase solide pour générer des effets osmotiques qui jouent un rôle dans la mise en forme de la structure et une fois que la structure est implantée dans l'hôte. Enfin, pour atteindre les objectifs 1 et 3, des jumeaux numériques des essais expérimentaux seront générés dans la tâche T3.3 afin d'obtenir une caractérisation approfondie des différentes structures dérivées de la GW, en combinant les images médicales et les réponses hydro-chimio-mécaniques. Les simulations par éléments finis basées sur les modèles existants [Chetoui et al., 2022, Baldit, 2013] seront adaptées pour produire des outils couplés de caractérisation et de prédiction, à minima pour les dérivés de GW, mais il est prévu de les étendre à d'autres matrices mucoïdes telles que le cartilage. Le développement de nouveaux
modèles micro-macro inspirés par les récents travaux du LMGC [Piao et al., 2022a,b] sera
intégré pour générer un jumeau numérique des expériences du WP2. En fin, l'idée maîtresse
serait la possibilité d'ajuster les propriétés hydro-chimio-mécaniques de la GW pour identifier
la propriété la plus influente sur la réponse cellulaire du tissu vivant grâce aux résultats du
WP4.

Résultats attendus :

1. Un modèle hydro-chimio-mécanique reproduisant le comportement biomécanique des échantillons dérivés de la GW.

2. Un jumeau numérique permettant une caractérisation et une prédiction approfondies de l'échelle microscopique à l'échelle macroscopique.

Gestion des risques : Le risque principal est de considérer la structure du collagène comme un milieu continu à l'échelle macroscopique. Il sera traité par les modèles couplés existants pour reproduire les observations expérimentales et/ou les nouveaux développements en utilisant l'expertise ad-hoc du LEM3, du LMGC, et de ICUBE. Ces outils de simulation complexes entraînent des coûts de calcul importants. Des ordinateurs à haute performance seront utilisés, ainsi que des clusters de calcul à haute performance, tels que Explor ou MESO@LR.

5.3.5 Axe de travail 4 (WP4) : réponse de l'hôte et intégration des tissus (tous les partenaires dirigés par le Dr Chrystelle PO)

Pour prendre en compte l'activité cellulaire des tissus vivants, un modèle animal sera établi sur
la base de techniques déjà validées [Dubus et al., 2022b, Scomazzon et al., 2021, Ledouble et al.,
2022, Beckmann et al., 2009, Scomazzon et al., UNDER REVIEW]. Toutes les procédures in
vivo respecteront la réglementation française et la règle des 3R (Remplacer, Réduire et Raffiner).
Elles seront réalisées après autorisation du Ministère de l'enseignement supérieur, de la recherche
et de l'innovation obtenue et validée par le comité d'éthique local de Strasbourg (CREMEAS),
conformément à la directive européenne (DE 86/609/CEE; DE 2003/65/CE modifiée) pour la
conduite d'expérimentations animales. Les laboratoires ICUBE, BIOS et LMGC ont des exper-
tises complémentaires en expérimentation animale. L'implantation des structures de GW dans
un modèle murin, comme tâche T4.1, fournira des observations in vivo à confronter aux outils
de simulation hydro-chimio-mécaniques développés par le LEM3 et le LMGC dans T3.3. Les
simulations permettront de quantifier à l'échelle du pore l'environnement cellulaire proche en
termes de contrainte, de déformation et de vitesse d'écoulement des fluides [Chetoui et al., 2022,
Baldit, 2013, Uzuner et al., 2020, Ortún-Terrazas et al., 2021, Galbusera et al., 2011]. Des cartes
comparatives entre les champs hydro-chimio-mécaniques et l'activité cellulaire seront générées
par le biais de l'histologie, d'essais biologiques et de la surveillance des cellules marquées au
fer [Kuchler-Bopp et al., 2020, Schleich et al., 2014, Sun et al., 2014]. Elles amélioreront la
compréhension de l'interaction in vivo de la matrice mucoïde avec l'environnement vivant. Pour
cela, les échantillons dérivés de la GW ayant donné des résultats prometteurs seront implantés
par voie sous-cutanée dans des souris adultes C57BL/6 (environ 20 g). Ce modèle est actuelle-
ment utilisé pour décrypter la réponse de l'hôte contre les matériaux étrangers. Ensuite, les effets
de remodelage des implants de GW et la réaction immunitaire seront suivis sur une période de 9
semaines à l'aide d'un protocole d'IRM multimodale sur un scanner horizontal Bruker Biospec
7T avec une bobine de volume en quadrature (diamètre intérieur de 86 mm) combinée à une
cryosonde à 4 canaux placée sur l'implant. Chaque animal sera examiné sous anesthésie au
jour 3 puis aux semaines 1, 2, 4, 6 et 9. Différentes informations, aux échelles microscopique et
macroscopique, seront obtenues à chaque session, notamment des images anatomiques à l'aide
de la séquence RARE (Rapid Acquisition with Relaxation Enhancement, T2WI), la détection
et le suivi de l'échantillon de GW à l'aide de la séquence MPRAGE (Magnetization Prepa-
red Rapid Gradient Echo Imaging, T1WI), et la réaction immunitaire avec les macrophages à
l'aide de la séquence FLASH (Fast Low Angle SHot, T2WI) avant et après l'injection intra-
veineuse d'oxyde de fer superparamagnétique (SPIO) [Kuchler-Bopp et al., 2020, Beckmann
et al., 2009]. La caractérisation in situ sera renforcée par des évaluations post mortem ex vivo
des spécimens inclus en paraffine par des examens histomorphologiques donnant accès à une
évaluation à l'échelle microscopique [Dubus et al., 2022b, Scomazzon et al., 2021, UNDER RE-
VIEW]. Ces données seront post-traitées pour être confrontées au jumeau numérique du WP3
dans la tâche T4.2, répondant aux objectifs 2 et 3. Cette procédure générera des ensembles de
données significatifs qui seront intégrés dans la tâche T3.3. La tâche T4.3 permettra de tester
la robustesse du jumeau numérique et de conclure sur les échantillons prometteurs dérivés de
la GW en ce qui concerne la réponse de l'hôte. Enfin, elle ouvrira de nouvelles perspectives en
termes d'application des matrices dérivées de la GW en tant que dispositifs médicaux.

Résultats attendus :

1. Évaluation mécano-histologique multi-échelle de la réponse *in vivo* de l'hôte à des types d'échantillons prometteurs dérivés de la GW.

2. Confrontation du jumeau numérique du WP3 en considérant la bioactivité pendant l'intégration tissulaire.

Gestion des risques : Le risque principal est associé à la tâche T4.2, qui implique la première étude *in vivo* sur les échantillons dérivés de la GW avec un suivi IRM non invasif. Par conséquent, des essais biologiques destructifs classiques seront menés en parallèle afin de garantir l'obtention de données précises et suffisantes pour le jumeau numérique.

Un consortium pluridisciplinaire est donc nécessaire pour aborder les problèmes scientifiques combinant l'imagerie multimodale tout en appliquant des chargements mécaniques et/ou chrimiques sur la matrice mucoïde d'intérêt. Les risques associés au projet sont répartis de manière équilibrée entre les cinq axes de travail et les alternatives proposées garantissent une bonne répartition et une amélioration des compétences, des tâches, des risques et des résultats. En résumé, les figures 5.1 et 5.8 montrent les interconnexions entre les groupes de travail et le diagramme de GANTT présenté dans le tableau 5.1 illustre la séquence des groupes de travail et des tâches associées (T).

Grâce à ce consortium pluridisciplinaire, ce projet combinera les connaissances et les tech-
nologies dans les domaines de la biomécanique, de l'ingénierie tissulaire des tissus minéralisés,
des outils de simulation multi-physique open source, de l'imagerie biomédicale et de l'étude
préclinique. La force de ce consortium réside dans les collaborations existantes : LEM3 et BIOS
travaillent ensemble depuis 2016 [Baldit et al., 2022, Dubus et al., 2022a,b, Scomazzon et al.,
2021, Soar et al., 2023, Okley et al., 2020]. Le dernier projet sur la médecine régénérative os-
seuse a été soutenu en 2019 (PEERL, cf section 2.2) [Ledouble et al., 2022]. Le LEM3 et le
LMGC ont travaillé dernièrement sur la modélisation multi-échelle des tissus vivants (MotiV, cf
section 2.2) entre autres [Soar et al., 2023] et se connaissent depuis 10 ans [Baldit, 2013][Baldit
et al., 2014b]. Le dernier travail publié est lié à l'état de stress interne d'un tissu collagène
natif [Tappert et al., 2022b]. Depuis 2021, LEM3, BIOS et ICUBE travaillent sur un projet
FLI traitant de l'imagerie multimodale de la structure du collagène (IMCOLL, cf section 2.2)
[Soar et al., 2023, Baldit et al., 2023c]. Le projet renforcera les collaborations existantes tout
en fédérant les équipes de recherche impliquées qui uniront leurs compétences, leurs bonnes
pratiques et leurs outils.
<figure><img src="image_66.png" /><figcaption>TABLE 5.1 : Diagramme de GANTT du projet de recherche en 4 ans avec la répartition des tâches (T) des cinq axes de travail (WP).</figcaption></figure>

## 5.4 Impacts et bénéfices du projet

L'impact et les bénéfices du projet sont présentés en deux temps : d'abord la partie socio-économique suivie par les côtés étiques et socioculturels.

