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**Thèses et Masters.**

Bastien O., Développements théoriques et méthodes numériques pour les analyses comparatives de génomes et protéomes biaisés, (2006) PhD Thesis 2003-2006

Ben Amor H.M., *Etude de la robustesse dans les réseaux de neurones et les réseaux de régulation biologique*, (2008) Stage de fin d'études d'ingénieur - ENSI Tunis - Directeurs de stage : Jacques Demongeot et Nicolas Glade

Ben Amor H.M., *Mémoire dynamique et évocation mnésique / Dynamical memory and mnesic evocation,*
(2011) PhD Thesis 2008-2011, TIMC-IMAG, Grenoble, Directeurs de thèse : Jacques Demongeot et Nicolas Glade

Christen U., *Evaluation of distance between Thresholded Boolean Automaton Networks*, (2018) M1
Internship report, Directeurs de stage : Laurent Trilling et Nicolas Glade. DOI:10.13140/RG.2.2.27568.69120
Grand prix de la recherche de l'Ecole Polytechnique, 2018.

Elena A., Robustesse des réseaux d'automates Booléens à seuil aux modes d'itération. Application à la modélisation des réseaux de régulation génétique, (2009) Ph.D. Thesis, TIMC-IMAG, Grenoble France, Directeur de thèse : Jacques Demongeot.

Glade N., *Effet des champs externes faibles sur l'auto-organisation des microtubules. Comparaison entre expériences et simulations numériques*. (2002) Ph.D. Thesis, CEA / TIMC-IMAG, Grenoble France, Directeurs de thèse : James Tabony et Jacques Demongeot.

Hege C., *Étude par expérimentation numérique de la diversité et de la survie de formes de vie artificielles dans un environnement stratifié par sédimentation différentielle* (2017a) Master Thesis, TIMC-IMAG, Grenoble, France, Directeur de stage : Nicolas Glade et Sergiu Ivanov

Hessami M. H., *Modélisation multi-échelle et hybride des maladies contagieuses : vers le développement de nouveaux outils de simulation pour contrôler les épidémies*. (2016) Ph.D. Thesis, TIMC-IMAG, Grenoble, France, Directeur de thèse : Nicolas Glade

Larchères A., Wang M., *Évolution artificielle des réseaux booléens à signe* (2020) TER Master 1, Directeur de stage : Sergiu Ivanov.

Segretain R., *Inference, simulation et analyse des réseaux d'automates Booléens à seuil*, (2018) Master Thesis, TIMC-IMAG, Grenoble, France, Directeur de stage : Nicolas Glade et Laurent Trilling

Tempesti G., *A Self-Repairing Multiplexer-Based FPGA Inspired by Biological Processes* (1998) Ph.D. Thesis, EPFL Lausanne, Suisse

## Posters.

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## Articles de presse.

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## Communications.

[Comm. SFBT 2014] Discussion en table ronde sur la vie artificielle, XXXIVème séminaire de la SFBT, « La vie artificielle et le point de vue de la biologie théorique », St Flour, 2014

## Videos.

[Adami, 2011] Adami C., *Finding alien life: Christoph Adami at TEDxUIUC*. (2011),
https://www.youtube.com/watch?v=BBao3D6sBto

[BioVision, 2012] BioVision The inner Life in a Cell, Harvard University. (2012),
https://www.youtube.com/watch?v=WFq6aavkqG4

[Theriot, 2016] Theriot J., *Protein Polymers, Crawling Cells and Comet Tails*. (2016) Stanford HHMI, https://www.youtube.com/watch?v=FIT0fdt6c3Y

## Références Web.

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https://99designs.fr/blog/histoire-design-genres-mouvements/histoire-design-graphique/

[Hege; 2017b] Hege C., Glade N., *A Turing test for improving Artificial Life and Biological Models* (2017) URL:
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[Petri, 2008] Carl Adam Petri and Wolfgang Reisig (2008), Scholarpedia, 3(4):6477.
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https://phys.org/news/2017-03-fossil-inorganic-scientists-early-life.html

[Ray, 1993] Ray S.T., *How I created Life in a virtual Universe* (1993) URL : http://life.ou.edu/pubs/nathist/

[SP3, 2013] SP3 convert, MIT Licence (2013), Sourceforge URL :
http://freshmeat.sourceforge.net/projects/csp-convert-sp3

[Space.com, 2011] Moskowitz C., *Scientists Dubious Over Claim of Alien Life Evidence in Meteorite* (2011)
URL: https://www.space.com/11049-alien-life-meteorites-skepticism.html

## Logiciels.

[AEVOL] http://www.aevol.fr/

[BVS] https://docs.unrealengine.com/en-US/ProgrammingAndScripting/Blueprints/index.html

[CamiTK] https://camitk.imag.fr/

[HSIM] https://www.lri.fr/~pa/Hsim/

[JPP] Segretain R., JPP : Java-Parallel-Pipeline, DOI: 10.13140/RG.2.2.11262.10562

[NetBioDyn] http://virtulab.univ-brest.fr/netbiodyn.html

[PhysiBOSS] https://github.com/gletort/PhysiBoSS

[PhysiCell] http://physicell.mathcancer.org/

[SimCells] http://virtulab.univ-brest.fr/simcells.html
# 13. ANNEXES

## 1. Projets de recherches soumis pour financement

Ci dessous sont listés les demandes de financement faites récemment et en lien direct avec mes activités de recherche actuelles, regroupés par thèmes. Ils sont restitués tels qu'ils ont été soumis (et pour certains acceptés pour financement), en indiquant les partenaires et leurs affiliations, le contexte des projets, la méthodologie, les moyens à disposition, les résultats attendus. J'ai imaginé et rédigé ces projets. Je ne suis que co-PI pour certains pour de simples raisons de stratégie de soumission des projets.

### 1.1. Origines du vivant – Ecosystèmes et microcosmes.

DESCRIPTION DU PROJET IDEX CDP COOL 1 – Confirmation expérimentale de la possible origine stéréochimique du code génétique.

**Scientifique responsable et Co-I.** PI : Nicolas Glade (TIMC-IMAG), co-I : Eric Beaugnon (LNCMI)

**Laboratoires et équipes impliqués.** 1) Equipe DyCTiM2, laboratoire TIMC-IMAG, CNRS UMR5525 / Université Grenoble Alpes, 38706 La Tronche ; 2) Laboratoire LNCMI-G, CNRS UPR3228, 25 rue des martyrs, 38042, Grenoble ; 3) NanoBio Campus - 570 rue de la Chimie - 38610 Gières ; 4) Plateforme IBS, Institut de Biologie Structurale, 71 avenue des Martyrs, CS 10090, 38044 Grenoble Cedex 9

**Description du projet.**

**Contexte.** Ce projet se situe dans le contexte de la chimie prébiotique entre l'apparition des premières briques du vivant et l'émergence des premières formes (proto-métabolismes, proto-cellules ...) ordonnées et auto-entretenues, voire amplifiées, précurseurs de systèmes de complexité croissante amenant à l'apparition de la matière vivante. Il s'intéresse à une manière possible dont les métabolismes autopoïétiques [15], émergent de 'la soupe primitive', ont pu être encodés dans des génomes primitifs. Ce projet expérimental s'appuie sur l'hypothèse de l'origine stéréochimique du code génétique [3,8,11-12,14] qu'il cherche à valider.

La chimie prébiotique est souvent pensée dans le contexte de soupes chimiques homogènes contenant des composés fondamentaux comme les acides aminés, certains précurseurs des sucres, certaines bases azotées et quelques autres composés chimiquement actifs. Dans ces solutions, des molécules composées de ces éléments simples (des polypeptides et des acides polynucléotidiques (ADN, ARN, PNA)) peuvent se former spontanément ou sous l'effet de catalyseurs et posséder eux-mêmes une activité catalytique. Lorsque les conditions le permettent, en particulier lorsque la concentration en composés est suffisamment élevée, certains composés peuvent s'assembler transitoirement, établissant en un même complexe supra-moléculaire une activité composite. Des études théoriques ont montré, par simulation, qu'il devrait être possible dans ce contexte d'obtenir des cycles autopoïétiques au cours desquels sont entretenus périodiquement et sont amplifiés certains composés et complexes moléculaires [9,10,15,16]. L'obtention d'un métabolisme primordial, préalable à l'émergence de la vie organisée fait partie des hypothèses plausibles d'un point de vue théorique et expérimental [13,15]. La fixation dans une forme de génome a pu se faire ultérieurement, peut-être par l'intermédiaire d'assemblage supramoléculaires se renforçant au contact des composés les plus souvent formés dans ces métabolismes primordiaux.

Cependant, ce scénario auto-catalytique présente une faille à laquelle de nombreuses personnes ont tenté de répondre: comment s'est établie la dualité "code génétique – protéines" et ses processus associés, la traduction en particulier. Les modèles d'ensembles auto-catalytiques de Kauffman [10] et typogénétiques de Hofstadter et Varetto [9,16] admettent au préalable l'existence d'une relation fonctionnelle (la traduction implicite d'un code génétique en protéines dotées d'activité) entre les séquences polynucléotidiques et les
peptides actifs sans en préciser le mécanisme. Une hypothèse, ancienne maintenant, concernant le code génétique fut précisée en 1954 par G. Gamow [3], un an après la découverte de la structure de l'ADN par Watson et Crick. Il proposait que les acides aminés puissent s'apparier directement avec certaines portions de la séquence génétique (dans des cavités délimitées par les blocs de 4 bases que forment les échelons de la double hélice d'ADN). En 1965 était découverte la correspondance que nous connaissions aujourd'hui entre chacun des acides aminés et leur(s) anticodon(s) respectifs. Les recherches de biologie moléculaire se sont alors focalisées sur cette machinerie de traduction fondée sur l'existence de molécules adaptatrices (les ARN de transfert) pour passer d'un code (génétique, à triplets de 4 bases azotées possibles) à l'autre (protéique). Bien que les recherches concernant les origines du code génétique aient aussi rapidement suivi le même courant (recherche de molécules adaptatrices ancestrales nommées aptamères [1,2,11,12]), quelques équipes ont néanmoins continué à s'intéresser aux fondements moléculaires du code génétique et notamment à la possible relation stéréochimique directe, sans molécules adaptatrices, entre les acides aminés et leurs triplets nucléotidiques respectifs. Ces travaux n'ont été effectués qu'avec des modèles moléculaires ('Legos moléculaires' et plus récemment des modèles informatiques) et n'ont jamais été testés expérimentalement (seuls des aptamères ont été testés, souvent avec succès). Ils concluent pourtant à une possible relation stéréochimique spécifique entre les acides aminés et leurs anticodons respectifs [8,14].

**Objectifs.** Nous souhaitons réaliser une étude exploratoire dans le contexte des origines du vivant. Ce projet est expérimental. Il consiste en la mesure, par des techniques de calorimétrie, de RMN et de fluorimétrie, des forces d'interaction entre des acides-aminés et leurs anticodons respectifs dans le code génétique, et à mettre en évidence la spécificité de cette reconnaissance amino-acide – anticodon. Cette partie qui a des retombées potentielles importantes dans le domaine de la régulation cellulaire [1] visera à confirmer les résultats théoriques de Pelc et Welton [14] et de Hendry et al [8] favorables à une hypothèse stéréochimique du code génétique aux origines du vivant. Cette validation est essentielle pour accepter les modèles autopoïétiques de chimie prébiotique (en particulier les modèles typogénétiques) [9,10,15,16] car elle résoudrait en grande partie le problème de la traduction ancestrale de séquences polynucléotidiques en peptides. Ces mesures n'ont jamais été réalisées.

**Méthodologie.** L'objectif de notre expérience est de montrer que non seulement de simples triplets de nucléotides peuvent, avec une affinité faible mais non négligeable et surtout spécifique, complexer leurs acides-aminés correspondants (dans le code génétique), mais aussi que l'on peut confiner (rendre proches voisins) au moins 2 acides aminés donnés sur leurs triplets correspondants dans un hexanucléotide (séquence de 6 nucléotides, donc 2 codons adjacents). Nous utiliserons ainsi des di-codons mais également des polycodons de 21 à 30 nucléotides.