### 5.4.1 Impact et avantages socio-économiques

En termes de contribution scientifique, ce projet vise à innover en matière de modélisation hydro-chimio-mécanique des matrices mucoïdes. De plus, la GW sera le premier tissu natif dérivé modulable avec une caractérisation hydro-chimio-mécanique complète. Enfin, le projet de recherche vise à relever plusieurs défis :

* le développement de dérivés de la GW modulables qui présentent des couplages hydro-chimio-mécaniques ainsi que d'outils technologiques avancés permettant la mesure de leurs propriétés;

* l'amélioration des modèles existants par une approche multi-échelle;

* la création d'un jumeau numérique hydro-chimio-mécanique robuste capable de reproduire le comportement de la GW;

* la validation de la qualité des nouveaux outils numériques par l'intégration des tissus, en utilisant un modèle animal contrôlé;
* la proposition de perspectives innovantes pour un nouveau matériau adapté à la médecine régénérative.

Avec un TRL compris entre 1 et 3, cette collaboration permettra une avancée substantielle dans le domaine des biomatériaux et de l'ingénierie biomédicale, qui est encore loin derrière la biologie et l'ingénierie cellulaires. En effet, le terme hydro-chimio-mécanique est surtout utilisé dans les sciences des sols et du génie civil : parmi les 84 publications sur Web of Science, une seule fait référence à la biomécanique. Si l'on passe au terme poro-mécanique, qui est plus courant dans la communauté des matériaux poreux et qui prend parfois en compte le couplage chimio-mécanique sans le mentionner, 251 publications sont référencées depuis 1997, dont 8 sont liées à la biomécanique ou au domaine médical.

Ce projet cherche à observer et à caractériser les couplages multi-échelles, de l'échelle microscopique (niveau de la structure) à l'échelle macroscopique (niveau du tissu), en offrant, grâce à des simulations multi-physiques, des outils prédictifs en développant l'approche élastique linéaire proposée pour les sols aux matériaux biologiques, vivants, non linéaires tels que les matrices mucoïdes. De plus, ce projet offrira des perspectives significatives en termes d'applications médicales liées à l'administration de médicaments et au comportement cellulaire [Dubus et al., 2022b, Scomazzon et al., 2021], à la régénération des tissus mous [Connelly et al., 2020, Penolazzi et al., 2020, Wachs et al., 2017], au pansement des grandes plaies [Beiki et al., 2017] et, une fois renforcé, à la régénération osseuse guidée [Dubus et al., 2022b, Scomazzon et al., UNDER REVIEW]. Il représente un élément clé pour l'innovation médicale car la validation de la corrélation entre les expériences, les simulations numériques et la modélisation permettra de traiter les éléments encore flous qui subsistent sur le comportement des tissus mucoïdes plus complexes [Chetoui et al., 2022, Uzuner et al., 2020, do Nascimento et al., 2020, Tappert et al., 2022b, Dusfour et al., 2021]. Sur la base d'un soutien financier déjà obtenu de FLI (France Life Imaging, IMCOLL) qui a permis au consortium de démarrer une collaboration fructueuse entre ses laboratoires, les premiers résultats ont prouvé l'utilisation potentielle des structures de GW dans d'autres applications médicales, élargissant ainsi la les cibles potentielles et intéressant ainsi d'autres spécialités médicales. Allant vers une application humaine et un TRL de 4, le modèle murin permettra d'étendre les connaissances sur les animaux tout en offrant des perspectives médicales. En effet, l'intérêt croissant pour les tissus à base de GW dans le domaine médical sera étendu au domaine biomécanique. Ce projet sera limité à l'expertise du consortium en matière de régénération et de pansement osseux ainsi que de reconstruction de l'articulation temporo-mandibulaire et des disques intervertébraux [Chetoui et al., 2022, Dubus et al., 2022b, Scomazzon et al., 2021, do Nascimento et al., 2020, Tappert et al., 2022b, Soar et al., 2023, Ledouble et al., 2022, Okley et al., 2020, Kuchler-Bopp et al., 2020]. Pouvoir expliquer ce qui se passe à l'échelle de la cellule ouvrira des perspectives concernant les pathologies musculosqulettiques telles que la dégénérescence mucoïde [Wang et al., 2017]. Le consortium continuera à communiquer sur ses résultats tout en protégeant le caractère innovant ainsi que ce qui fait l'objet d'une demande de brevet potentiel notamment en termes de techniques de caractérisation (montages expérimentaux) ou de production de matériaux biomédicaux (matériaux dérivés de la GW). Bien que le consortium travaille selon les principes FAIR et de la science ouverte, il est probable que des détails spécifiques resteront confidentiels dans l'intérêt de la protection et de l'exploitation des droits de propriété intellectuelle (DPI). À cet égard, tous les partenaires conviendront de règles juridiques et exécutives explicites lors de la négociation de l'accord de consortium concernant l'exploitation ainsi que d'autres questions telles que i) la protection des DPI, ii) la spécification de la propriété intellectuelle, iii) l'octroi à tous les partenaires de droits d'accès libres de redevances aux résultats du projet, afin d'élargir l'utilisation des résultats et d'ouvrir le marché.
5.4.2 Impacts éthiques et socioculturels

Tous les objectifs du projet ont un impact éthique, en commençant par le recyclage des déchets médicaux pour produire des matériaux à fort potentiel pour des applications médicales sans aucun problème éthique grâce à la décellularisation. De plus, les deuxième et troisième objectifs proposent des alternatives aux modèles expérimentaux *in vivo* grâce à des outils prédictifs multi-physiques validés. Cette démarche s'inscrit dans le cadre de la protection européenne des animaux utilisés à des fins scientifiques et du principe directeur des 3R. Les expériences et les développements numériques qui seront menés pour construire les jumeaux numériques s'inscriront donc dans la recherche d'alternatives pour minimiser l'expérimentation animale. Les résultats seront largement accessibles à la communauté scientifique grâce à une approche globale et proactive de la science ouverte. Le projet vise à produire des ensembles de données FAIR afin d'élargir considérablement l'utilisation des jumeaux numériques dans les efforts de recherche futurs. Ce projet a pour objectif de recruter cinq chercheurs (1 Master, 1 doctorant, 1 post doctorant et 2 ingénieurs) qui seront partiellement responsables des résultats attendus. Une attention particulière sera accordée au respect de l'égalité des chances et de la diversité, de l'équité et de l'inclusion dans le processus de recrutement et tout au long du projet. Ces chercheurs seront impliqués dans des activités de science collaborative et de vulgarisation assurant le couplage socioculturel entre leurs communautés de recherche et des publics plus larges. Outre l'enrichissement de la littérature, grâce à des articles, des contributions à des congrès et des ensembles de données, les connaissances acquises grâce au projet seront utilisées par les membres du consortium dans le cadre d'une approche éducative STEAM [Perignat and Katz-Buonincontro, 2019], mais aussi lors d'événements de vulgarisation scientifique.
Chapitre 5. Biomécanique d'un matériau modèle pour la compréhension des couplages
hydro-chimio-mécaniques dans les matrices mucoïdes
Conclusion

Pour conclure ce document qui reflète une dizaine d'années dans l'enseignement supérieur
français, trois activités majeures ressortent : l'administration, la recherche et l'enseignement.
La partie administrative est commune aux deux autres. Elle représente une part non négligeable
du temps de travail, choisie ou non, d'un enseignant.e-chercheur.euse. En ce qui me concerne,
j'essaie de garder une juste proportion de cette activité. Toutefois, elle m'a permis de mieux
comprendre le milieu dans lequel je travaille, aussi bien en enseignement qu'en recherche. Deux
éléments me tiennent, tout particulièrement, à cœur : l'amélioration des conditions de travail
et l'ouverture de la recherche.

Pour illustrer le premier point, c'est avec un grand plaisir que nous avons pu inaugurer une salle
des personnels à l'ENIM le 27/06/2023, soit sept ans après avoir déclaré cet objectif lors des
élections au conseil de l'ENIM (cf. section 1.4). D'autre part, la science ouverte est un thème
que je trouve essentiel, car c'est un domaine très vaste qui permet de répondre, entre autres,
au devoir de service public. Cela a donc été un honneur de voir apparaître nos données sur le
disque de l'articulation temporomandibulaire comme vitrine sur le site national des données
de la recherche. Au sein de l'Université de Lorraine (UL), j'ai eu l'opportunité de me lancer
dans cette démarche grâce au projet BIO2MSLIB (cf. section 2.2.1). Il m'a permis de découvrir
l'équipe de la science ouverte de l'UL en devenant ambassadeur des données. Cette implication
a été renforcée à la suite de mon élection comme représentant du collège B au pôle scientifique
M4 où il m'a été demandé de siéger en tant que représentant au comité de pilotage de la science
ouverte de l'UL.

J'ai appris l'intérêt de cette démarche, via le partage des pratiques et des données, durant
ma thèse de doctorat au LMGC. Notamment, le fait d'avoir des outils numériques développés
en commun est une force pour pouvoir collaborer de l'échelle locale à l'échelle internationale.
Lorsque l'axe BIO2MS a été créé au LEM3 en 2016, sur les sites de Metz et Nancy, la mise en
place d'un tel outil est devenu indispensable. C'est d'ailleurs à ce moment qu'est née l'idée du
projet BIO2MSLIB.

En parallèle, j'ai beaucoup contribué au développement de l'espace de biomécanique expérimen-
tale du LEM3. Ainsi, une riche base de données a été développée grâce aux moyens mis à
disposition par l'UL (PETA) pour pouvoir alimenter cet outil d'analyse. Par exemple, tous les
résultats présentés dans ce manuscrit utilisent des données qui sont accessibles via internet par
tous les membres de l'axe BIO2MS. De plus, si des jeux de données ont fait l'objet de publica-
tions, ils sont aussi en libre accès sur recherche.data.gouv.fr.

Ces techniques ainsi que les développements scientifiques m'ont permis de construire un projet
de recherche collaboratif avec un consortium pluridisciplinaire suffisamment solide pour être
déposé à l'appel à projet générique de l'ANR en 2022. Cette équipe de recherche et moi-même
avons eu l'immense plaisir de recevoir le 26/06/2023 une réponse positive pour le projet Hy-
CareMat (cf. section 5). Je tiens donc à remercier tous les membres du consortium pour leur
confiance et leur soutien. Cela va nous permettre de mener ce projet dans les années à venir
avec les moyens nécessaires à sa réalisation. Ce travail sera réalisé dans le respect des valeurs
précédemment décrites avec l'ambition de produire des résultats FAIR ce qui n'est pas toujours
facile avec des matériaux aussi complexes que les tissus biologiques. Notre groupe a déjà pris
contact avec le consortium C4Bio pour lequel nous souhaitons contribuer en essayant de trouver
des solutions à cette difficulté.

L'obtention du projet HyCareMat ouvre immédiatement la possibilité de nombreuses perspec-
tives jusque-là mises en attente. Notamment, je pense à l'analyse fine des phénomènes physiques
à l'échelle moléculaire du collagène (collaboration avec le Dr Maxime Vassaux [Baldit et al.,
2023d]) et l'utilisation de modalités d'imagerie combinée à des essais mécaniques (collabora-
tion avec le Dr Simon Chatelin, demande d'une bourse de stage de Master 2 à la Société de
Biomécanique). Les développements du projet HyCareMat vont venir en appui aux travaux
actuels des thèses de Emilien Schall et de Caio Cafiero de Oliveira (cf. section 4.4 et 4.2).
D'ailleurs, pour ce dernier projet de thèse, j'aimerais réussir à mettre en place une collabo-
ration à l'échelle européenne notamment avec l'Université de Zaragoza [Ortún-Terrazas et al.,
2021, Valero et al., 2018] que j'ai eu l'opportunité de visiter grâce aux échanges Erasmus de
l'ENIM.

Tous ces projets de recherche ouvrent aussi sur d'autres tissus de la sphère cranio-maxillo-faciale comme, par exemple, les gencives [Choi et al., 2020]. En effet, elles interagissent aussi avec les matériaux utilisés en odontologie tels que les membranes servant de barrières (cf. figure 3.16). Dans l'optique de régénérer les tissus, l'utilisation de la gelée de Wharton a largement été décrite dans ce travail mais il existe d'autres possibilités comme le plasma ou la fibrine riche en plaquettes. Ce matériau autologue produit à partir du sang du patient présente des perspectives intéressantes pour la médecine régénérative [Samadi et al., 2019] et se trouve au centre du projet POM, auquel je participe (cf. section 2.2.1), pour une application osseuse.
L'obtention de l'habilitation à diriger des recherches va me permettre d'être encore plus auto-
nome pour développer ces nouveaux projets, tout en soutenant les collègues qui ne sont pas encore habilité.e.s.

Je n'ai pas l'ambition d'orienter ma recherche sur les tissus osseux. Néanmoins, le lien avec les tissus mous est essentiel lors du processus de minéralisation. En interne au LEM3, je souhaite donc approfondir mes connaissances sur les modèles de croissance et de minéralisation qui seront un atout pour la suite de mes travaux [Louna et al., 2019, Ganghoffer et al., 2016, Goda et al., 2016]. Comprendre ces phénomènes est essentiel pour valider la qualité des tissus osseux produits en médecine régénérative. Par exemple, j'ai participé à la réalisation d'un banc de poinçonnement (non présenté dans ce manuscrit) permettant d'évaluer la qualité mécanique de l'os généré par les membranes BG [Dubus et al., 2022c]. Bien qu'une minéralisation ait été observée par tomographie à rayons X (cf. figure 3.17), la réponse mécanique du néo tissu était très différente de celui natif. La taille des échantillons ainsi que l'effet structural rendent difficile l'interprétation des résultats bruts obtenus. Ainsi, une deuxième collaboration est en cours de développement, au sein du LEM3 avec le Dr Francis Praud, sur l'analyse par champ de phase de la fracture des tissus osseux [Praud et al., 2021].

Enfin, à l'échelle de l'UL, il y a beaucoup de possibilités de collaborations. Le lien avec le milieu clinique est indispensable en biomécanique car c'est dans ce contexte que les problématiques sont formalisées. Nous n'avons pas, à l'heure actuelle, de cliniciens dans notre axe de recherche. Néanmoins, nous avons réussi à mettre en place une convention cadre entre le CHR Metz Thionville et le LEM3 le 27/04/2022. J'ai donc l'intention de continuer à rendre notre groupe le plus attractif possible, dans l'optique d'y inclure des spécialistes de santé. D'autre part, la taille de l'UL ouvre beaucoup de perspectives de collaborations entre laboratoires notamment avec le LMOPS sur l'utilisation de la microscopie Raman, l'IJL sur la caractérisation des matériaux biologiques, et le LRGP ainsi que le IMOPA sur des problématiques biomécaniques ainsi que biomédicales.

En collaboration avec ce dernier laboratoire, tout particulièrement avec le Dr Hervé Kempf,
je participe au pilotage d'un Club Étudiant.e.s Chercheur.euse.s. Son objectif est de faire
découvrir le monde de la recherche aux étudiant.e.s de la deuxième année de Licence à la
deuxième de Master. Lier l'enseignement à la recherche appliquée a une grande importance pour moi, d'autant plus que cela donne une dimension tout à fait différente aux contenus de la formation. Je souhaite donc continuer mon investissement dans la pédagogie inversée en rendant les étudiant.e.s davantage acteur.rice.s de leur formation. De plus, je souhaite poursuivre mon implication dans l'approche par compétence. Elle représente à la fois un challenge et une opportunité pour proposer des situations intégratrices, c'est à dire combinant plusieurs spécialités dans un ou des cas pratiques. La difficulté réside dans l'interaction de ces différents enseignements mais cela représente aussi un atout pour évaluer les étudiant.e.s dans des conditions plus proches de la réalité, où la communication et le comportement jouent un rôle majeur. Enfin, cela permettra de mettre à l'épreuve les nouveaux outils d'intelligence artificielle qui représentent une étape incontournable de l'enseignement à venir.

En conclusion, je souhaite continuer à m'investir sur les volets : enseignement, recherche et administration, en gardant un équilibre pour pouvoir mener à bien mes missions. La rédaction de ce manuscrit m'a permis de faire un bilan sur mon activité et de faire ressortir des directions de travail en enseignement et en recherche qui me tiennent à cœur. Enfin, l'obtention du financement ANR HyCareMat va me permettre de démarrer cette nouvelle étape de ma carrière avec les moyens nécessaires pour établir mon projet de recherche à l'échelle nationale et internationale. De plus, grâce à mon investissement dans ORION et dans le programme Erasmus, je vais pouvoir faire un lien direct entre ces travaux de recherche et mon enseignement.
Chapitre 5. Biomécanique d'un matériau modèle pour la compréhension des couplages
hydro-chimio-mécaniques dans les matrices mucoïdes
# Annexe A

## Récapitulatif des encadrements de
thèse
## Adrien BALDIT

<table><tr><td>Adresse professionnelle :</td><td>ENIM</td></tr><tr><td>HDR :</td><td>en cours</td></tr><tr><td>Grade :</td><td>MCF</td></tr><tr><td>Fonction :</td><td>Enseignant-Chercheur</td></tr><tr><td>Employeur :</td><td>Université de Lorraine</td></tr><tr><td>Établissement de rattachement :</td><td>Université de Lorraine</td></tr><tr><td>École doctorale :</td><td>C2MP - CHIMIE MECANIQUE MATERIAUX PHYSIQUE</td></tr><tr><td>Unité de recherche :</td><td>LEM3 - Laboratoire d Etude des Microstructures et de Mécanique des Matériaux</td></tr></table>

## ENCADREMENT DE THÈSES EN COURS

Codirection de thèse de Monsieur DE OLIVEIRA CAFIERO CAIO (thèse 1A 2022) encadrement : 50%

Unité de recherche : LEM3 - Laboratoire d Etude des Microstructures et de Mécanique des Matériaux

Sujet : Caractérisation des couplages électro-poro-mécaniques dans les tissus biologiques mous à paroi mince : application au disque temporomandibulaire et à la peau (Characterisation of electro-poro-mechanical couplings within thin layer soft biological tissues: application to the temporomandibular joint d

Ecole doctorale : C2MP - C2MP - CHIMIE MECANIQUE MATERIAUX PHYSIQUE n°606

Etablissement : Université de Lorraine

Codirection de thèse de Monsieur SCHALL EMILIEN (thèse 1A 2022) encadrement : 50%

Unité de recherche : DCAC - Défaillance cardiovasculaire aigue et chronique

Sujet : Développement d'un appareil pour évaluer la profondeur des brûlures en utilisant les propriétés électromécaniques de la peau humaine

Ecole doctorale : BioSE - BioSE - Biologie Santé Environnement n°266

Etablissement : Université de Lorraine

## ENCADREMENT DE THÈSES SOUTENUES

Codirection de thèse de Madame TAPPERT LARA (Thèse soutenue 2020 - Durée de la thèse : 40 mois) encadrement : 50%

Unité de recherche : LEM3 - Laboratoire d Etude des Microstructures et de Mécanique des Matériaux

Sujet : Étude expérimentale et modélisation du comportement du disque de l'articulation temporo-mandibulaire.