Un préalable a ces expériences a été de déterminer les séquences hexanucléotidiques (parmi les 4096 (4⁶) existantes) que nous pourront utiliser (il ne faut pas qu'elles puissent s'auto-hybrider et devenir compétitrices des acides aminés ; il faut aussi éviter qu'elles contiennent des anticodons parasites (un hexanucléotide contient 4 codons et nous souhaitons que seuls les 2 anticodons adjacents participent spécifiquement)) et celles qui donnent le plus de chance de réussite pour les premières mesures (celles qui contiennent les anticodons capables du plus grand nombre d'interactions avec leurs acides aminés). N. Glade a développé un programme pour 'scorer' ces séquences en se servant notamment des données de S. Pelc et M. Welton [14]. Étant donné les faibles niveaux d'affinités auxquels s'adresse cette expérience (les interactions entre un acide aminé et son triplet nucléotidique correspondant se limitent à seulement 4 à 6 liaisons hydrogène et électrostatiques, et quelques liaisons de van der Waals ; les acides aminés présentant un cycle peuvent en outre établir des liaisons hydrophobes avec les bases azotées [14]), nos méthodes de détection et de mesure des interactions doivent être très sensibles.

Le LNCMI avec N. Glade collabore depuis longtemps, dispose d'une plateforme RMN qui nous permettra de mettre en évidence et mesurer la force des interactions entre polycodons et acides aminés. Cela se traduira notamment par des effets d'élargissement des raies spectrales. Dans ce même laboratoire pourront aussi être menées des mesures de fluorimétrie : l'excitation dans l'UV des composés présents pourrait provoquer des transferts d'énergie (FRET) vers les molécules spatialement proches. Nous nous attendons à observer
notamment des transferts d'énergie des bases azotées (donneuses) vers les acides aminés (accepteurs), et ainsi une diminution de fluorescence des polynucléotides. Dans ce contexte, l'usage de bases analogues dotées de propriétés de fluorescence sera envisagé [17]. L'équipe 'Thermodynamique des petits systèmes' du département de la Matière Condensée et des Basses Températures du CNRS Grenoble dispose du matériel et du savoir faire pour détecter et mesurer des très faibles interactions dans de très faibles volumes avec des instruments de calorimétrie dédiés (micro-titration calorimétrique dans des gammes de température de 0,05K à 400 Kelvin par nanotitration NanoITC III)[4,5]. Nous allons procéder à des injections de quantités croissantes d'acides aminés dans des solutions de polynucléotides dans un tampon phosphate (peu enclin à interagir avec nos composés). Nous allons ainsi mesurer, par ITC (isotherm titration calorimetry) l'affinité de fixation (Ka), les variations d'enthalpie (ΔH) et la stoechiométrie de fixation de ces interactions. Nous procéderons ainsi pour des jeux d'acides aminés correspondants ou au contraire ne correspondant pas aux polycodons en solution.

Ce travail interdisciplinaire réalisable par un stagiaire de M2 permettra de vérifier un scénario plausible d'une étape cruciale des origines du vivant : il fournira des éléments de preuves expérimentales sur la possible origine stéréochimique (fortement pressentie et appuyée par plusieurs travaux théoriques, mais jamais montrée expérimentalement) du code génétique. Ce travail apportera ainsi une contribution à la compréhension des origines du vivant sur Terre et de la régulation génétique dans les cellules actuelles par les petits métabolites.

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15. Varela F.G., Maturana F.H., Uribe R., Autopoiesis: The organization of living systems, its characterization and a model, Biosystems, 5 (1974) 187

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17. Wilhelmsson L.M., Fluorescent nucleic acid base analogues, Q. Rev. Biophys., 2 (2010) 159

## DESCRIPTION DU PROJET IDEX CDP COOL 2 – Modélisation des phénomènes spatiaux émergents aux origines du vivant.

### Scientifique responsable et Co-I. PI : Nicolas Glade (TIMC-IMAG), co-I : Olivier Bastien (LPCV)

### Laboratoires et équipes impliqués.
1) Equipe DyCTiM2, laboratoire TIMC-IMAG, CNRS UMR5525, Université Grenoble Alpes. ; 2) Laboratoire LPCV - CEA, UGA - CNRS UMR5168, INRA USC1359, rue des martyrs, 38054, Grenoble

### Description du projet.

**Contexte.** Ce projet se situe dans le contexte de la chimie prébiotique entre l'apparition des premières briques du vivant et l'émergence des premières formes (proto-métabolismes, proto-cellules ...[15]) ordonnées et auto-entretenues et auto-amplifiées, précurseurs de systèmes de complexité croissante amenant à l'apparition de la matière vivante. Il est focalisé en particulier sur les processus autopoïétiques [18] permettant l'émergence de
la complexité fonctionnelle et spatiale à partir de 'la soupe primitive', c'est-à-dire l'émergence des premières boucles métaboliques et leur auto-organisation dans l'espace sous forme de micro-environnements réactionnels.

La chimie prébiotique est souvent pensée dans le contexte de soupes chimiques homogènes contenant des composés fondamentaux comme les acides aminés, certains précurseurs des sucres, certaines bases azotées et quelques autres composés chimiquement actifs. Dans ces solutions, des molécules composées de ces éléments simples (des polypeptides et des acides polynucléotidiques (ADN, ARN, PNA)) peuvent se former spontanément ou sous l'effet de catalyseurs et posséder eux-mêmes une activité catalytique [12]. Lorsque les conditions le permettent, en particulier lorsque la concentration en composés est suffisamment élevée, certains composés peuvent s'assembler transitoirement, établissant en un même complexe supra-moléculaire une activité composite. Des études théoriques ont montré, par simulation, qu'il devrait être possible dans ce contexte d'obtenir des cycles autopoïétiques dissipatifs au cours desquels sont entretenus périodiquement et sont amplifiés certains composés et complexes moléculaires [10,18,19]. L'obtention d'un métabolisme primordial, préalable à l'émergence de la vie organisée fait partie des hypothèses plausibles d'un point de vue théorique et expérimental [12,18]. La fixation dans une forme de génome a pu se faire plus tardivement par l'intermédiaire d'assemblage supramoléculaires se renforçant au contact des composés les plus souvent formés dans ces métabolismes primordiaux.

Les modèles d'autopoïèse auquels ce projet s'intéresse s'apparentent aux ensembles auto-catalytiques de Kauffman [10] et typogénétiques de Hofstadter et Varetto [19]. Leur principe est qu'à partir de briques de base interagissant faiblement entre elles et de faible réactivité, puissent se former, rarement, des briques plus complexes possédant parfois une activité simple (faciliter la liaison entre 2 autres composés en les complexant plus longtemps, avoir une activité lytique, ...). De là, un large bestiaire hétéroclite de composés se forme. Dans te tels systèmes, lourds à simuler, il a été montré qu'avec le temps, finissent par naître des cycles ouverts auto-entretenus et auto-amplifiés, tel le cycle de Krebs actuellement. Ces modèles reposent neanmoins sur un préalable : la dualité metabolisme / encodage génétique, l'existence d'une relation fonctionnelle (la traduction implicite d'un code génétique en protéines dotées d'activité) entre les séquences polynucléotidiques et les peptides actifs sans en préciser le mécanisme. Un mécanisme primordial proposé pourrait être celui de l'hypothèse stéréochimique du code génétique [8,14]. C'est une hypothèse qu'un autre projet, expérimental, soumis au CDP Origins of Life, entend renforcer.

La limitation de ces simulations de processus autopoïétiques est qu'elles ont toujours été faites en faisant abstraction de l'espace ; ces modèles omettent donc les processus physiques de transport comme la diffusion qui s'opposent au maintien de la cohérence de systèmes fonctionnels émergents et auto-entretenus. Les boucles métaboliques primordiales variées ayant émergé du 'chaos' physico-chimique régnant sont fragiles et requièrent en effet pour être maintenue une densité suffisante. L'auto-organisation spatio-temporelle (par des processus statiques d'une part comme les processus d'agrégation et d'autre part dynamiques par réaction-diffusion comme dans les milieux excitables de type Belousov-Zhabotinskii) et le confinement sur des surfaces (cristaux, empilements d'argiles), au niveau d'interfaces (front d'ondes chimiques stationnaires obtenus dans les cas d'instabilités de Turing [17], ou les séparateurs entre 2 phases liquides) [4,7,9,13] ou dans des régions closes (vésicules, suspensions lamellaires, micelles) [9,15] sont des processus qui permettent au contraire le maintien de cette cohérence locale. Cela autorise également l'obtention et le maintien à travers l'espace d'une grande variété de systèmes émergents [7]. Avec P. Ballet (Univ. Brest), nous avons réalisé une étude de l'effet de l'apport d'énergie sous forme d'agitation thermique et d'énergie provenant d'un champs vectoriel (gravité) sur un automate cellulaire (le *Jeu de la vie*). Ces travaux [7] nous ont permis de montrer une augmentation des 'espèces intéressantes' lorsque l'agitation thermique et la gravité étaient couplées. A l'interface entre une 'boue active' résultant de la sédimentation différentielle des espèces (liée à leur masse) et un 'océan' principalement vide d'espèces, se développaient de nombreuses espèces intéressantes, souvent propulsées dans l'océan. Une exploration systématique de l'espace des paramètres nous a permis de montrer une augmentation de la durée de vie moyenne de ces espèces intéressantes dans ces conditions.

**Description du projet.** Nous souhaitons réaliser une étude exploratoire théorique dans le contexte des origines du vivant. Plus particulièrement il s'agit d'étudier les facteurs qui peuvent favoriser un accroissement
de la diversité d'espèces biochimiques actives (molécules et complexes moléculaires), leurs interactions dans une soupe prébiotique et l'émergence de cycles autopoïétiques, tels que le confinement dans des hétérogénéités auto-organisées ou au niveau d'interfaces. Le travail consistera d'une part en l'apport de la spatialité dans les modèles de prébiotique de type typogénétique [19], et d'autre part leur couplage avec des processus physiques d'agrégation-sédimentation ou d'adsorption sur des surfaces en suspension [7,9]. Nous souhaitons ainsi provoquer l'émergence d'auto-organisations spatiales soit stationnaires, soit sous la forme d'ondes chimiques mobiles comme dans les milieux excitables de type Belouzov-Zhabotinskii (BZ). Les motifs (bandes ou spots) ainsi formés seraient constitués de 'molécules' formées au cours de ces processus prébiotiques. Une des conditions nécessaires pour l'existence de ces motifs est que la production de ces molécules soit maintenue et amplifiée, c'est-à-dire qu'elles fassent parties de boucles d'auto-amplification. Nous pensons que les interfaces entre 2 milieux de composition différente, créées uniquement par des processus chimiques (type Turing ou BZ) ou résultant de mécanismes exogènes (notamment par séparation de phase liée à la gravité), ont pu servir, avant l'apparition des premières membranes, de proto-cellules, de lieux de confinement protégeant et amplifiant les processus prébiotiques autopoïétiques comme cela a été proposé dans [4,7,9,13,15]. L'instabilité de Turing, ou la formation d'ondes chimiques étant liées à un rapport entre les processus réactifs (faisant intervenir une boucle de rétroaction négative) et les processus de transport, nous souhaitons déterminer les conditions physico-chimiques nécessaires, dans des systèmes typogénétiques, pour obtenir l'émergence auto-organisations spatiales dans ces systèmes. Par des expérimentations numériques de biochimie artificielle nous montrerons que les frontières réactives stationnaires ou mobiles peuvent jouer le rôle de proto-membranes [4,7,9,13,15] isolant ces processus prébiotiques fragiles d'autres se développant en d'autres endroits de l'espace. Du point de vue technique, nous utiliserons un moteur de simulation haute-performance pour la modélisation des systèmes hybrides (multi-échelles, multi-formalismes) développé par N. Glade au laboratoire TIMC-IMAG. Ce moteur de simulation récent bénéficie des derniers raffinements en termes de calcul (calcul GPU en particulier). La partie coûteuse en calcul concernera le stockage, en chaque point de l'espace de larges dictionnaires répertoriant les différents composés générés et leurs quantités, ainsi que le moteur de simulation stochastique (algorithme de Gillespie [6]) déterminant les probabilités d'interactions entre ces composés en fonction de leurs quantités respectives. Un des challenges de ce projet est l'implémentation de cette partie en utilisant des tables de hashage performantes [16]. C'est sur ce sujet de modélisation que sera proposé un stage de M2 en informatique à TIMC-IMAG. Nous souhaitons également caractériser les métabolismes obtenus, les étudier comme nous le faisons les métabolismes actuels [11], afin notamment de comparer leur typologie avec ces derniers. Parmi les caractères que nous pouvons notamment étudier et pour lesquels nous avons de l'expérience [2,3,5,11,20] figurent la complexité du réseau, sa connectivité, mais également la complexité des composés (le potentiel chimique) engagés. Cela requerra une capacité à calculer des distances entre réseaux et à les classifier que nous avons développé récemment [2-4,11,20]. Ce travail pouvant être engagé immédiatement en simulant des système typogénétiques en espace homogène, engagera un autre stagiaire de M2 à LPCV.

A terme, nous souhaitons développer le concept autopoïétique proposé par Varela [18] en le contraignant au concept de viabilité développé par Aubin [1], comme nous sommes en train de le faire actuellement à TIMC-IMAG pour les réseaux Booléens utilisés dans la modélisation des systèmes de régulation génétique et métabolique [2,3,20].

Références.

1. Aubin J.-P., Bayen A.M. Saint-Pierre P., Viability Theory, Springer, 2011

2. Christen U., Ivanov S., Segretain R., Trilling L., Glade N., On computing structural and behavioural complexities of threshold Boolean networks, Submitted to Acta Biotheor. (2018)

3. Christen U. Ivanov S., Segretain R. Trilling L. Glade N., On computing structural and behavioural distances between threshold Boolean networks, Submitted to Acta Biotheor. (2018)

4. Demongeot J., Glade N., Moreira A., Vial L., RNA Relics and the Origin of Life. Int. J. Mol. Sci. 10 (2009) 3420

5. Demongeot J., Glade N., Moreira A., Evolution and RNA relics. A system biology view, Acta Biotheor. 56 (2008) 5

6. Gillespie D.T., Exact Stochastic Simulation of Coupled Chemical Reactions, J. Phys. Chem. 81 (1977) 2340

7. Glade N., Bastien O., Ballet P., Diversity and survival of artificial lifeforms under sedimentation and random motion, Theor. Biosci. (2017) doi: 10.1007/s12064-017-0254-1

8. Hendry, L. B., Bransome, E. D., Hutson, M. S., Campbell, L. K.: First approximation of the stereochemical rationale for the genetic code based on the topography and physicochemical properties of "cavities" constructed from models of DNA. Proc. Natl. Acad. Sci. USA 78 (1981) 7440

9. Hunding A., Képès F., Lancet D., Minsky A., Norris V., Raine D., Sriram K., Root-Bernstein R., Compositional complementarily and
prebiotic ecology in the origin of life, Bioessays (2006) 28, 399-412

10.Kauffman S., Autocatalytic sets of proteins, J. Theor. Biol. (1986) 119, 1

11.Marechal E., Bastien O., Modeling of regulatory loops controlling galactolipid biosynthesis in the inner envelope membrane of chloroplasts, J. Theor. Biol., 361 (2014) 1

12.Muchowska K.B., Varma S.J., Chevallot-Beroux E., Lethuillier-Karl L., Li G., *Moran J., Metals promote sequences of the reverse Krebs cycle*, Nat. Ecol. Evol., 1 (2017) 1716

13.Norris V., Hunding A., Képès F., Lancet D., Minsky A., Raine D., Root-stein R., Sriram K., Question 7: the first units of life were not simple cells, Orig. Life Evol. Biosph. (2007) 37, 429-443

14.Pelc S.R., Welton M.G.E., *Stereochemical relationship between coding triplets and amino-acids*, Nature, 209 (1966) 868

15.Rasmussen S., Protocells, MIT Press, 2008

16.Skarupke M., *I Wrote The Fastest Hashtable*, https://probablydance.com

17.Turing A., *The Chemical Basis of Morphogenesis*, Phil. Trans. Roy. Soc. London, 237 (1952) 37

18.Varela F.G., Maturana F.H., Uribe R., *Autopoiesis: The organization of living systems, its characterization and a model*, Biosyst., 5 (1974) 187

19.Varetto J., Typogenetics: an artificial genetic system, J. Theor. Biol., 193 (1993) 257

20.Vuong Q.T., Chauvin R., Ivanov S., *Glade N*, Trilling L., *A logical constraint-based approach to infer and explore diversity and composition in thresholded Boolean automaton networks*, Studies in Computational Intelligence Series, Proceedings of the Complex Networks 2017 conference (2017)

## 1.2. Réseaux de régulation génétique et réseaux d'oscillateurs – Application à la théorie ataviste du cancer

DESCRIPTION DU PROJET IDEX IRS 2019 – Inférence de réseaux Booléens à seuil par programmation logique par contrainte pour modéliser l'homéostasie cellulaire et tester la théorie atavistique du cancer.

**Scientifique responsable et Co-I.** PI : Nicolas Glade (TIMC-IMAG)

**Partenaires.** Pascal Ballet (LATIM, UBO Brest), Arnaud Chauvière (TIMC-IMAG), Ibrahim Cheddadi (TIMC-IMAG), Eric Fanchon (TIMC-IMAG), Nicolas Glade (TIMC-IMAG), Sergiu Ivanov (Université Evry-val d'Essonne), Claudio Lobos (Universidad Técnica Federico Santa María, Chili), Angélique Stephanou (TIMC-IMAG), Laurent Trilling (TIMC-IMAG)

**Laboratoires et équipes impliqués.**
1) Equipe DyCTiM2, laboratoire TIMC-IMAG, CNRS UMR5525 / Université Grenoble Alpes, 38706 La Tronche ; 2) IBISC, Université Evry-val d'Essonne ; 3) Universidad Técnica Federico Santa María, Chili

**Positionnement, contexte et objectifs.**

Notre projet de modélisation en biologie se place dans le contexte des réseaux de régulation biologique et de la tumorogenèse. Il s'agit d'un projet interdisciplinaire à visée applicative en biomédecine. Il sera réalisé à TIMC-IMAG où il fera l'objet d'un dialogue permanent entre biologistes et modélisateurs. Le laboratoire TIMC-IMAG a en effet un long savoir faire dans les mathématiques et informatique appliquées à la biologie et à la médecine et, parmi les thématiques biomédicales qui y sont développées actuellement, en particulier au sein des équipes BCM et DyCTiM2, la différentiation cellulaire et tissulaire et la tumorogénèse figurent en bonne place [4,20,23-27]. La régulation ou au contraire le dérèglement génétique et métabolique font partie des mécanismes microscopiques sous-jacents dont dépendent ces processus ; ce sont thèmes de recherche également très développés à TIMC-IMAG [2,3,5-7,9,10,12,22,24,30]. Ce projet est à dominante MSTIC : ce travail impliquera plusieurs développements en informatique concernant les réseaux d'automates Booléens à seuil et il devra relever plusieurs défis numériques de modélisation hybride de tissus biologiques.

Durant ce projet, nous souhaitons tester, par modélisation, la théorie atavistique du cancer qui propose que la prolifération tumorale soit davantage liée à la perte de contrôle d'un ensemble de systèmes génétiques ancestraux, toujours présents mais inhibés dans les cellules actuelles, assurant la survie des organismes unicellulaires [8,15,18,29]. Cette théorie atavistique s'appuie notamment sur de solides observations de phylostratigraphie faisant le constat de la sur-expression de gènes qualifiés d'ancestraux, et sur l'inhibition progressive des systèmes génétiques récemment acquis par les organismes évolués. Ceci a pour conséquence une perte progressive, au fur et à mesure de l'évolution des grades tumoraux, des caractères de la vie pluricellulaire et une ré-acquisition des caractères adaptés à la vie unicellulaire.

La théorie mathématique de la viabilité, initialement développée dans le cadre des systèmes dynamiques [1] et que nous cherchons actuellement à appliquer aux réseaux Booléens à seuil, est bien adapté pour réfléchir
sur ce problème. La théorie de la viabilité permet d'exprimer les contraintes d'atteignabilité de fonctions cibles par un ensemble de systèmes évolutifs (systèmes d'équations différentielles, équations mutationnelles, réseaux d'automates Booléens ...). Elle permet notamment de déterminer l'ensemble des stratégies existantes (ensemble des trajectoires qu'une collection de systèmes évolutifs peut suivre pour réaliser une fonction) dans un système vivant (et que l'évolution des espèces a contraint) pour s'adapter aux différents situations qu'il peut rencontrer, y compris un stress cellulaire. Le phénomène de déprogrammation progressive des fonctions essentielles et le changement de mode de fonctionnement correspondent dans ce cadre à un éloignement du système vivant d'un noyau de viabilité 'normal' pour rejoindre peu a peu un autre plus adapté a sa situation.
Cela peut donc être compris comme une adaptation des cellules à un stress : elles deviennent tumorales et adaptent leur environnement avec. La théorie atavistique soutient que le passage à l'état tumoral et la progression de la tumeur ne relève pas ou peu de mutations ponctuelles dans l'ADN ; cela implique en revanche une "déprogrammation" pas-à-pas (par strates) des systèmes de régulation. Les fonctions cellulaires normales ainsi que leur dérive épigénétique par dérégulations successives vers des systèmes de régulation anormaux peuvent être modélisés dans le cadre formel des réseaux d'automates Booléens à seuil.
A TIMC-IMAG [2,3,5,6,7,9,10,12,30], ces dernières années, nous avons considérablement développé des méthodes de programmation logique par contraintes [11] dans le cadre des réseaux Booléens à seuil [14,21,28,31]. Nous pouvons ainsi déterminer, par inférence, de larges ensembles de réseaux satisfiables pour une dynamique (fonction) donnée et pour un ensemble de connaissances structurelles (existence de gènes ; relations entre gènes) [5,6,30]. En biologie, on associe souvent à une fonction (de régulation notamment) une structure de réseau unique. Les systèmes biologiques sont pourtant imparfaits, certaines interactions restant faibles ou peu efficaces, changeantes dans le temps... La fonction vitale doit cependant être maintenue. Nous proposons que, considérer un ensemble entier de réseaux, tous différents, certains se ressemblant, d'autres moins [5,6], mais tous réalisant la même fonction, permet de prendre en compte, dans la modélisation des réseaux de régulation, une forme de robustesse au stress : les réseaux satisfiables pour une fonction et leurs trajectoires menant à cette même fonction constituent un noyau de viabilité.

En définitive, nous proposons un projet novateur car s'appuyant sur de multiples changements conceptuels (théorie atavistique du cancer, ensemble de réseaux satisfiables, théorie de la viabilité) pour modéliser le déclenchement et l'évolution d'un tissu cellulaire vers une forme cancéreuse. Ces concepts prendront forme au cours d'une thèse, via la modélisation d'un système tissulaire homéostatique.

## Programme et résultats attendus.

Le projet consiste à réaliser un modèle numérique de tissu vivant doté de systèmes de régulation génétique munissant les cellules de moyens d'intégration de stimuli externes (biomécaniques, chimiques ...) et leur donnant un cycle de vie (divisions, quiescence) et un comportement de cellule sociale (capacité d'adhérence, synchronisations cellulaires ...). Il y a donc deux composantes distinctes dans cette réalisation :

* la recherche de réseaux de régulation adaptés à notre problématique par inférence

* la modélisation d'un tissu cellulaire ayant des propriétés biomécaniques

Ces deux parties dont nous allons détailler la mise en œuvre devront s'articuler entre elles.

Un effort initial important sera fourni sur la partie concernant les réseaux de régulation. Ceux-ci devront notamment contrôler les comportements individuels et sociaux des cellules et disposer de points d'entrée (nœuds d'entrée) pour rendre les cellules sensibles aux stimuli externes (biomécaniques) que nous aurons définis. Ce travail de traduction des connaissances biologiques en systèmes de régulation Booléens se fera en étroite collaboration avec les biologistes de l'équipe. L'intégration dans un modèle de biomécanique tissulaire se fera dans un second temps avec les modélisateurs de l'équipe.

En pratique, nous proposons de faire avancer le projet selon une méthode SCRUM, à savoir une méthode itérative incrémentale centrée sur la réalisation d'un produit fonctionnel. L'idée est de commencer par la détermination de réseaux ayant des fonctionnalités simples comme le contrôle de l'adhérence cellulaire, de réaliser un modèle de biomécanique tissulaire simple, puis de réunir les deux. Une fois ce modèle simple fonctionnel, le cycle de développement pourra être repris avec la détermination de réseaux plus complexes assurant à la fois la fonction précédente (ex : adhérence) et de nouvelles fonctions, notamment un cycle
cellulaire dépendant de l'état biomécanique cellulaire... et ainsi de suite jusqu'à obtention d'un modèle de plus en plus complexe, c'est-à-dire possédant de plus en plus de couches imbriquées de fonctionnalités biomécaniques et de cycle cellulaires.