Ecole doctorale : C2MP - C2MP - CHIMIE MECANIQUE MATERIAUX PHYSIQUE n°606

Etablissement : Université de Lorraine
# Annexe B

## Modélisation hyperélastique pour les tissus biologiques mous passifs

Les réponses non linéaires de force en fonction du déplacement obtenu pour les tissus biologiques (cf. figure 4.8) ainsi que leur capacité à résister à des valeurs de déformations supérieures à la limite d'élasticité linéaire mènent à utiliser des lois de comportement hyperélastiques. Ces lois traduisent le lien entre les contraintes et les déformations en respectant le cadre de la thermodynamique et de la mécanique des milieux continus. Ainsi, il est possible de définir le tenseur des contraintes $\underline{\sigma}$ dans le matériau et dans la configuration actuelle ou eulérienne tel que :

$$ \underline{\sigma} = \frac{2}{J} \underline{F} \frac{\partial W}{\partial \underline{C}} \underline{F}^T \qquad (B.1) $$

où $J$ représente le Jacobien de la transformation, autrement dit le rapport de volume entre les configurations initiale et actuelle. $\underline{F}$ est le tenseur gradient de la transformation entre les configurations permettant de faire le lien cinématique entre celles-ci. $\underline{C}$ est tenseur des déformations de Cauchy droit, défini dans la configuration initiale. Enfin, la loi de comportement est définie par le choix du potentiel d'énergie de déformation $W$ [Holzapfel, 2000].

Il existe une très grande variété de définitions de potentiels d'énergie de déformation basée sur des approches empirique ou phénoménologique. Une force de la définition de la contrainte par un potentiel d'énergie est la possibilité de décomposer la transformation par additivité tel que :

$$ W = W_{dev} + W_{sph} $$

Le premier terme $W_{dev}$ rend compte de la transformation à volume constant (partie déviatorique) et le deuxième $W_{sph}$ décrit le changement de volume (partie sphérique) notamment en fonction du Jacobien $J$ décrit plus haut. Ce dernier est un invariant de la transformation définit en fonction du tenseur des déformations de Cauchy droit $\underline{C}$. Il en existe plusieurs qui sont fréquemment utilisés pour décrire de manière objective le comportement des matériaux hyperélastiques (cf. $I_i$ dans le tableau B.1).

Le tableau B.1 recense les potentiels utilisés dans ce manuscrit mais il en existe beaucoup d'autres dont le travail de Chagnon et al. [2017] en fait un bilan, certes non exhaustif mais très riche.

Concernant le modèle de Dorfmann and Ogden [2004] utilisé dans le travail de Baldit et al. [2022], il s'agit d'une variante du modèle de Ogden [1972] dissociant le comportement en fonction
des phases du chargement cyclique. Ainsi, la contrainte uni-axiale en traction s'écrit :

$$ \sigma = \eta_1 \sum_{i=1}^{M} \mu_i (\lambda^{\alpha_i - 1} - \lambda^{-\alpha_i / 2 - 1}) + (1 - \eta_2) (\nu_1 \lambda - \bar{\nu}_2 \lambda^{-2}) $$

où au premier chargement $\eta_1 = \eta_2 = 1$, puis, pour les phases suivantes, ils s'expriment tels que :

$$ \eta_1 = 1 - \frac{1}{r} \tanh \left[ \frac{W_m - W_0(\lambda)}{\mu.m} \right] \quad \text{et} \quad \eta_2 = \tanh \left[ \left( \frac{W_0(\lambda)}{W_m} \right) \alpha(W_m) \right] / \tanh(1) $$

où $W_0(\lambda)$ et $W_m$ sont respectivement le potentiel d'énergie de déformation lors de la première phase et sa valeur maximale. $r$ et $m$ sont des paramètres de réglage alors que $\alpha$ est une variable définie par : $\alpha = 0.3+0.16W_m/\mu$ [Dorfmann and Ogden, 2004]. Enfin, $\nu_1$ ainsi que $\bar{\nu}_2$ s'écrivent :

$$ \nu_1 = q.\mu \left[ 1 - \frac{1}{3.5} \tanh \left( \frac{\lambda_m - 1}{0.1} \right) \right] \quad \text{et} \quad \bar{\nu}_2 = q.\mu $$

où $q$ est un paramètre de réglage et $\lambda_m$ l'elongation maximale imposée en traction.

<table><caption>TABLE B.1 : Potentiels d'énergie de déformation incompressibles ($W = W_{dev}$) utilisés dans le manuscrit. Le coefficient $\mu$ représente le module de cisaillement.</caption><thead><tr><th>Loi de comportement</th><th>Expression</th><th>Utilisation</th></tr></thead><tbody><tr><td>Néo-Hookéen<br>[Rivlin, 1948]</td><td>$W = C_1(I_1 - 3)$<br>avec $\mu = 2C_1$</td><td>[Tappert, 2020]</td></tr><tr><td>Mooney-Rivlin<br>[Mooney, 1940]</td><td>$W = \frac{1}{2}[C_{10}(I_1 - 3) + C_{01}(I_2 - 3)]$<br>avec $\mu = 2(C_{10} + C_{01})$</td><td>Figure 1.4</td></tr><tr><td>Ogden<br>[Ogden, 1972]</td><td>$W = \sum_{p=1}^{N} \frac{\mu_p}{\alpha_p} (\lambda_1^{\alpha_p} + \lambda_2^{\alpha_p} + \lambda_3^{\alpha_p} - 3)$<br>avec $\mu = \frac{1}{2} \sum_{p=1}^{N} \mu_p \alpha_p$</td><td>[Baldit et al., 2022, Vallet<br>et al., UNDER REVIEWa,<br>Tappert et al., in press]</td></tr></tbody></table>
# Annexe C

## Modèle hydro-chimio-mécanique

### C.1 Couplage hydro ou poro mécanique

La théorie des milieux poro-mécaniques permet de définir les couplages d'une matrice solide saturée par un fluide. Cette démarche passe par une homogénéisation de ces deux phases, solide et fluide, pour considérer un milieu homogène et continu. La figure C.1 représente le changement d'échelle du milieu macroscopique au microscopique qui dans ce cas est périodique.

<figure><img src="image_67.png" /><figcaption>FIGURE C.1 : Schéma représentant les échelles microscopique et macroscopique d'un milieu périodique composé d'une phase solide et d'une fluide. Un volume élémentaire représentatif $\Omega$ est défini comme la somme d'une partie solide $\Omega_s$ et d'une partie fluide $\Omega_f$ qui sont séparées par l'interface $\Gamma$ (collaboration avec le Dr Pascale Royer).</figcaption></figure>

Cette périodicité ainsi que la séparation des échelles ($l \ll L$) sont indispensables pour pouvoir considérer l'homogénéisation du milieu. Ces critères sont difficiles à évaluer pour des tissus biologiques mais ils sont fréquemment admis en biomécanique.

Ainsi, le modèle de Biot est utilisé pour traduire les interactions entre le comportement mécanique de la phase solide et les mouvements de la phase liquide au sein de cette dernière. Lorsque le matériau est sollicité, le fluide est soumis à des variations de pression car la structure solide est déformée et la porosité en est directement impactée (équation C.1). La conservation de la quantité de matière génère alors une pression hydrostatique sur la matrice solide (équation C.2) et le couplage est créé par le système d'équations suivant, dans la configuration courante :

$$ \phi^s = b \nabla \underline{v}_s + \frac{1}{M} p + \phi_0^s \quad (C.1) $$
$$ \underline{\underline{\sigma}} = \underline{\underline{\sigma}}^s + \underline{\underline{\sigma}}^f \quad \text{avec} \quad \underline{\underline{\sigma}}^f = -b \, p \, \underline{\underline{I}} \qquad (C.2) $$

où $\underline{\underline{\sigma}}$ est la contrainte totale, $\underline{\underline{\sigma}}^s$ celle de la phase solide, $\underline{\underline{\sigma}}^f$ celle de la phase fluide, $p$ la pression du fluide, $\phi_0^s$ et $\phi^s$ les porosités de la phase solide dans les configurations initiale et courante. Enfin, $\mathcal{M}$ et $b$ sont respectivement le module et le coefficient de Biot.