A chaque étape du développement, le modèle fonctionnel pourra être utilisé pour étudier la théorie atavistique : le système cellulaire subira des stress biomécaniques importants ou répétés, visant à éloigner le système de l'homéostasie. La robustesse du noyau de viabilité associé à la fonction sera étudiée. La bascule vers des comportements primitifs (perte d'une fonctionnalité essentielle à l'homéostasie tissulaire, adoption de comportements antagonistes au maintien tissulaire) pourra aussi être étudiée à chaque étape. De même que la recherche de perturbations permettant la récupération des fonctionnalités importantes dans le maintien tissulaire qui permettra de tester des possibilités de thérapies fondées sur le principe du rétablissement de la 'normalité cellulaire' par forçage des conditions environnementales normales.

Donnons maintenant le détail des deux composantes de notre projet :

## 1. Inférence et modélisation des réseaux Booléens à seuil permettant la régulation de la biomécanique permettant la morphogenèse et l'homéostasie des tissus cellulaires.

De nombreuses fonctions sont affectées par la déprogrammation ayant lieu dans les cellules cancéreuses. Il n'est pas possible de toutes les prendre en compte. Pour tester la théorie atavistique du cancer, il nous paraît judicieux de nous appuyer sur un système emblématique affecté dans cette théorie : celui qui permet le passage d'un mode de vie autonome, unicellulaire, à un mode de vie social, pluricellulaire, c'est-à-dire celui qui permet aux cellules d'adhérer entre elles, de se synchroniser, de s'intercaler ou de modifier leurs formes pour réduire des tensions tissulaires, ... le système qui permet la régulation [29] de la morphogenèse et de l'homéostasie tissulaire d'un point de vue mécanique [13]. Le choix de ce système de régulation biomécanique présente d'autres intérêts : notre équipe est composée de plusieurs chercheurs spécialisés dans la biomécanique des cellules [4,19,20,23,25,26] ; il présente aussi l'avantage de pouvoir être facilement intégré dans un modèle de tissu cellulaire.

Quels que soient les systèmes régulés, les réseaux de régulation que nous devons chercher doivent être composés de sous réseaux successivement imbriqués les un dans les autres pour correspondre aux strates phylogénétiques mises en évidence par M. Vincent [28], chaque strate supérieure (mise en place plus récemment dans l'évolution) contrôlant les strates plus primitives. Dans le cas de la biomécanique tissulaire, les cellules cancéreuses en devenir peuvent ainsi perdre successivement différentes fonctionnalités impliquées dans la morphogenèse et l'homéostasie tissulaire.

Pour modéliser ces réseaux de régulation, nous allons travailler avec les réseaux d'automates Booléens à seuil (RABS) [2,3,5,6,9,10,12,14,21,28,30,31] qui présentent l'avantage de capturer les relations génétiques avec peu de paramètres. Les fonctions Booléennes à seuil les composant sont définies par leurs paramètres (un seuil et 1..N poids pour les arcs entrants), à la différences des fonctions Booléennes utilisées dans les réseaux de Thomas qui sont définies par des tables de vérité. De plus, les RABS peuvent être facilement assimilés à des hybrides entre réseaux Booléens (dont la dynamique est facilement interprétable) et systèmes différentiels (facilitant ainsi l'analyse mathématique). Enfin, nous savons bien travailler avec ces RABS ; en particulier, nous avons montré que leur structure, leur dynamique et leurs propriétés peuvent être déterminées par inférence [2,3,5,6,10,30] en utilisant un langage de programmation logique non-monotone par contrainte, le langage ASP (Answer Set Programming)[11]. Toute la connaissance biologique disponible, structurelle comme dynamique, est encodée sous la forme de combinaisons de contraintes, elles-mêmes traduites sous une forme logique (CNF) transmise à un solveur de satisfiability (type SAT). Le résultat est l'obtention d'ensembles de réseaux dits satisfiables, c'est-à-dire vérifiant tous les contraintes de structure et de dynamique imposées. Nous allons maintenant calculer la distance à la fois structurelle (proximité dans l'espace des paramètres) [5] et dynamique (bassins d'attraction et trajectoires) entre réseaux afin de déterminer un espace composé de l'ensemble des réseaux. Dans cet ensemble de système évolutifs (ici des réseaux), certains possèdent des trajectoires viables (menant à la fonction requise) ; la conjonction constitue le noyau de viabilité dans lequel évolue un système à l'état physiologique. La sortie du noyau de viabilité est faite par éloignements successifs d'une part d'un point de vue fonctionnel (sortie des bassins d'attraction
menant à la fonction), ce qui s'apparente à la dérive fonctionnelle et épigénétique d'un système vivant subissant un stress important, mais aussi, progressivement, d'un point de vue structurel (changement radical de structure du réseau par variations successives de ses paramètres), ceci s'apparentant à la survenue de mutations non corrigées se produisant dans le génome de ces organismes. Nous allons chercher à appliquer la théorie de la viabilité développée par Aubin [1] pour les systèmes dynamiques, aux réseaux d'automates Booléens à seuil, afin de déterminer les contours de ces noyaux de viabilité, leurs maxima (zones de plus forte robustesse), et quantifier localement la robustesse associée à chaque couple (structure,dynamique) de cette espace. L'application de la théorie de la viabilité permettra d'en utiliser les théorèmes puissants. Ce travail déjà en développement et dont la publication débute [5,6], a été initié durant un stage de recherche co-encadré par L. Trilling et N. Glade, et a remporté le Grand Prix du Stage de Recherche de l'Ecole Polytechnique (Palaiseau) cette année.

## 2. Modélisation de l'homéostasie d'un tissu épithélial doté de comportements biomécaniques.

Cette partie s'appuiera sur les travaux existants de plusieurs participants de ce projet pour modéliser des tissus vivants [4,25,26], en particulier pour les aspects biomécaniques et computationnels [16,17,19,20,23]. La particularité qui devra être prise en compte est l'aspect modulaire, désactivable, de certains mécanismes biomécaniques indispensables à l'obtention d'un tissu épithélial homéostatique [13]. En effet, nous devons pouvoir, comme le prédit la théorie atavistique du cancer, progressivement désactiver, un à un, ces mécanismes, par le biais de l'éloignement progressif en fonctionnalité et en structure du noyau de viabilité définissant les systèmes de régulation (réseaux d'automates Booléens à seuil dans des états viables) de l'homéostasie biomécanique du tissu.

Les résultats attendus sont d'une part des livrables logiciels (logiciels développés pour l'inférence et l'analyse de réseaux d'automates Booléens à seuil ; algorithmes et implémentations numériques de la biomécanique tissulaire et d'un modèle hybride adjoignant un système de régulation génétique fondé sur des collections de réseaux d'automates Booléens à seuil), d'autre part une production scientifique écrite d'abord sur les développements qui continueront d'êtres faits en informatique théorique et en mathématiques appliquées concernant les réseaux d'automates Booléens à seuil (inférence, distances entre réseaux, viabilité, ...), ensuite sur le modèle biomécanique modulaire, sur son hybridation avec le système de régulation génétique aussi, enfin sur les enseignements que nous tirerons de cette étude théorique concernant la théorie atavistique du cancer.

## Organisation.

Comme dit ci-dessus, les réalisations du projet suivrons un cycle de développement SCRUM : la méthode incrémentale est en effet plus sûre pour faire progresser de façon viable le développement d'une étude impliquant une modélisation hybride. Les itérations seront ponctuées dans la mesure du possible de communications scientifiques orales ou écrites.

Un effort sera cependant fait au début du projet sur la recherche de réseaux de régulation permettant le contrôle, par couches interdépendantes, des processus biomécaniques et du cycle cellulaire assurant l'homéostasie d'un tissu de cellules.

Nous souhaitons très rapidement pouvoir disposer de premiers modèles hybrides, même simples, et ne pas chercher d'emblée à établir des modèles complexes. La complexification de fera au fur et à mesure des itérations du projet.

Comme le projet fait intervenir plusieurs participants, certains hors TIMC-IMAG, nous allons mettre en place, comme nous l'avons fait dans plusieurs projets que nous avons mené à bien ou encore en cours, des outils de travail collaboratifs. Parmi ces outils, nous utiliserons une plateforme GitLab pour la maintenance et la gestion des versions des programmes qui seront développés. Nous utiliserons aussi Gitter, un système particulièrement performant de communications instantanées conservant la trace de toutes les communications ayant été faites dans un canal de communication, permettant de poster code informatique, équations mathématiques et figures, et permettant d'être relié à la plateforme GitLab pour suivre les mises à jour des différents programmes qui seront réalisés. Nous avons pu vérifier plusieurs fois le très grand intérêt en termes de rapprochement, d'échanges, et de traçabilité de tels outils. Pour la rédaction d'articles, nous
utiliserons OverLeaf, un système de rédaction collaborative (en ligne) d'articles en Latex.

Les pourcentages de temps des collaborateurs de ce projet sont indiqués dans la fiche « personnels ». Le temps (50 %, c'est-à-dire 100 % du temps de recherche d'un MCF) du porteur de projet N. Glade, est du au fait que 100 % de son temps de recherche effectif correspond à ce sujet avec d'une part des recherches sur les réseaux d'automate Booléens à seuil, d'autre part des développement logiciels entrant dans le cadre de ce projet. L. Trilling est à 100 % car Pr. émérite. A. Stéphanou est à 30 % car associée à d'autres projets. De même pour E. Fanchon (35%). Les autres protagonistes sont à 20 %.

Outre le financement de la thèse et les coûts de fonctionnement des membres de ce projet, intra IDEX, nous demandons pour 8000 euros de matériel. Cela couvrira une évolution que nous souhaitons faire dans notre serveur de calcul : le munir d'une capacité en RAM très importante (256 Go de RAM EEC, pour un coût CNRS d'environ 3000 à 4000 euros) et lui adjoindre une carte dédiée au calcul GPU de type Nvidia Quadro P6000 (coût CNRS d'environ 3000 à 4000 euros). Une quantité très importante de RAM est en effet essentielle pour l'inférence de modèles utilisant ASP (coût mémoriel très important du grounder clingo et du solver SAT-like). L'achat d'un gros GPU est justifiée par le souhait de systématiquement utiliser OpenCL pour réaliser les calculs impliqués dans le modèle hybride que nous allons réaliser. C'est une technologie dont nous sommes coutumiers.

## Sujet de thèse.

Cette thèse qui sera réalisée au laboratoire TIMC-IMAG, a pour objectif de tester, par l'intermédiaire de la modélisation, la théorie atavistique du cancer. L'émergence et le développement d'un cancer peut s'expliquer par la régression des phénotypes cellulaires vers des types primitifs, cela impliquant une désactivation et une altération progressive, au niveau génomique et épigénétique, des systèmes biologiques récemment acquis dans l'évolution, au profit de systèmes biologiques ancestraux donnant aux cellules un plus grande faculté à survivre aux environnements tissulaires altérés et instables. En cela, la théorie atavistique du cancer donne des clefs pour comprendre, mais également proposer des thérapies plus efficaces pour lutter contre la progression de tumeurs.

Le doctorant développera un modèle hybride de tissus cellulaire couplant des modèles de régulation génétique, fondés sur le formalisme des réseaux d'automates Booléens à seuil, avec un modèle de biomécanique tissulaire. En termes de réalisation, trois aboutissements devront être atteints :

(i) la détermination, par des techniques d'inférence logique, de collections de réseaux d'automates Booléens à seuil satisfaisant les nécessités biologiques, comportementales et structurelles, organisées en couches interdépendantes, pour la régulation des processus intervenant dans l'homéostasie biomécanique des tissus. Les réseaux ainsi déterminés seront réfléchis dans le cadre conceptuel de l'évolution des systèmes de régulation, des processus de régulation épigénétiques et de la théorie de la viabilité.

(ii) la modélisation par des techniques d'éléments finis notamment, d'un tissu cellulaire de type épithélial aux propriétés biomécanique faisant intervenir lesdits processus ;

(iii) le couplage des processus biomécaniques avec les systèmes de régulation génétique déterminés préalablement.

Le doctorant devra montrer un intérêt fort pour l'interdisciplinarité pour être en mesure de mener à bien cette thèse. Les compétences requises sont principalement informatiques. Un niveau suffisant en mathématiques appliquées sera également nécessaire. Le contexte de sa thèse qui se déroulera en étroite collaboration entre modélisateurs et biologistes, lui permettra d'acquérir progressivement les compétences additionnelles.

## Références bibliographiques du projet.

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## 1.3. Effet des champs magnétiques intenses sur le vivant – propriétés physico-chimiques de l'eau

DESCRIPTION DU PROJET PEPS 2016 – Intense magnetic fields effects on the physico-chemical properties of water. Implications in biology. (*Effet des champs magnétiques intenses sur les propriétés de l'eau. Conséquences en biologie*)

**Scientifique responsable et Co-I.** PI : Eric Beaugnon (LNCMI), co-I : Nicolas Glade (TIMC-IMAG)
**Laboratoires et équipes impliqués.** 1) Laboratoire LNCMI-G, CNRS UPR3228, 25 rue des martyrs, 38042, Grenoble ; 2) Equipe DyCTiM2, laboratoire TIMC-IMAG, CNRS UMR5525 / Université Grenoble Alpes, 38706 La Tronche

**Scientific context – scientifix and technological objectives.**

Water, more than being the liquid medium where biological particles move, is a polar solvent that is chemically implied in most biological processes notably by the way of the hydrogen bonds [Martin, 1999] water molecules establish between each others or with other molecules (amino acids, polar heads of lipids, ...), or during hydrolysis depending processes (e.g. in hydrolase enzymes). **The functioning of biological systems strongly depends on its physico-chemical properties.**

**The different manners water plays a role in biological systems are however not all known nor well understood, and put aside most of the time, when trying to understand biological processes.** Although water molecules mainly exist within clusters of water [Shelton, 2014], dynamical structures of various sizes that permanently form due to hydrogen bonding and dissolve due to thermal agitation, the importance of its structuration is rarely taken into account in the study of biological processes including biochemical reactions, first because the lifetime of water clusters is not comparable to the observation time of the biological processes, and second because it is hard (difficult to implement and huge computational cost) to take explicitely this solvent into account in the associated numerical models. Yet such clusters are observed even by neutron scattering or infrared absorbance [Pang, 2012] and may play an important role in biological dynamics : the disponibility of water molecules for solvation or biochemical reactions is limited by the strength of these structures.

Because of the partial covalence of hydrogen bonds, the electrons of water are largely delocalized within large coherent regions [Del Giudice, 2010 & 2013], the water clusters that are stable structures [Maheshwary, 2001] are shown to be able to interact with electric fields [Marín & Lohse, 2010]. **Intense magnetic fields have also been shown to change durably water properties.** Macroscopic properties of water are indeed modified after water sample were exposed to and removed from magnetic fields in the range of 0.1 T to up to 20 T [Otsuka & Ozeki, 2006; Pang, 2012; Chen & Beaugnon, 2015 (preliminary study)]. What is nothing less than surprising is the **long lifetime of this effect** : after exposure to a magnetic field of 6T during 150 minutes and removal of the samples from the magnetic field, the effect remains for durations in the **range of several dozen minutes to up to one hour** until the water recovers progressively its normal properties. Surface energy increases (e.g. the decrease of the contact angle of water droplets on metallic surfaces is in the range 8°-15° after 150 minutes of exposure to magnetic fields of 6 to 10 T), infrared absorption increases, and the oxydative power increases [Otsuka & Ozeki, 2006; Pang, 2012; Chen & Beaugnon, 2015 (preliminary study)]. At the molecular level, this change of physico-chemical properties of water seems to be due to an increase of the size of water clusters [Pang & Deng, 2008] because of an increase of the strength of hydrogen bonds [Cai, 2009]. In addition, our preliminary results [Chen & Beaugnon, 2015 (preliminary study)] showed that increasing the ionic charge in water samples also increases the effect of a magnetic field (8 T) on water interfacial energy ; Increasing amounts of dissolved oxygen is shown to increase this property [Otsuka & Ozeki, 2006]. In the absence of dissolved oxygen and in pure water, the duration of the effect is very limited. These observations might confirm the reinforcement of clathrate hydrates (water clusters organized around charged molecules) formation under the action of magnetic fields [Fesenko, 2002] and the subsequent amplification and stabilization of water clusters. Finally, we showed recently [Chen & Beaugnon, 2015 (preliminary study)] that the intensity and lifetime of the effect of magnetic fields on water properties is increased as the intensity of the magnetic field increases (we measured interfacial energy of water exposed to magnetic fields in the range 2 to 20 T). Other related macroscopic properties may also change in these conditions like the pH and electro-chemical properties [Pang, 2012]. The manner magnetic fields cause these changes is not known but could be due to the reorganisation of water clusters under their action.

**Magnetic fields were showed to have strong effects on living matter.** They exert notably a strong torque on magnetically anisotropic biological structures, i.e. elongated structures like the fibres of the cytoskeleton, and probably elongated membrane structures like mitochondria. By aligning such fibres, they change the global organisation of the cytoskeleton and its dynamics [Vassilev, 1982; Glade & Tabony, 2005; Glade 2006].
Magnetic fields also cause different effects on living cells like in prokaryotes where a strong reduction (70%) of their survival is observed in parallel to an increase of intracellular reactive oxygen species ROS, but how magnetic fields interact is still not well explained [Boda, 2015]. The increase of ROS could be associated to a malfunction in a enzymatic process due to a conformational change of enzymes in a solvent with different physico-chemical properties or a decrease of their activity. Intense magnetic fields are however frequently used in medicine and biology at similar values of intensity and exposure time. In medical MRI, subjects are exposed to fields of 1 to 4 T during at least 30 minutes. Biological experiments of metabolic NMR that use fields of 1 to 10 T can also go on for hours or days [Gout, 2014]. **One can then ask the question of the effect of intense magnetic fields mediated by water in living cells or organisms.**

Our **working hypothesis** is the following : **biological processes** from single biochemical interactions like protein adsorption on a substrate, or biochemical reactions such as the functioning of an hydrolase enzyme, to cellular processes such as cell adhesion or cytoskeleton assembly **may display different behaviors or kinetics when done in water exposed to magnetic fields compared to those occurring in normal water.**
The **long-term objective** of our project is to understand **how water exposed to intense magnetic fields causes changes in biological processes.** By changing temporarily the physico-chemical properties of saline buffers by exposure to intense magnetic fields, we aim to show evidences of changes in the functioning of different biological systems dissolved in such buffers.

The **main objective** of the **present project** is the following : the **understanding of the physico-chemical changes of water by physical experiments will provide clues to understand how normal water as well as water exposed to intense magnetic fields interact with biological systems.** The PhD thesis we will recruit will focus mainly on the physical part of the project.

**Project organization and implemented means.**

The project is composed of two main connected workpackages described below :

* A physical study of the properties of water and saline buffers exposed to intense magnetic fields.

* A biological study of the effect of saline buffers exposed to magnetic fields on 4 biological systems.

These two workpackages will communicate: the physical study will give clues for understanding the effects observed in the biological study, and in return the manner biological systems will respond to the exposed buffers will suggest new physical measurements or to adapt their experimental conditions to correspond to conditions encountered in biology (concentration of salts, temperature, oxygen level ...).

**WP1) Study of the effect of intense magnetic fields on the physico-chemical properties of water and saline buffers.** This workpackage implies the following partners: LNCMI and TIMC-IMAG. A Ph.D Thesis will be recruited (ANR funds or fellowship from the physical doctoral college) and shared between LNCMI and TIMC-IMAG laboratories. The Ph.D student, in addition to the physical studies will communicate his results to and discuss their implications with the biologists. He will also be in charge of managing mainly the physical experiments at the LNCMI, but also help the biologists to realize their experiments in the latter case.

The objective of this WP is both to investigate the atomic or molecular nature of the changes in water and saline (ionic) buffers exposed to magnetic fields, and to quantify the macroscopic changes of some of their physico-chemical properties, in particular those that are expected to play a role in the biological systems that will be studied. In particular, we raise the question of the influence in biology of both water clusters and hydrogen bonds whose strength seem to be reinforced after exposure to intense magnetic fields. We will then focus on quantifying them by the way of the techniques described below in different experimental conditions, particularly the ionic charge of the medium, the temperature, the intensity of the magnetic field (in the range 2-30 T) and the time exposure to the magnetic field. We will follow the evolution over time of the physico-chemical properties of water in the magnet and outside the magnet after exposure to an intense magnetic field. **Both the knowledge on the influence of these parameters and these kinetics are new.**

Measuring the **contact angle** of water or buffer droplets (sessile drop method) on different surfaces of known and different polar and dispersive **surface energies** (we will use glass, teflon, gold and copper) is the simplest
way to obtain information on the molecular forces implied and that are changed under the action of magnetic
fields. Via the Owens & Wendt or the Fowkes formulae, one can indeed determine the detailed (e.g.
dispersive and polar) parts of interfacial energy of the measured compounds. Their whole interfacial energy
can be confirmed by direct measurements by pendant drop or drop volume tensiometry.

**Electrochemistry** will provide mode details on the physico-chemical properties of the bulk water-based solutions: the conductivity informs on proton and ion mobility, so on the structure of water in the solution, while amperometry informs on the redox potential of the solution. Finally, we will realize **infrared spectroscopy** kinetic measurements on samples of exposed water-based solutions removed from the magnet, just as well as samples still in the magnet. The latter experiments will measure the kinetics of the strengthening and growth of water clusters as they are exposed to an intense magnetic field (as suggested by [Pang, 2012]) while the former will measure the relaxation of water structures and subsequent physico-chemical properties after they were exposed to the magnetic field.

**WP2) Study of water exposed to intense magnetic fields on biological processes.** This workpackage concerns mainly the following partners : TIMC-IMAG and LPCV. A demand has been made to the ANR to fund a 2-years post-doctoral contract.

In this WP we will **measure the kinetics and observe the behaviour of 4 different biological systems** dissolved in saline water-based buffers exposed to an intense magnetic field. These experiments will be realised outside of the magnet so that we will ensure that the observed effects come from the property changes of exposed water. The systems tested will represent several **biological systems at different scales and levels of complexity** : (i) hydration (solvation) and adsorption (on a solid surface) of single proteins followed by electro-chemistry [Zebda, 2011], (ii) kinetics of enzyme - substrate interactions (an enzyme that does not depend explicitly on the hydrolysis of water (a Glutathione-S-transferase), and a serine hydrolase (a alpha-mannosidase) where water is required to perform the enzymatic reaction, both used by partner 3 [Jacquinod, 2007]), (iii) microtubule assembly and self-organization that both depend on the properties of water [Chakrabarti, 1999] and for which we have a strong expertise [Glade 2005, 2006, 2012], and (iv) cell primo and long-term adhesion (observed by several techniques of microscopy for which TIMC-IMAG is equipped [Platform IBISA : Leray, 2012] and measured by radial flow detachment [Sordel, 2007]). As induced **secondary objectives**, this will allow us to **identify the biological processes sensitive to changes in** the physico-chemical properties of water, in particular when exposed to magnetic fields as it is the case in **Magnetic Resonance Imagery** MRI or in **Metabolic Magnetic Nuclear Resonance** MMNR. Moreover, it will allow us to envisage new ways to drive biological systems into different behaviors, **e.g.** to change temporarily the adsorption or the kinetics of biological compounds in biotechnological processes or in the context of drug delivery. Finally, we also aim to **take into account the physico-chemical changes of water** in the corresponding **models** of protein adsorption, enzyme kinetics, microtubule assembly and self-organisation and cell adhesion, **for which partners 1 and 2 have a large expertise**.

**Analysis of the risks.** This innovative project will yield numerous new results as well in physics as in biology. Our successful preliminary study on the physical part of this project [Beaugnon & Chen, 2015] secures the obtaining of such results in the WP1, i.e. it offers a student to realize his Ph.D thesis on a well-defined subject with a predictable research program and short-term results to count on. On the contrary, we will not engage the Ph.D student in the biological part of the project since it needs more experimental adjustments and contains more unknown aspects. Indeed, (i) it is still difficult to have an idea of how much the studied biological systems are sensitive to the changes of the physico-chemical properties of water (although there are elements of proofs in the literature to reinforce that point [Chakrabarti, 1999; Boda, 2015]), and (ii) the preparation and the realization of such biological experiments is difficult since the change of physico-chemical properties of water is limited in time (from about several dozen minutes to on hour). This work needs a strong expertise in biology and biophysical measurements, i.e. a very experienced postdoc. The Ph.D student will however work on the necessary adjustments of such experiments, notably by working on similar measurement devices with similar buffers.
**Impact and Fallout from the Project.** In this project, we ask the question of the indirect effect, mediated by the solvent, of magnetic fields on living matter. Our project will clearly provide new knowledge (articles and conferences), but should also have an impact in technological and biotechnological applications (new processes and patents).