Pour les tissus cartilagineux, l'hypothèse de Terzaghi est généralement une bonne approximation pour simplifier le problème [Bachrach et al., 1998]. Elle traduit l'incompressibilité des deux phases dans un milieu poreux entièrement saturé. Cela signifie que la compressibilité du matériau provient uniquement de l'écoulement du fluide dans la matrice poreuse. Ainsi, le module de Biot $\mathcal{M}$, traduisant la pression nécessaire pour augmenter le volume de fluide à déformation constante, prend une valeur infini car le système est fermé ($\mathcal{M} = \infty$). Le coefficient de Biot $b$, quantifiant la proportion de pression due à la variation de volume de fluide, est alors égal à un car la phase solide est incompressible ($b = 1$). La contrainte devient alors :

$$ \underline{\underline{\sigma}} = \underline{\underline{\sigma}}^s + \underline{\underline{\sigma}}^f = \underline{\underline{\sigma}}^s - p\underline{\underline{I}} $$

où $\underline{\underline{\sigma}}^s$ pour les tissus biologiques mous hyperélastiques est défini grâce à un potentiel d'énergie de déformation tel que ceux présentés dans l'annexe B.

Le comportement de la filtration au sein de la matrice solide poreuse est décrite par la loi de Darcy définie par :

$$ \underline{q} = -\frac{k}{\mu} \underline{\underline{\nabla}} p \qquad (C.3) $$

où $\underline{q}$ est le débit ou la vitesse relative de la phase fluide par rapport à la phase solide, $k$ est la matrice de perméabilité intrinsèque. Elle est souvent associée au scalaire $k$ en considérant que la perméabilité est homogène et isotrope. Enfin, $\mu$ est la viscosité dynamique du fluide. Les variations de comportement de la phase fluide sont décrites par des fonctions de perméabilité diverses rendant les flux anisotropes dépendant de la déformation [Argoubi and Shirazi-Adl, 1996, Almeida and Spilker, 1997].

## C.2 Couplages hydro-chimio-mécaniques

Sous la même forme que le couplage précédent se rajoute l'équilibre des mélanges de solutés ioniques dans la phase fluide avec la conservation de l'électro-neutralité [Donnan and Harris, 1911, Coussy, 2004, Lanir, 1987]. La contrainte devient alors une combinaison de trois composantes : une de structure $\underline{\underline{\sigma}}^s$ l'hyperélastique, une de fluide $\underline{\underline{\sigma}}^f$ liée au caractère bi-phasique et une composante osmotique $\underline{\underline{\sigma}}^{osm}$ due à la présence de charges fixes dans le tissu :

$$ \underline{\underline{\sigma}} = \underline{\underline{\sigma}}^s + \underline{\underline{\sigma}}^f + \underline{\underline{\sigma}}^{osm} \\ = \underline{\underline{\sigma}}^s - p\underline{\underline{I}} + \Delta\pi\underline{\underline{I}} $$

Cette approche ne prend en compte que les déséquilibres entre la concentration en ions de l'environnement et les charges fixes du tissu autrement dit les glycosaminoglycanes (GAG). Elle traduit les effets osmotiques observés expérimentalement [Drost et al., 1995, Frijns et al., 1997, Huyghe, 2010] par l'application d'une pression hydrostatique, $\Delta\pi$, définie par [Lanir, 1987] :

$$ \Delta\pi = -2RT \left[ \sqrt{c_{ext}^2 + (c_{cf}/2)^2} - c_{ext} \right] \qquad (C.4) $$

où $R$ est la constante des gaz parfaits, $T$ la température absolue, $c_{ext}$ la concentration ionique de la solution extérieure au tissu et $c_{cf}$ la concentration de charges fixes liées à la matrice solide.
## C.3 Implémentation numérique

La méthode éléments finis est souvent utilisée pour réaliser le couplage hydro-chimio-mécanique par exemple LMGC90 [2023] ou FEBio. De manière simplifiée, le module de modélisation des milieux poreux de LMGC90 est la combinaison des modules « mécanique » et « thermique ». La phase fluide est donc régie par l'équation de thermique tout en étant couplée à la mécanique par la matrice de dissipation $\underline{D}$ pour résoudre le système suivant :

$$ \underline{D} \dot{\underline{\alpha}} + \underline{K} \underline{\alpha} = \underline{F}_{ext} $$

où $\underline{K}$ est la matrice de rigidité et $\underline{F}_{ext}$ les forces extérieures. La formulation est construite en vitesse, ainsi le vecteur $\underline{\alpha}$ prend en compte la vitesse et la pression. Le système à résoudre prend la forme :

$$ \begin{bmatrix} 0 & \underline{B}^T \\ \underline{B} & \underline{L} \end{bmatrix} \begin{bmatrix} \underline{v} \\ \underline{p} \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} \underline{K} & 0 \\ 0 & 0 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} \int \underline{v} \\ \int \underline{p} \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} \underline{F} \\ \underline{Q} \end{bmatrix} $$

où $\underline{B}$ traduit le couplage de Biot, $\underline{L}$ la loi de Darcy, $\underline{F}$ les forces mécaniques extérieures et $\underline{Q}$ le flux de Darcy.

La formulation numérique est basée sur un schéma temporel totalement implicite. Elle utilise des éléments de Taylor-Hood avec une interpolation d'ordre 2 en déplacement et d'ordre 1 en pression [Hood and Taylor, 1973].
# Annexe D

## Analogie thermo-hydraulique

Il est possible d'établir des analogies entre les principes qui décrivent différents phénomènes physiques par le biais des lois qui les régissent, comme par exemples : le potentiel électrique dans un corps, par la loi d'Ohm ; la diffusion des ions, par la loi de Fick ; la conduction de la chaleur, par la loi de Fourier ; et l'écoulement des fluides dans les milieux poreux, par la loi de Darcy.

Parfois, lorsque les phénomènes physiques sont trop compliqués ou la caractérisation des modèles difficiles à obtenir, utiliser une analogie entre ces modèles permet d'obtenir un résultat représentatif des observations mais pas des phénomènes physiques. En l'occurrence, l'analogie thermo-hydraulique est très avantageuse pour traduire la contraction d'une éponge de col- lagène durant son hydratation sans connaître aucune de ses propriétés, mis à part l'observation expérimentale de changement de volume. Les équations qui régissent ces phénomènes physiques sont : [Banks, 2012]

**L'écoulement d'un fluide** dans un milieu poreux est régi par la loi de Darcy. Cette loi stipule que, pour un écoulement laminaire d'un fluide homogène dans un milieu poreux, le débit $q$ (en $[m/s]$ dans le système international) est proportionnel au gradient de charge hydraulique et au coefficient de conductivité hydraulique :

$$q = \frac{Q}{A} \times e = -\underline{K} \times i \qquad (D.1)$$

où le débit de fluide $q$ dans le milieu est le ratio entre le volume de fluide qui passe à travers le milieu et la section $A$ (en $[m^2]$) du milieu dans la direction du flux $e$. $\underline{K}$ est le tenseur de conductivité hydraulique (en $[m/s]$) et $i$ est la direction du gradient hydraulique (sans dimension).

Dans le cas où la pression ne varie pas verticalement, c'est-à-dire en ignorant l'effet de la gravité, et où le fluide est appliqué à un matériau aux propriétés isotropes, l'équation D.1 peut être simplifiée telle que :

$$q = -\frac{k}{\mu} \times \underline{Grad} p \qquad (D.2)$$

où $\mu$ est la viscosité dynamique du fluide (en $[Pa \cdot s]$), $k$ le tenseur de perméabilité in- trinséque souvent associée à un scalaire pour un matériau isotrope (en $[m^2]$) et $\underline{Grad} p$ le gradient de pression (en $[Pa/m]$).

**La conduction thermique** à travers un matériau est définie par la loi de Fourier. Celle-ci stipule que le flux de chaleur $q$ (en $[W/m^2]$) dans un corps homogène est proportionnel
au gradient de température $\underline{\underline{Grad}} \theta$ (en $[K/m]$) via le tenseur de conductivité thermique $\underline{\underline{\lambda}}$ (en $W/m.K$) :

$$ q = \frac{Q}{A} \times \underline{e} = -\underline{\underline{\lambda}} \times \underline{\underline{Grad}} \theta \quad (D.3) $$

où le flux de chaleur est le ratio entre la quantité de chaleur transférée par unité de temps $Q$ (en $[W]$) et la section du milieu $A$ (en $[m^2]$) dans la direction du flux $\underline{e}$.

En comparant les équations D.1 et D.3, il est possible de remarquer que la loi de Darcy et la loi de Fourier ont une forme similaire : le débit est proportionnel à un gradient de potentiel et à une propriété caractéristique du matériau. Par conséquent, la conductivité hydrostatique et la conductivité thermique sont toutes deux une mesure quantitative de la capacité à transmettre un fluide ou de l'énergie, respectivement, au travers du milieu.