**Knowledge.** The physical part (WP1) of the project will provide new knowledge on the changes of the properties of water due to magnetic fields, in particular the importance of the ionic charge in solution, the kinetics of both changes and relaxation of the physico-chemical properties of watery solutions exposed to magnetic fields, and the dependence of these changes and relaxation to the strenght of the field. The physical measurements (IR spectroscopy, electrochemistry, surface energies) will also give clues to understand what happens at the molecular level. The biological part (WP2) will inform first on the possiblity that the behaviour of biological systems (living organisms or biological samples) can be indirectly affected by the effect of magnetic fields on their water-based solvent. Second, we will be able to measure the differential sensitivity of such biological systems to the magnetically exposed water. Finally and more generally, this study will reinforce the knowledge on the role of water in biology, in particular the possible one of water clusters.

As a direct consequence to this biological study, this work may call into question some biological experimental studies in metabolic NMR (magnetically exposed water could induce a bias) and the innocuousness of medical MRI for which time exposures could be optimized.

**Applications.** Since the surface energy of magnetically treated water is higher and its hydrogen bonds stronger, one can expect that the hydration of surfaces and solutes including polar biological matter from proteins to cells will increase. This also means that one can expect less adsorption on solid surfaces and less cellular adhesion in such conditions. This allow us to have a glimmering of possible technological applications in microfluidics, e.g. for biochip applications [Vulto, 2006], in which the hydration power of magnetically treated water could be advantageous. The differential but temporary adsorption of biological compounds (proteins, cells...) in magnetically treated water compared to its normal state after relaxation could also be exploited in biotechnological processes or applications like biofuel cells [Zebda, 2011]. Finally, we think that, in a medical context, therapeutics exposure of patients to intense magnetic fields (i.e. in a MRI device) could be envisaged as a new way to enhance or control the effect of drugs delivery and activity. This could constitute a long term objective after this project will be completed.

**Publication.** All the partners in this project have a sustained publication activity in peer-review journals, often well impacted. In addition, this TIMC-IMAG team has a mentality directed to applications [Plissonnier, 2006; Zebda, 2013] ; we will file patents insofar as possible. The results will be published in journals of physics and in journals of biology.

**Partners and Schedule.**

**Partners and Involvements.** The main project implies 3 partners : 1. LNCMI, 2. TIMC-IMAG and 3. LPCV-CEA. The LNCMI will be in charge of the magnetic fields, and will manage the physical experiments (IR/UV spectroscopy, surface energy measurments, electrochemistry) in collaboration with the TIMC-IMAG. All biological experiments except microscopy observations of long term cell adhesion will be performed by the TIMC-IMAG and LPCV (2-years postdoc is required in another demand) at the LNCMI laboratory. The biological experiments (and the post-doctoral contract) will only start on the 6th month, after several developments and adjusments on the experimental benches and processes will have been made.

*Partner 1. LNCMI (National Laboratory of Intense Magnetic Fields - CNRS) includes Eric BEAUGNON (Pr. CNU28 - Magnetic fields & Physics, 75%), Ivan BRESLAVETZ (IE CNRS - Optical measurements, 10%), Ghenadi NOVITCHI (IR CNRS - Chemistry, 10%).*

The CNRS facility LNCMI holds physical or biological experiments in magnetic fields. This team has in
addition experienced biological studies and the physico-chemical characterization of liquids [Beaugnon & Tournier, 1991; Braithwaite, 1991; Beaugnon, 2001; Glade, 2006; Rivoirard, 2009, Novitchi, 2012].

*Partner 2. TIMC-IMAG / IBISA* (Techniques for biomedical engineering and complexity - informatics, mathematics and application - Grenoble. CNRS / University Joseph Fourier / ) includes Nicolas GLADE (MC CNU27 - Physics, Biology and Modelling, 75%), Yves USSON (CR CNRS / IBISA facility - Microscopy, 10%), Abdelkader ZEBDA (CR CNRS - Electrochemistry & Biology, 10%).

TIMC-IMAG is an interdisciplinary laboratory. This team combines expertise [Glade & Tabony, 2005; Glade, 2006; Plissonnier, 2006; Sordel, 2007; Zebda, 2011 + patent; Glade, 2012] as well in biology (cell adhesion, cytoskeleton dynamics, microscopy), biophysics (Physico-chemical characterization of surfaces and solutions, protein adsorption kinetics and electrochemistry, MRI studies) and modelling (multiscale and biophysical modelling of complex systems). In addition, it includes a recognized microscopy facility called IBISA for which the team is very qualified [Leray, 2012].

*Partner 3. LPCV-CEA* (Laboratory of Vegetal Cell Physiology - French Alternative Energies and Atomic Energy Commission) includes Olivier BASTIEN (CR INRA - Enzyme kinetic models, 10%) and Florent VILLIERS (PostDoc - Biology, 30%).

This team of LPCV has a strong expertise on biological kinetic measurements and modelling [Villiers & Kwak, 2012; Marechal & Bastien, 2014].

**Schedule.** The present demand is scheduled for a 18 months project as required. It does not include the experiments on microtubules (that are planned for the last year of our 3-years main project), and only the preliminary experiments on cell adhesion (adjustments).

<table><thead><tr><th>Months</th><th>Partner</th><th>1-6</th><th>6-12</th><th>12-18</th></tr></thead><tbody><tr><td>WP1</td><td>LNCMI &amp; TIMC</td><td>Combined physical measurements other 18 months : Surface energy measurements / IR spectra / electrochemical measures.<br> Variable conditions : (months 1-6) composition of the solutions, (6-18) intensity of the field and exposure times (including also measures of relaxation dynamics)</td><td></td><td></td></tr><tr><td rowspan="2">WP2</td><td>TIMC</td><td>Adjustments (buffers, preliminary biological experiments outside the magnet ...)</td><td>Measures of solvation and adsorption by electrochemistry.</td><td>Adjustments for cell adhesion experiments.</td></tr><tr><td>LPCV</td><td></td><td>Enzymatic experiments.</td><td></td></tr></tbody></table>

**Projected expenses.** We ask for a total of **60 k€** distributed as follows : **5k€** for 18 months of Helium for the supraconducting magnet + **35k€** of equipments for the LNCMI (for a tensiometer (25 k€) and for an infrared extension for our JASCO V700 spectrometer (10k€)) + **5k€** for two Master 2 internships + **15k€** of functioning (5k€ for each partner).

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## 2. Développement logiciel

### 2.1. Contexte, besoin et état de l'art

Dans un laboratoire comme TIMC, ainsi que certainement dans de nombreux autres laboratoires attachés à la modélisation en biologie ou physique, ou au traitement des données, de nombreux programmes, algorithmes, bibliothèques logicielles sont développés.

Souvent, ceux qui contribuent, voire initient ces programmes sont les étudiants avec leurs divers niveaux d'exigences, de temps disponible pour la finalisation, les tests, la documentation. Ces programmes sont rarement aboutis, d'autant que les stages de recherche comme les thèses n'ont pas pour finalité le développement de logiciel destinés à être valorisés autrement que pour faire ce qu'on leur demande, à savoir des tâches précises: des simulations ou du traitement des données dans le cadre plus ou moins strict du sujet de recherche donné. Leur réutilisation en tant que telle en est d'autant plus compliquée. Ce qui est demandé, c'est que ces programmes remplissent leurs objectifs
qui ont pour finalité des résultats de recherche. Cependant, le temps de développement passé, qui relève de l'ingénierie, pour beaucoup d'un savoir faire en programmation, pourrait être mieux valorisé à défaut de se faire quasiment à perte.

La question de la perte de l'investissement homme-temps en génie logiciel est plus large que cela : de nombreuses parties des programmes développés sont ré-écrits à chaque nouveau projet, là où il pourrait y avoir capitalisation et factorisation, d'autant que ces briques logicielles sont souvent longues et pénibles à développer ; elles sont souvent indispensables bien que non centrales. Par exemple, les systèmes de visualisation graphique et les interfaces utilisateur pour manipuler de façon interactive certaines simulations sont souvent longues et complexes à développer. L'utilisateur du programme (le chercheur ou l'étudiant) peut en avoir besoin pour visualiser et contrôler l'évolution de la simulation en direct, en particulier pendant les phases de développement d'un modèle ; c'est donc une fonctionnalité nécessaire, qui ne constitue pourtant pas le cœur du projet qui est la simulation numérique elle-même. C'est un exemple classique mais récurrent. Un autre exemple, plus 'bas niveau' est celui des structures de données et des algorithmes fréquemment utilisés : maillages, conteneurs 2 ou 3D comme les grilles, solveurs, moteurs de diffusion ... sont des éléments presque toujours retrouvés dans les simulations en biologie.

Il existe certes des bibliothèques logicielles assez efficaces proposant ces parties. Mais c'est alors leur articulation qui pose problème. C'est d'ailleurs presque le point le plus critique : ces briques logicielles, souvent complexes et rarement pensées pour fonctionner directement avec d'autres, font souvent l'objet, par les modélisateurs, de mauvaises intégrations dans les programmes, les rendant peu performants et peu extensibles. Sans compter que s'atteler à une telle intégration prend du temps et, point important, impose au modélisateur dont l'objectif, rappelons-le, est de simuler un système biologique et non d'écrire un programme élégant, optimal et ergonomique, de se détacher de son sujet d'intérêt pour se concentrer sur des questions d'ingénierie logicielle. Ces questions peuvent s'avérer très complexes dans le cas de modèles hybrides, c'est-à-dire mixant plusieurs formalismes (donc plusieurs types de structures de données et algorithmes) de telle façon que, souvent, le modélisateur en restant focalisé sur l'implémentation du modèle en oublie toute réflexion sur la structure globale de son programme et sur son optimisation, au détriment de la modularité, de son extensibilité (ex : peut-on réutiliser un programme simulant une tumeur et intégrer facilement des réseaux de régulation génétique dans les cellules simulées ? Peut-on y ajouter une biomécanique tissulaire a posteriori ? etc. C'est la plupart du temps impossible car cela n'a pas été pensé comme une potentialité dès le départ) et de sa performance.

Ajoutons pour finir que dans les laboratoires pratiquant la transdisciplinarité comme TIMC, les compétences premières des modélisateurs ne font pas d'eux des experts du développement et du génie logiciel. Ils n'ont la plupart du temps pas le savoir-faire nécessaire en terme d'ingénierie logicielle pour mener de front, seuls ou même accompagnés d'un étudiant, l'implémentation numérique d'un modèle formel et l'ingénierie logicielle dans laquelle elle sera intégrée.

Les besoins en modélisation augmentant dans le domaine de la biologie, il y a depuis quelques années un challenge qui se fait pressant, de proposer aux modélisateurs des outils logiciels pour
faciliter l'implémentation rapide et performante de leurs modèles numériques. Parmi eux, des bibliothèques spécialisées, bas niveau, comme des solveurs d'équations différentielles, des outils mathématiques d'algèbre linéaire, des générateurs de maillages, fort utiles, mais pas clefs en main, c'est-à-dire des solutions intégrées permettant de modéliser rapidement des objets de haut niveau comme des cellules, des tissus, intégrant biomécanique, réseaux de régulation, diffusion, etc ; mais aussi des solutions intégrées (dont je qualifie les composantes de haut niveau au sens où elles leur niveau d'abstraction est faible tant elles s'approchent des objets biologiques d'intérêt) comme SimCells, HSIM, Aevol (dédié à la simulation de dynamiques darwiniennes sur des systèmes génétiques artificielles ; je ne le décrirai pas) [Logiciels :AEVOL] ou PhysiCell et PhysiBOSS. Il existe d'autres solutions de ce type, mais je ne cite ici que celles qui me semblent les plus performantes et abouties.

Ces solutions intégrées sont très performantes (implémentation multi-coeur CPU, calcul GPU<sup>67</sup>, algorithmes dédiés) et ergonomiques (ce qui est un point très important dont je discuterai plus loin), mais souffrent inévitablement d'une limitation d'expressivité car elles imposent fortement une modélisation (et non un développement) dans le cadre prévu par la solution. Dans ce cadre, systèmes hybrides alliant représentations cellulaires et tissulaires, intra-cellulaires, systémiques (régulation génétique et métabolique), biomécaniques, alliant systèmes multi-agents, calculs sur grille ou éléments finis, réseaux Booléens et multi-valués, sont difficiles à implémenter.

De plus, leur extensibilité est particulièrement difficile, les codes sources de ces solutions n'étant pas toujours ouverts et restant en tout cas complexes à comprendre pour ceux qui chercheraient à en augmenter les capacités. Dès lors, leur éventuelle extension est laissée à la discrétion du concepteur de la solution.

Concernant l'expressivité et l'extensibilité de ces solutions, prenons d'abord l'exemple de *SimCells* [Logiciels :SimCells ; Ballet, 2018 ; Douillet, 2020] qui offre un solution d'implémentation de modèles et leur simulation sous une forme multi-agents sur grille pour la simulation de tissus cellulaires 3D. Ce logiciel permet de simuler des ensembles de cellules (des meta-agents composés d'agents plus petits que l'utilisateur ne contrôle pas et qui permettent de simuler leurs membranes et leur centre actif, pouvant représenter le noyau cellulaire), dotées de pseudo-membranes, dont on peut contrôler certaines propriétés de rigidité, d'âge, de sécrétion ou ab/adsorption moléculaire, dont la biomécanique (rigidité cellulaire, contacts inter-cellulaires, motilité) est phénoménologique. *SimCells* offre pour programmer le comportement des composants disponibles, des plus petits (des molécules) aux plus gros (des cellules), un fort astucieux langage de combinaison graphique des propriétés et actions semblable au *Blueprint Visual Scripting* de l' *Unreal Engine* [Logiciels :BVS] : les propriétés et autres paramètres issus des agents ou du milieu sont combinés par des fonctions logiques (et, ou ...) dans des schémas conditionnels (if – then) et des boucles d'actions, pour créer des comportements.

<footnote n="67">67 CPU : *Central Processing Unit*, autrement dit le processeur classique d'un ordinateur. GPU : *Graphical Processing Unit*, c'est-à-dire le processeur de la carte graphique. Ces processeurs fonctionnent très différemment des CPU ; en particulier ils comportent de très nombreuses unités de calcul (plusieurs centaines à milliers) moins puissantes qu'un CPU, mises en parallèle.</footnote>
Ce système est impressionnant d'efficacité : le modélisateur le prend en main en quelques minutes et peut très rapidement modéliser un système biologique s'apparentant à un tissu et pouvant générer des comportements phénoménologiques émergents et complexes. Son exécution est performante car fondée sur une implémentation exploitant parfaitement la puissance des unités de calcul massivement parallèles des GPUs, en particulier dans la représentation des composants de la simulation (les agents) et dans les algorithmes, notamment celui du calcul des membranes cellulaires [Douillet, 2020].

SimCells ne permet cependant pas d'intégrer ni biomécanique réaliste tant au niveau des membranes que du milieu extracellulaire (notamment la matrice extra-cellulaire) ou intra-cellulaire (représentation du cytosquelette et son interaction avec la membrane), ni simuler le milieu intra-cellulaire, en particulier des réseaux de génétiques et métaboliques, et encore moins des compartiments intra-cellulaires comme le noyau et ses prolongements vers le réticulum endoplasmique ou vers l'appareil de Golgi (dont on sait maintenant qu'ils sont contigus), ou les mitochondries, avec leurs dynamiques internes ... sauf à modifier profondément le code du logiciel. Il n'est pas prévu pour tout cela ! SimCells ne dispose pas non plus de la possibilité d'encoder de façon exacte des dynamiques réactionnelles, biochimiques par exemple. Le modèle sous-jacent est fondé sur une description probabiliste phénoménologique des événements intervenant dans le système biologique, non pas sur la transcription probabiliste des lois d'action de masse décrivant biochimiquement ou biophysiquement l'évolution des processus biologiques. Ce dernier point est critique pour celui qui souhaite aller plus loin, vers des modèles davantage quantitatifs, fondés sur des modèles de dynamiques chimiques et biomécaniques éprouvés.

Étant en contact étroit avec Pascal Ballet, le concepteur de SimCells, l'idée de procéder ainsi pour augmenter les capacités de SimCells est envisageable, mais cela reste complexe, le code source étant en OpenCL<fnref n="68" /> et pas particulièrement pensé pour une intégration à la volée de nouveaux modules. De tels rajouts ne seraient par ailleurs que limités en nombre et faits au cas par cas. Le modèle d'extensibilité de SimCells ne me paraît pas facilement viable. Il faut, je le pense (et Pascal Ballet le pense aussi), rester avec ce logiciel sur son esprit initial qui est celui de la solution de modélisation semi-phénoménologique de systèmes biologiques cellulaires, ce qu'il fait très bien, et ne pas chercher à aller au-delà ; ce n'est pas son objectif premier.

HSIM [Logiciels :HSIM], développé par Patrick Amar est un simulateur dédié à la modélisation des réactions biochimiques à l'intérieur d'une cellule. Il implémente une solution multi-agent permettant de représenter les molécules en interaction dans la cellule sous forme d'agents. Extrêmement rapide, le système de calcul sous-jacent permet l'actuation des équations biochimiques via une implémentation de l'algorithme de Gillespie en tau leaping (au lieu de fonctionner en temps continu comme l'algorithme de Gillespie exact qui évalue l'instant de la prochaine réaction et son type à partir de la transcription probabiliste de l'équation maître intégrant l'ensemble des réactions et leurs paramètres cinétiques, le tau leaping détermine dans des laps de temps discret le nombre d'événements de chaque type réactionnel se produisant ; cet algorithme oblige à prendre en compte

<footnote n="68">68 Un langage semble à Objective C (une sorte de langage C) mais dédié au calcul sur GPU.</footnote>
des contraintes d'intégrité sur la loi globale d'action de masse, à savoir les problèmes d'interdépendances de certaines réactions comme la conjonction de la transformation d'une substance et de sa diffusion qui peuvent amener à la génération de quantités négatives) [Gillespie, 1976 & 1977]. La modélisation sous *HSIM* se résume, tout aussi efficacement, ergonomiquement devrait-on dire, à écrire de façon scriptée les réactions (transformations) existant dans le milieu et leurs paramètres cinétiques dans un fichier.

Le cadre de modélisation de *HSIM* est également strict. Il n'est pas envisageable de modéliser autre chose que les réactions intra-cellulaires. Il n'est pas possible de modéliser des compartiments internes en interaction avec le milieu cytosolique, ni de donner un comportement biomécanique aux assemblages supra-moléculaire (ex : actine, microtubules) qu'il est possible de programmer de façon simplifiée. Il n'est pas envisageable non plus de passer à l'échelle supra-cellulaire (tissus cellulaires).

*PhysiCell* [Logiciels:PhysiCell] et son dérivé<sup>69</sup> *PhysiBOSS* [Logiciels:PhysiBOSS] semblent être les solutions de modélisation de ce type les plus ouvertes actuellement car, organisées autour d'une application type (un *core*) permettant de simuler rapidement des tissus cellulaires, il est possible de développer ses propres algorithmes. Néanmoins, les remarques que l'on peut faire concernant ces logiciels-frameworks sont assez semblables à celles que j'ai faites pour *SimCells*. Essayer d'aller plus loin que ce qui est proposé par défaut dans *PhysiCell* ou *PhysiBOSS* impose de descendre bas niveau dans la structure existante du programme et de le modifier pour permettre de nouvelles fonctionnalités comme simuler une biomécanique réaliste ou décrire un comportement intracellulaire. C'est en réalité tout à fait faisable avec *Physicell*, mais il faut pour cela développer une culture de ce logiciel dans le laboratoire et la maintenir.

Dans ces solutions, beaucoup de choses ne sont pas permises ; en tout cas, pas facilement. Souvent les algorithmes mis en œuvre sont des boites noires auxquelles il est difficile de se fier si l'on souhaite développer les aspects quantitatifs d'un modèle : il est en effet peu envisageable de publier un article sur une modélisation de biomécanique tissulaire sans savoir comment celle-ci est gérée par le logiciel ; même chose concernant la manière exacte dont les entités simulées interagissent ou se comportent individuellement. De plus, il est souvent difficile de superposer des modèles fondés sur des équations différentielles et des modèles multi-agents, de coupler des réseaux de régulation Booléens avec des systèmes de réaction-diffusion, de mixer éléments finis et systèmes multi-agents ... Sans compter que rien n'est prévu particulièrement pour simuler des dispositifs (et actions) de mesure et de manipulation biologique (ponctions, découpes, injection de réactifs, greffes ...) et dans ces mêmes simulations de systèmes biologiques, ni même de simuler des dispositifs d'imagerie biologique (ex : images de microscopie simulées ...).

Ce paysage, qui s'étend des bibliothèques bas niveau aux solutions dédiées haut niveau est certes nécessaire au modélisateur ; chacun y trouvera d'ailleurs tôt ou tard une utilité se manifestant

<footnote n="69">69 fork</footnote>
dans le besoin d'intégrer des structures informatiques et algorithmes performants dans ses propres
algorithmes, ou dans le besoin de réaliser un prototype plus ou moins fin pour se faire une image
mentale du problème étudié ou simplement pour faciliter la communication entre partenaires d'un
projet de modélisation au sein d'une équipe interdisciplinaire ou dans le cadre d'enseignements
(citons à ce titre le logiciel *NetBioDyn* [Logiciels:NetBioDyn qui remplit précisément ces rôles et
que nous utilisons intensément pour l'enseignement de la modélisation), voire d'implémenter un
modèle complet, dans un cadre strictement délimité par les possibilités d'une solution comme
*HSIM*, *SimCells* ou *PhysiCell*.

Entre ces 2 niveaux d'abstraction, il faut compter sur les frameworks ouverts couvrant parfois
plusieurs niveaux logiciels (UI, structures, algos, meta-structures, ...). C'est un peu le cas de
*PhysiCell* avec les limites que nous venons d'évoquer. Un autre exemple est le framework *CamiTK*
[Logiciels:CamiTIK] développé au laboratoire TIMC. Ce framework est très ouvert mais il est
principalement pensé pour l'usage des GMCAO<sup>70</sup>, intégrant manipulation d'images médicales,
contrôle de périphériques utilisés en GMCAO (caméras, dispositifs d'acquisition 3D ...). J'ai étudié
un moment la possibilité d'utiliser *CamiTK* comme framework pour la modélisation hybride et
multi-échelles en biologie, mais la façon dont est organisée *CamiTK* facilite principalement
l'interactivité mais ne met pas immédiatement l'accent sur le calcul intensif, orienté simulation
donc. En revanche, *CamiTK* dispose d'un atout majeur dans sa conception : il est pensé pour la
modularité !

Enfin, je n'ai pas encore vraiment parlé de l'expressivité et de l'utilisatibilité du code : certains
logiciels comme *SimCells* ou *NetBioDyn*, par exemple, mais aussi des framework livrés avec un
système d'interface par défaut comme *CamiTK*, mettent l'accent sur cela : il est facile est rapide
d'exprimer ce que l'on souhaite simuler ou développer dans ces systèmes logiciels. C'est un point
très important car, d'abord, cela permet d'aller le plus directement possible à l'objectif qui est la
modélisation (l'implémentation de modèles) mais aussi car cela évite de jongler avec des astuces de
programmation. Enfin, une structuration propre, parfaitement cadrée du logiciel ou du framework
evite les erreurs de développement.

J'ai dessiné ci-dessus une analyse somme toute assez froide et fort critique des solutions existantes. Je tiens à ce stade à préciser mon admiration pour ces logiciels et surtout leurs concepteurs, d'une part parce qu'ils ont fait des choix parfois courageux sachant les limitations de leur produit, parce qu'ils ont pris du temps de recherche pour faire du développement logiciel, activité fort mal reconnue est pourtant nécessaire aux équipes de modélisation et indissociable de leur activité, enfin parce que ces solutions sont abouties, fonctionnelles !
Comment puis-je alors proposer quelque chose de valable qui puisse s'intégrer dans ce contexte et qui réponde à un besoin dans le paysage de la modélisation en biologie que j'ai décrit tout en se démarquant des solutions existantes ? Et pourquoi ?

<footnote n="70">70 Gestes Médicaux et Chirurgicaux Assistés par Ordinateur. https://www-timc.imag.fr/GMCAO</footnote>
C'est dans le positionnement de la solution que je souhaite développer, MESS, intermédiaire entre
bibliothèque bas niveau et solution intégrée que je vais situer ma contribution. Pour le 2ème logiciel
que je développe, *Network Designer*, c'est l'absence d'alternatives logicielles et le besoin d'un tel
outil pour la modélisation et l'analyse des réseaux de régulation qui motive son développement.