De plus, le coefficient de conductivité hydraulique $\underline{\underline{K}}$ est lié à la constante gravitationnelle $g$ (en $[m/s^2]$), à la densité $\rho_f$ (en $kg/m^3$) et à la viscosité dynamique $\mu$ (en $[Pa.s]$) du fluide, ainsi qu'à la perméabilité $\underline{k}$ ($m^2$) du milieu. En revanche, le coefficient de conductivité thermique $\underline{\underline{\lambda}}$ est lié à la densité $\rho_s$ (en $[kg/m^3]$) et à la chaleur spécifique $c$ (en $[J/(kg.K)]$) et à la diffusivité thermique $\underline{\underline{\alpha}}$ (en $[m^2/s]$) du matériau. Il est donc possible de comparer les coefficients de conductivité par les relations suivantes :

$$ \underline{\underline{K}} = \frac{\underline{k} \rho_f g}{\underline{\underline{\mu}}} \quad (D.4) $$

$$ \underline{\underline{\lambda}} = \underline{\underline{\alpha}} \rho_s c \quad (D.5) $$

De manière informelle, le coefficient de conductivité est une propriété qui détermine la quantité de fluide/chaleur qui traverse le milieu, tandis que la diffusivité thermique et la perméabilité déterminent la rapidité de ce processus. En poursuivant l'analogie, la viscosité dynamique et la chaleur spécifique déterminent la quantité d'énergie nécessaire. La viscosité dynamique est définie comme une force tangentielle par unité de surface nécessaire pour déplacer un plan horizontal de fluide en unité de vitesse. D'autre part, la chaleur spécifique est la quantité d'énergie par unité de masse pour provoquer une augmentation d'une unité de la température. Cependant, le lien entre ces constantes n'est pas direct car il s'agit de constantes inversement proportionnelles : la viscosité dynamique est liée à la résistance à l'écoulement, tandis que la chaleur spécifique est liée à la capacité du corps à stocker de l'énergie interne. Ces relations entre paramètres de phénomènes thermiques et hydrauliques sont résumées dans le tableau D.1.

La forme différentielle de la première loi de la thermodynamique décrivant le bilan énergétique d'un système est :

$$ \rho \frac{du}{dt} = \underline{\underline{\sigma}} : \tilde{C} + \rho r - \operatorname{div} \underline{q} \quad (D.6) $$

où $\rho$ est la densité, $u$ l'énergie interne spécifique, $t$ le temps, $\underline{\underline{\sigma}}$ le tenseur des contrainte, $\tilde{C}$ le tenseur d'élasticité, $r$ l'apport de chaleur et $q$ le flux de chaleur.

Compte tenu de l'énergie interne spécifique définie comme $du = c(\theta) d\theta$ et du transfert de chaleur décrit par la loi de Fourier (équation D.3), l'équation directrice des problèmes thermoélastiques linéaires est formulée comme suit pour des coefficients indépendants de la température, un matériau totalement isotrope, de petites fluctuations de température, aucune dissipation mécanique et un apport de chaleur négligé : [Boussaa, 2019, Bouery, 2012]

$$ \rho c \frac{d\theta}{dt} = -\theta \alpha \underline{I} : \tilde{C} : \frac{d\underline{\underline{\epsilon}}}{dt} + \lambda \operatorname{div} (\underline{\underline{Grad}} \theta) \quad (D.7) $$

où $\rho$ est la densité, $c$ la chaleur spécifique, $\theta$ la température, $\alpha$ le coefficient de d'expansion thermique, $\underline{I}$ le tenseur identité, $\underline{\underline{\epsilon}}$ le tenseur des déformation et $\lambda$ la conductivité thermique.
<table><caption>TABLE D.1 : Résumé de l'analogie entre les phénomènes thermique et hydraulique</caption><thead><tr><th>Description</th><th>Hydraulique</th><th colspan="4">Thermique</th></tr><tr><th></th><th>Nom</th><th>Symbole</th><th>Unité (SI)</th><th>Nom</th><th>Symbole</th><th>Unité (SI)</th></tr></thead><tbody><tr><td>Principe physique<br>Flux</td><td>Loi de Darcy<br>Flux de fluide</td><td>q = -K&#773; × i&#773;</td><td>m/s</td><td>Loi de Fourier<br>Flux de chaleur</td><td>q = -λ&#773; × Grad θ&#773;</td><td>W/m²</td></tr><tr><td>Phénomène de transport<br>Potentiel</td><td>Volume de fluide<br>Pression</td><td>V&#773;</td><td>m³</td><td>Chaleur<br>Température</td><td>Q&#773;</td><td>J</td></tr><tr><td>Quantité de flux<br>Rapidité</td><td>Conductivité hydraulique<br>Perméabilité</td><td>P</td><td>Pa = N/m²</td><td>Conductivité thermique<br>Diffusivité thermique</td><td>θ&#773;</td><td>K</td></tr><tr><td>Quantité d'énergie requise</td><td>Viscosité dynamique</td><td>K&#773;</td><td>m/s</td><td>1/Chaleur spécifique</td><td>λ&#773;</td><td>W/m.K<br>m²/s</td></tr><tr><td></td><td></td><td>μ&#773;</td><td>Pa.s</td><td></td><td>α&#773;</td><td>1/(J/(kg.K))</td></tr></tbody></table>
# Annexe E

## Évaluations du projet de recherche par l'Agence Nationale de la Recherche

Cette évaluation a été faite en deux étapes :

1. à la suite d'une description du projet de 4 pages, un avis a été donné par les membres du comité de l'ANR;

2. un dossier plus détaillé de 20 pages a été fourni suite au retour positif de la première phase et deux rapports ont été émis par des experts.

Le résultat final est attendu pour juillet 2023.
# Processus de sélection - AAPG 2023 Phase 3

## HyCareMat

## Coordinateur du projet

Nom : BALDIT

Prénom : Adrien

Courriel : adrien.baldit@univ-lorraine.fr

## AVIS FINAL DU COMITÉ

Ce rapport final doit permettre au coordinateur / à la coordinatrice scientifique de comprendre la décision collégiale du comité concernant son projet. Merci de veiller à ce que ces commentaires soient soigneusement rédigés, argumentés, relatifs aux seuls critères d'évaluation et aux seuls éléments présents dans la proposition et son annexe (i.e. les CV), sans recommandation, celle-ci ne pouvant être gage de réussite en cas de re-dépôt du projet.

## QUALITE ET AMBITION SCIENTIFIQUE - critère discriminant: nécessité d'obtenir une notation A de la part du comité à ce critère pour passer en étape 2 -

* Clarté des objectifs et des hypothèses de recherche

* Ambition scientifique du projet et positionnement par rapport à l'état de l'art

* Adéquation et pertinence des méthodes mises en œuvre

* Adéquation du projet à l'axe scientifique choisi

**NOTE**
**A**

### COMMENTAIRE

Le projet HyCareMat propose de valoriser des biodéchets mucoïdes issus du cordon ombilical (gelée Wharton, WJ) contenant des collagènes V et VI et des glycosaminoglycanes (GAGs, acide hyaluronique et sulfate de chondroitine). Une fois "décellularisée", la WJ permet de fabriquer des matériaux poreux dont la composition peut mimer les tissus natifs. Ces derniers serviront de plateforme à l'adhésion puis à la croissance et enfin à la différentiation de cellules qui pourront ensuite être utilisée pour la médecine régénérative ou pour la libération de médicaments.

Le projet vise à développer un outil prédictif pour la médecine régénérative et la libération de médicaments grâce aux couplages multi-échelles et multi-physique du processus. Il est ainsi original.

Les hypothèses du projet sont clairement indiquées.

Les matériaux à base de matrice mucoïde de WJ peuvent être plus ou moins réticulés pour améliorer (quel réticulant ?) leur résistance mécanique et modifier l'hydratation. La perméabilité aux fluides d'intérêt sera étudiée grâce à une plateforme expérimentale. Pour permettre les caractérisations par imagerie médicale haute résolution (CT, IRM, caméra digitale) les matériaux seront mis en forme, soit en tant que membrane soit comme hydrogel bio-imprimé sur lesquels seront appliqués des stress divers, mécanique ou chimique. Le projet est structuré en 5 WPs dont 4 sont scientifiques et techniques et le 5ème (WP0) dédié au management. Chaque WP est multi-partenaire et la complémentarité des apports de chacun est clairement présentée. La démarche et les techniques mises en œuvre sont bien décrites et semblent pertinentes. Une analyse des risques est également présentée pour appuyer les chances de réussite du projet.

Le projet relève de l'axe choisi et plus spécialement de la biomécanique et de la mécanique pour la bio-ingénierie bien qu'il serait sans doute aussi en phase avec d'autres appels à projets sur la thématique de la "Médecine régénérative". L'analyse expérimentale de même que les approches de modélisation relèvent des outils du génie des procédés et de la physique et mécanique qui leurs sont associées.

## ORGANISATION ET REALISATION DU PROJET

* Compétence, expertise et implication du coordinateur / de la coordinatrice scientifique

* Qualité du consortium et complémentarité des contributions

### COMMENTAIRE

Le coordinateur (thèse en 2013) est expert dans le domaine l'étude de la biomécanique et de la bio-ingénierie du système musculo-squelettique. Il est co-responsable du domaine de la biomécanique expérimentale du laboratoire LEM3. Le CV du coordinateur ne révèle aucune expérience équivalente à celle de la coordination d'un projet ANR mais il a participé à un certain nombre de projets. On peut considérer qu'il a les compétences requises pour conduire le projet.

La qualité du consortium est adéquate et l'articulation entre les différentes tâches est pertinente. Le consortium compte 4 partenaires dont la complémentarité est bien expliquée : LEM3 (coordinateur, biomécanique et de la bio-ingénierie du système musculo-squelettique) ; BIOS (médecine régénérative, développement et caractérisation de biomatériaux) ; LMGC (Etude expérimentale et numérique dans le domaine de la biomécanique) ; ICUBE (plateforme IRIS dédiée à l'imagerie médicale).

Le projet, d'une durée totale de 48 mois prévoit le recrutement d'un doctorant, 24 mois de post-doc et 12 mois d'ingénieur, dont les feuilles de route sont bien précisées dans la pré-proposition.

## AVIS GENERAL incluant les points forts et les points faibles du projet

Appréciation finale :

* A « Projet invité en étape 2 »
NOTE
A

COMMENTAIRE

HyCareMat est un projet en lien avec la valorisation de déchets biomédicaux pour fabriquer des biomatériaux à façon qui peuvent trouver des applications dans le domaine médical dont la valorisation de cellules souches vers la production de cellules différentiées. L'approche biomécanique et de bio-ingénierie proposée est séduisante, elle est clairement pluridisciplinaire. Le projet est très bien rédigé et les hypothèses et les résultats escomptés ainsi que la manière d'y accéder sont clairement exposés.

Points forts

- Valorisation d'un déchet biomédical

- Approche pluridisciplinaire : biologie, matériaux, imagerie HR, transferts, simulation numérique

- Approche couplant : expériences, modélisation et simulation

- Premiers matériaux à façon de ce type entièrement caractérisé au plan hydro-chimio-mécaniques

- Qualité et complémentarité du consortium

Points faibles

- Il n'est pas assez clair quels types de couplages multi-physiques sont envisagés, ni avec quels outils

- Quel type d'outil prédictif vise à développer le projet ?

- Le choix de la Wharton's Jelly pour sa durabilité est à justifier en détail.
# Projet HyCareMat - Evaluation 173667

## QUALITE ET AMBITION SCIENTIFIQUE

a - Clarté des objectifs et des hypothèses de recherche

b - Ambition scientifique du projet et positionnement par rapport à l'état de l'art

[Plus-value du projet en termes d'apport scientifique (que ce soit en termes d'objet, de problématique que d'approche méthodologique) et en termes de production de connaissances visée]

c - Adéquation et pertinence des méthodes mises en œuvre

[« Pertinence » s'entend également en termes d'éthique, d'intégrité scientifique et de responsabilité sociale des sciences - et à ce titre notamment la prise en compte de la dimension sexe et / ou genre -, de couverture mono-trans-inter-disciplinaire, et de gestion des risques scientifiques. « Méthode » inclut également les pratiques de science ouverte, notamment : gestion des données, réutilisation de jeux de données existants, développement ou contribution à des logiciels libres, à des standards, adoption d'identifiants pérennes pour tous les produits de la recherche -]

## COMMENTAIRE

Le projet HyCareMat propose d'étudier la Gelée de Wharton, un résidu du développement embryologique afin de pouvoir utiliser ce tissu spongieux comme support de culture pour des applications en médecine régénératrice. Dans ce but, le plan de travail est une caractérisation multiéchelle et multidomaine de cette structure afin de mieux comprendre les modifications nécessaires pour s'adapter à une application en particulier.

Comme présenté, le projet est dans des TRL assez bas allant de la preuve de concept à la caractérisation du matériaux (TRL 1 à 3). Les différentes étapes couvrent la génération des matériaux, une analyse biomécanique, la mise au point d'un modèle numérique et une étude de biocompatibilité allant jusqu'à l'implantation des matériaux. L'hypothèse et les objectifs généraux du projet sont clairs mais auraient pu bénéficier d'un peu plus de détails. La présence de livrables définis permet de suivre les étapes menant à la réalisation des objectifs et de s'assurer de leur validité.

La gestion des risques est présente même si parfois elle est très basique. Risques du WP 3 ne sont qu'adressés par une modification de la méthode là ou on aurait pu imaginer d'autres paradigmes d'étude de ce types de matériaux hybrides. Idem pour le WP4, le fait qu'un étude soit la première n'est pas un risque mais engendre de nombreux risques non-adressés ici non plus. L'ensemble des études proposées dans le projet sont pertinentes et leur réalisation possible dans l'environnement et les expertises rassemblées sur ce projet. On peut simplement regretter que les applications visées ne soient pas plus décrites. D'une part c'est la logique des bas TRL, cependant, et de façon très simplifiée, les biomatériaux peut être utilisé dans des applications de régénération de tissus mous (mésenchyme, épiderme stratifié,...) ou durs (os, cartilage, émail,...). Les articles précédents des participants au projet montrent une tendance vers des applications de tissus plutôt durs avec même une étape de cross-linking pour augmenter la rigidité du matériau. Une meilleure définition de l'objectif applicatif permettrait aux auteurs de définir un cahier des charges des qualités recherchées afin de savoir s'ils s'en approchent ou pas.

## ORGANISATION ET REALISATION DU PROJET

a - Compétence, expertise et implication du coordinateur ou de la coordinatrice scientifique

b - Qualité du consortium et complémentarité des contributions

c - Adéquation des moyens mis en œuvre et demandés aux objectifs du projet

Attention: L'ANR est signataire de la déclaration de San Francisco sur l'évaluation de la recherche (DORA). Par conséquent, ce critère tient compte de tous les résultats de travaux de recherche (publications scientifiques, jeux de données, logiciels, etc.). L'usage d'indicateurs bibliométriques tels le facteur d'impact et le h-index doit être banni au profit d'indicateurs qualitatifs sur les retombées des travaux, comme leur influence sur les politiques et les pratiques.

## COMMENTAIRE

Le consortium est complet et les expertises cumulées couvrent l'intégralité des besoins du projet. La coordinatrice a une bonne expérience de la gestion de projets nationaux et internationaux.

Le porteur est un expert de son domaine et ses publications témoignent de son antériorité dans ce sujet.

Le budget est équilibré et les dépenses justifiées.

La structuration temporelle du projet telle que représentée dans le diagramme de Gantt évite une structure séquentielle et propose un développement contigüe des WP ce qui est souvent une meilleure garantie de réussite d'un projet.

## IMPACT ET RETOMBEES DU PROJET

a - Impact scientifique et impact potentiel dans les domaines économique, social ou culturel

b - Stratégie de diffusion et de valorisation des résultats; promotion de la culture scientifique, technique et industrielle

## COMMENTAIRE

Le projet est dans la preuve de concept et la validation physicochimique d'un matériau. L'impact économique est évidemment difficile à juger, cependant le domaine de la médecine régénératrice est toujours en demande de nouveaux types de biomatériaux. La disponibilité de la Gelée de Wharton comme déchet hospitalier et son potentiel de recroissance de tissus est suffisamment important pour avoir un grand intérêt dans la compréhension de sa composition et de sa structure.

Les délivrables des WP proposés peuvent tous être élargis à d'autres tissus et peuvent donc avoir un impact dans d'autres champs de recherche (c'est tout particulièrement vrai pour les outils développés dans le WP3).

On regrettera l'absence de structures d'encadrement de la PI (SATT...) même à des stades précoces de développement. Dans le projet seule la valorisation par publication scientifique est abordée, les participants au projet ayant tous montré leurs grandes capacités de publier dans d'excellent journaux, parfois même ensemble lors de collaborations passées.

AVIS GENERAL incluant les points forts et les points faibles du projet
COMMENTAIRE

Points positifs :

Projet ambitieux

Impact technique important

Consortium bien composé et complémentaire

Budget équilibré

Structuration technique et scientifique complète et réalisable

Points négatifs :

Manque de précision dans les objectifs

Solutions de substitution aux risques peu adaptées
## QUALITE ET AMBITION SCIENTIFIQUE

a - Clarté des objectifs et des hypothèses de recherche

b - Ambition scientifique du projet et positionnement par rapport à l'état de l'art

[Plus-value du projet en termes d'apport scientifique (que ce soit en termes d'objet, de problématique que d'approche méthodologique) et en termes de production de connaissances visée]

c - Adéquation et pertinence des méthodes mises en œuvre

« Pertinence » s'entend également en termes d'éthique, d'intégrité scientifique et de responsabilité sociale des sciences - et à ce titre notamment la prise en compte de la dimension sexe et / ou genre -, de couverture mono-trans-inter-disciplinaire, et de gestion des risques scientifiques. « Méthode » inclut également les pratiques de science ouverte, notamment : gestion des données, réutilisation de jeux de données existants, développement ou contribution à des logiciels libres, à des standards, adoption d'identifiants pérennes pour tous les produits de la recherche -]

## COMMENTAIRE

a - Clarity of research objectives and hypotheses

HyCareMat is a research initiative that seeks to integrate diverse fields of study in order to develop and verify a hydro-chemo-mechanical predictive tool. This tool aims to provide a more comprehensive understanding of mucoid matrices, exploiting numerical and experimental techniques to expand the current knowledge of Wharton's jelly (WJ), considered a representative material. The ultimate goal of this project is to improve the multiphysical response of WJ, a human tissue waste product, in order to make it useful for various medical applications. The final medical application is clear as well as the intermediate objectives to reach this goal, such as the building of numerical twins to set model parameters, the investigation of WJ derivative materials hydro-chemo-mechanical behavior in order to produce predictive numerical tools, and the in-vivo validation of the model predictions by analyzing the interaction of the mucoid matrix with the living environment in a murine model.

The primary hypothesis of the study revolves around the consideration of interactions between the solid and fluid phases, specifically the combination of glycosaminoglycans (GAGs) with collagen and electrically charged ions found in physiological fluids, a scientifically sound and proved hypothesis. Another hypothesis is that it is possible to distinguish hydro-mechanical from chemo-mechanical couplings by adjusting crosslinks and GAGs content in structures with controlled geometry, a reasonable hypothesis considering previous findings. A final hypothesis is that sufficient data will be generated for the development of predictive tools. This hypothesis also is well justified by the extensive use of multimodal imaging techniques in vitro and in vivo, and by the partners expertise.

b - Scientific ambition of the project and position in relation to the state-of-the-art

Although in the past fifty years, there has been considerable research on hydro-chemo-mechanical couplings within biological tissues, biomechanical experimental and/or numerical studies on WJ are scarce. Furthermore, complex models able to describe hydro-chemo-mechanical interactions in a soft charged tissue also requires complex experimental protocols and measurements and sophisticated imaging techniques.

The project is therefore well layered on a structured state of the art and at the same time it is ambitious in aiming to detail the response of WJ to different stimuli that may occur in vitro and in vivo. Tuning of the mechanical properties of WJ, a weak material, by collagen cross-linking would also be an ambitious scientific result.

Using WJ, a human waste, and tuning its properties to fit different medical applications, once having extensively detailed it by numerical twins and in vivo testing, would be a valuable application of the project's results.

In terms of knowledge production, the results of this cross-disciplinary study that combines experiments, numerical simulations, and modeling would result in a better understanding of the structure-function relation of mucous tissues and will help predicting the in vivo bioactivity of modified WJ for several different medical applications such as soft tissue regeneration, large wound dressing, and guided bone regeneration.

c - Adequacy and relevance of the methods implemented

The methods employed in this study are appropriate and aligned with the objectives.

The research involves the production of modified human Wharton's jelly (WJ) and the adjustment of its properties through crosslinking. Biomechanical characterization will be conducted using a work-bench equipped with medical imaging tools (CT and MRI) to visualize the microstructure while performing hydro-chemo-mechanical measurements.

Existing numerical models will be modified to integrate the results of the hydro-chemo-mechanical in vitro tests with the aim to describe and predict the behaviour of WJ derivatives. The model predictions will be validated through in vivo testing of the produced and in vitro tested matrices, respecting the French regulations and 3Rs rule. The different activities appear well coordinated and the risk management taken into account.

The collaboration among consortium partners, as well as the integration of various methods, combining knowledge and technologies in the fields of biomechanics, tissue engineering, open source multi-physics simulation tools, biomedical imaging and preclinical study, is commendable. It facilitates cross-linking and interaction, enhancing the overall effectiveness of the research.

The activities will be carried out, besides the PI and partners, by five researchers recruited respecting equal opportunities and diversity, equity, and inclusion.

The findings will be widely accessible to the scientific community through a comprehensive and proactive open science approach.

## ORGANISATION ET REALISATION DU PROJET

a - Compétence, expertise et implication du coordinateur ou de la coordinatrice scientifique

b - Qualité du consortium et complémentarité des contributions

c - Adéquation des moyens mis en œuvre et demandés aux objectifs du projet

Attention: L'ANR est signataire de la déclaration de San Francisco sur l'évaluation de la recherche (DORA). Par conséquent, ce critère tient compte de tous les résultats de travaux de recherche (publications scientifiques, jeux de données, logiciels, etc.). L'usage d'indicateurs bibliométriques tels le facteur d'impact et le h-index doit être banni au profit d'indicateurs qualitatifs sur les retombées
## COMMENTAIRE

a - Skills, expertise and involvement of the scientific coordinator

The PI, Adrien Baldin, obtained a PhD in mechanics and civil engineering in 2013 and is actually associate professor at University of Lorraine and co-leader of the experimental biomechanics area of the LEM3 laboratory. He has been involved in 9 research projects. The CV reports 5 peer reviewed papers focused on mechanical behaviour of WJ, Temporomandibular Joint disc, in vitro osteogenesis, and four open access databases. He will dedicate 16.8p.month to the project and will be involved into Biomechanical analysis and tests within CT, and Open science and data managing.

b - Quality of the consortium and complementarity between the contributions

The scientific coordinator skills are centered on biomechanical experimental characterization and open source data managing. The project deals with several other competencies, including biomaterial production and characterization, tissue decellularization, multi-physics numerical models and simulation tools, biomedical imaging, and preclinical studies. Such competencies are held by the other partners composing the interdisciplinary consortium. The partners have already collaborated on common projects.

c - Adequacy of implemented and requested means to the project's objectives

The persons/month dedicated to the project, as well as other funding requests (management, sub-contracting, instruments and consumables), are reasonable.

In particular, LEM3 will dedicate two faculty for a total of 19.2p/m and will recruit a PhD for 36p/m; BIOS will dedicate one faculty and one PhD student for a total of 12p/m and recruit an engineer for 12p/m; LMGC will dedicate two faculty for a total of 12p/m and will recruit a post doc for 24p/m; ICUBE will dedicate one faculty, one research engineer and one engineer for a total of 15.6p/m.
The personnel recruitment costs are about 60% of the total requested funding.

HyCareMat partners have similar constant overheads costs, between 5% and 7% of the requested funding, dedicated to missions, a consortium meeting and a dissemination in a congress.
Subcontracting is between 2% and 44% of the requested funding but on the average it is 9% of the total. The highest subcontracting request is for ICUBE, justified by the costs related to the MRI system access (34.95k€, internal service), necessary for microstructure characterizations.

## IMPACT ET RETOMBEES DU PROJET

a - Impact scientifique et impact potentiel dans les domaines économique, social ou culturel

b - Stratégie de diffusion et de valorisation des résultats; promotion de la culture scientifique, technique et industrielle

## COMMENTAIRE

a - Scientific impact and potential economic, social or cultural impact

In terms of scientific contribution, HyCareMat aims to innovate on hydro-chemo-mechanical modeling of mucoid matrices. Besides, the WJ will be the first tunable native derived tissue with a full hydro-chemo-mechanical characterization. Besides, HyCareMat will offer significant perspectives in terms of medical applications related to drugs delivery and cell behavior, soft tissue regeneration, large wound dressing and, once strengthened, guided bone regeneration.

The main scientific contribution of the project is to revolutionize the field of hydro-chemo-mechanical modeling of mucoid matrices. A groundbreaking aspect of this project is the development of the WJ, which will be the first native derived tissue that can be finely adjusted and characterized in terms of its hydro-chemo-mechanical properties.

The implications of HyCareMat's research go beyond scientific advancements. The project holds significant promise for various medical applications, including drug delivery systems, understanding cell behavior, promoting soft tissue regeneration, developing large wound dressings, and enabling guided bone regeneration when fortified. By validating the interplay between experimental data, numerical simulations, and modeling techniques, HyCareMat becomes a crucial catalyst for medical innovation.

HyCareMat's objectives have a significant ethical impact, beginning with the ethical recycling of medical waste to generate high-potential materials for medical applications through the process of decellularization. Furthermore, the project proposes alternatives to in vivo experimental models by employing validated multi-physics predictive tools, so being in alignment with the European standards for the protection of animals used in scientific research and adheres to the guiding principle of the 3Rs (Replacement, Reduction, Refinement). The experiments and numerical advancements undertaken to create the numerical twins will contribute to the ongoing search for alternatives to minimize animal experimentation, emphasizing HyCareMat's commitment to ethical research practices.

b - Strategy for the dissemination and exploitation of the results; promotion of scientific, technical and industrial culture

A primary objective of the project is to generate FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, and Reusable) datasets, significantly expanding the utilization of numerical twins in future research endeavors. To foster collaborative science and promote engagement with broader audiences, all researchers involved in the project, including partners and newly recruited personnel, will actively participate in activities aimed at knowledge dissemination and public outreach. The project's contributions will also employ a STEAM (Science, Technology, Engineering, Arts, and Mathematics) education approach, besides publication of scientific articles, and contribution to conferences.

At the same time, in the interest of Intellectual Property Rights(IPR) protection and exploitation, all partners will agree on explicit legal and executive rules during the negotiation of the Consortium Agreement regarding exploitation as well as other issues such as i) IPR protection, ii) Intellectual Property ownership specification, iii) granting of royalty-free access rights to the project results to all partners, to broaden the use of results and open up the market.

## AVIS GENERAL incluant les points forts et les points faibles du projet

## COMMENTAIRE

The project is well layered on a structured state of the art and at the same time it is ambitious in detailing the response of WJ to different stimuli that may occur in vitro and in vivo. Tuning of the mechanical properties of WJ, a weak material, by collagen cross-linking would also be an ambitious scientific result.
Using WJ, a human waste, and tuning its properties to fit different medical applications, once having extensively detailed it by numerical twins and in vivo testing, would be a valuable application of the project's results.
In terms of knowledge production, the results of this cross-disciplinary study that combines experiments, numerical simulations, and modeling would results in a better understanding of the structure-function relation of mucous tissues and will help predicting the in vivo bioactivity of modified WJ for several different medical applications such as soft tissue regeneration, large wound dressing, and guided bone regeneration.

The methods to be used in the project are appropriate and aligned with the objectives.

The different activities appear well coordinated and the risk management taken into account.

The scientific coordinator skills are centered on biomechanical experimental characterization and open source data managing. The project deals with several other competencies, including biomaterial production and characterization, tissue decellularization, multi-physics numerical models and simulation tools, biomedical imaging, and preclinical studies. Such competencies are hold by the other partners composing the interdisciplinary consortium.

The activities will be carried out, besides the PI and partners, by five researchers recruited respecting equal opportunities and diversity, equity, and inclusion.

The findings will be widely accessible to the scientific community through a comprehensive and proactive open science approach.

The persons/month dedicated to the project, as well as other funding request (management, sub-contracting, instruments and consumables), are reasonable.
Bibliographie

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