Voici ma proposition pour ces deux solutions logicielles, *MESS* et *Network Designer*, que je développe et qui continueront de s'intégrer naturellement à mon activité de recherche des années à venir.

## 2.2. Network Designer 2

### 2.2.1. Historique

La première version de *Network Designer* (figure A2.1) a été écrite en 2008 en C++03 et Qt 4 par Hedi Ben Amor, alors étudiant en thèse sous ma co-direction et celle de J. Demongeot. Ce logiciel répondait au besoin de pouvoir modéliser graphiquement des réseaux Booléens à seuil par des actions de la souris (ajout de nœuds, d'arcs, ...) et une configuration de leurs paramètres dans un panneau latéral, et de simuler leur comportement (les nœuds actifs étaient en vert ; les inactifs en rouge) pas à pas ou d'une traite (exportation dans un fichier de données). Rapidement, le logiciel s'est en plus doté de quelques fonctionnalités supplémentaires comme le calcul, pour un réseau donné, des attracteurs et des bassins d'attractions correspondants, l'estimation de la robustesse des comportements par rapport à des changements d'états probabilistes, ... mais également une possibilité d'exporter les designs de réseaux sous la forme de leur description logique en Prolog, de manière à pouvoir être utilisés dans des opérations d'inférence logique par contrainte, comme nous le faisons actuellement en ASP.

Cette première version était un premier pas vers ce que je souhaite développer maintenant : un véritable cahier de laboratoire intelligent dédié aux réseaux d'interaction biologiques, aux réseaux de régulation génétique en particulier.

Elle souffrait cependant de nombreuses limitations, d'abord dans ses fonctionnalités, ensuite dans son ergonomie qui n'était pas la plus intuitive qui soit, enfin et surtout dans son extensibilité. En effet, ce logiciel a été conçu exclusivement pour un modèle précis de réseaux (les TBNs). Il était très difficile de modifier le programme existant pour prendre en compte d'autres formalismes (réseaux Booléens propositionnels PBNs, réseaux Booléens à signe SBNs, réseaux multi-valués propositionnels ou à seuil ...). Les systèmes de simulation et d'analyse eux même étaient pensés pour les TBNs et difficiles à repenser pour d'autres types de réseaux. Ces systèmes de simulation, dans une bonne logique de programmation objet, étaient intégrés aux objets sur lesquels ils s'appliquaient, les réseaux. De même, les différentes propriétés (plan de mise à jour, température, etc) que pouvaient prendre un réseau étaient encodées dans l'objet réseau lui même ; difficile dans ces conditions d'adapter le logiciel à tout type de réseaux formels. Enfin, et c'était probablement la contrainte la plus forte pour améliorer ce logiciel, le noyau fonctionnel n'était pas indépendant du système d'interface Qt, rendant presque impossible de repenser cette interface.
<figure><img src="image_134.png" /><figcaption>**Figure A2.1. Network Designer version 1 (2008).** Dans cette version, l'utilisateur pouvait concevoir un réseau de type TBN dans une fenêtre graphique unique, le paramétrer dans un bandeau latéral et simuler son comportement.</figcaption></figure>

Après un essai infructueux dans ce sens que j’ai fait il y a quelques années, j’ai décidé de réécrire intégralement *Network Designer* dans une deuxième version. De plus, j’ai décidé de repenser le logiciel dans son ensemble en l’axant sur les besoins du modélisateur, théoricien ou biologiste. Le choix a aussi été fait de changer de langage de programmation et de système d’interface. Java et JavaFX ont été choisis pour 2 raisons : d’abord, Java, par sa simplicité (il s’agit ni plus ni moins que de C avec des objets, contrairement à C++ qui va très loin dans les possibilités de typage) évite de se perdre dans le typage complexe et les fonctionnalités poussées et permet en conséquence un développement rapide. Ensuite, JavaFX est un système d’interface utilisateur (UI) très bien pensé, très léger et facile à intégrer dans un programme. Sa lecture est en outre très claire, ce qui permet des modifications aisées *a posteriori*. Enfin, la possibilité de coupler, peut-être un jour, *Network Designer* à *SimCells*, m’apparaît très séduisante. *SimCells* est aussi écrit en Java et JavaFX. Un couplage des logiciels sous forme de modules pourrait être envisageable et aurait du sens : le modélisateur pourrait alors concevoir des réseaux, en inférer, les analyser, les simuler, puis les injecter comme comportements moteurs dans les cellules simulées dans *SimCells*. Dans ce contexte, *SimCells* bénéficierait alors du noyau fonctionnel et des moteurs développés pour *Network Designer*.
<figure><img src="image_135.png" /><figcaption>**Figure A2.2.** Maquettages de Network Designer version 2 (2018-2021). Maquettes papier et infographiques de Network Designer faites entre 2018 et 2020.</figcaption></figure>

Depuis environ 5 ans, je réfléchis à la forme que pourra prendre cette nouvelle version. Ce qui est long, c'est d'une part d'imaginer une interface et une ergonomie adaptée au public visé, aussi bien des théoriciens des réseaux d'interaction que des biologistes peu enclins à la modélisation, des systèmes inter-opérationnels (le design de connaissances, les outils d'analyse et les outils de recherche de réseaux et d'inférence. Cela a impliqué de nombreuses phases de maquettage sur papier et numériques (figure A2.1 et A2.3), beaucoup d'essais d'interfaces, beaucoup de dialogue.
La programmation de la nouvelle version a pris un tournant pendant la période de la crise Covid en mai-juin 2020, sous la forme d'un projet réalisé par 4 étudiants de Polytech en TIS4, projet se substituant à leur stage de fin d'année annulé. Ces étudiants ont produit une première version (très incomplète) de ce qu'allait devenir *Network Designer*. Leur version du système d'interface était encore trop parfaite : le logiciel ne comportait alors que 2 couches : un noyau fonctionnel autonome et une interface utilisateur. Début 2021, 2 élèves de BTS informatique ont repris ce projet et nous avons encore repensé son architecture générale qui comprend maintenant 3 couches : un noyau fonctionnel autonome, une couche d'interface et une couche intermédiaire, faisant le lien entre les deux autres. Enfin, pour leurs stages respectifs de L3 et de M1, deux très bons étudiants, N. Marinho et F. Birkner ont rendu une partie du logiciel fonctionnelle et on surtout contribué à en améliorer l'architecture. C'est cette version en cours d'élaboration que je vais présenter.
<figure><img src="image_136.png" /></figure>

<figure><img src="image_137.png" /><figcaption>Figure A2.3. Maquettage et interface implémentée de Network Designer version 2. (gauche) Maquette de Network Designer et (droite) test fonctionnel d'une interface avec ses nombreuses opérations, réalisés par N. Marinho en 2021.</figcaption></figure>

### 2.2.2. Fonctionnalités

Le logiciel se présente (et est pensé) comme une IDE (interface de développement intégrée) avec laquelle les programmeurs Java, C++ ... développent et gèrent des projets de programmation. De la même manière, l'utilisateur travaillera dans un espace de travail (workspace) pouvant accueillir 1 à plusieurs projets (project) (voir figure A2.4). Chaque projet sera composé d'une collection de travaux (work items), l'équivalent de fichiers de programmes .java ou .h et .cpp dans des projets Java ou C++, de types variés.

Le logiciel comprend 2 grands modes de fonctionnement produisant des work items différents :

* la conception (design) de connaissance (knowledges), incluant :

* les connaissances sur la structure des réseaux (network) incluant les types de fonctions, les types de relations les unissant (arcs) mais aussi des meta-informations comme des motifs.

* les connaissances sur la dynamique des réseaux (dynamics)

* les ensemble de réseaux (network sets)

* le calcul (processing) impliquant ou générant ces connaissances et comprenant :

* l'analyse des connaissances et la simulation de réseaux (analysis process)

* la recherche de réseaux ou de dynamiques par inférence (inference process)

Chaque work item est accessible depuis un arbre des projets dans une colonne latérale et peut être développé dans un espace graphique ouvert dans un nouvel onglet. Les onglets sont identifiés par type (réseau, dynamique, analyse, inférence) par un code couleur. De plus, une description complète des composants d'un work item (ex : un réseau) est disponible dans une autre fenêtre latérale.
Dans ces onglets graphiques, l'utilisateur édite les work items de façon principalement graphique, en manipulant des formes géométriques (ronds, carrés ... flèches) associées aux objets à modéliser et aux actions à mettre en place. Il peut bien sûr les paramétrer via des boites de dialogue accessibles par des menus contextuels par exemple.
<figure><img src="image_138.png" /><figcaption>**Figure A2.4.** Version implémentée de Network Designer version 2. On voit à gauche l'arborescence du workspace contenant 2 projets (*newProject* et *projet NWD*). Le projet *projet NWD* est détaillé et on voit qu'il contient notamment un réseau nommé *R1*.</figcaption></figure>

Au sein d'un projet, tout objet (un réseau, une dynamique, un set, un calcul, des clauses ...) doit être vu comme une sorte de programme susceptible d'être utilisé dans plusieurs situations (dans d'autres work items), si tant est que l'action est valide, et pouvant être relié à d'autres objets. Par exemple, un utilisateur qui aurait conçu un réseau complet *N1* (le nom choisi ici est arbitraire et pourrait tout aussi bien être *Arabidopsis_thaliana*) de dimension 3, commencé à élaborer une structure partielle de réseau *N2* de dimension 3 aussi, et défini une dynamique incomplète *D* sous la forme d'une table de vérité ou d'un graphe de transition, pourrait alors d'une part créer un process d'analyse et simulation dans lequel il glisserait le réseau *N1* depuis le bandeau de projet vers l'écran graphique, ce réseau apparaissant alors comme une boite pouvant éventuellement être connectée à d'autres objets, ajouterait un moteur de simulation particulier pioché parmi plusieurs disponibles, ce moteur apparaissant comme une autre boite, relierait ce moteur à la boite du réseau *N1*, et ajouterait trois vues, c'est-à-dire deux nouveaux objets graphiques pouvant lire les données contenues ou émises par divers objets, par exemple une vue *V1* ciblant *N1* et montrant ses caractéristiques générales dans une petite fenêtre, une vue *V2* et une vue *V3* ciblant toutes deux le moteur de simulation, la première produisant un graphique d'activité du réseau, la deuxième écrivant les données de simulation dans un fichier. L'utilisateur pourrait ensuite définir un autre process de type inférence dans lequel il utiliserait le réseau *N2* défini partiellement (par exemple un réseau de dimension 3 dans lequel seuls quelques arcs sont définis et de paramètres connus et certains arcs sont connus mais de paramètres
inconnus) et la dynamique partielle D (définie par exemple pour seulement 2 nœuds), toutes deux des connaissances partielles qu'il relierait à un moteur d'inférence, doté de clauses qu'il ayait également définies comme des objets graphiques, et qui chercherait l'ensemble des réseaux satisfiables de dimension 4 possédant au moins la structure partiellement définie de N2 et dont au moins 2 nœuds réaliseraient la dynamique D. Le moteur d'inférence, traduisant ces connaissances et clauses en ASP et, en faisant des appels ASP, générerait cet ensemble de réseaux satisfiables dans une nouvelle entité, un *set* auquel l'utilisateur aurait donné un nom, S1. Ce *set* constituant une nouvelle connaissance, se retrouverait d'office associé au projet comme nouveau *work item*. Enfin, pour continuer sur cet exemple de projet, l'utilisateur pourrait décider d'analyser la complexité de l'ensemble des réseaux du set, et l'ensemble de leurs comportements dynamiques, comme nous l'avons fait dans [Christen, 2019 ; Segretain, 2020a et 2020b], par l'intermédiaire d'un autre process d'analyse et, dans un quatrième process, d'inférence cette fois, il pourrait rechercher dans ce *set* S1, le sous-ensemble de S1 des réseaux contenant la structure de N1 à l'aide d'un autre moteur d'inférence. Il obtiendrait alors un autre set S2, pouvant à son tour être utilisé comme base de connaissances.

Cet exemple permet de se faire une idée de l'objectif recherché pour cette nouvelle version de *Network Designer*. C'est ici un exemple de projet de taille limitée, mais la façon dont seront gérés les bases de connaissances (données stockées des réseaux et dynamiques, *etc*) et les processus (parallélisation via la lib *Java Parallel Pipeline*, ...) devrait permettre des projets d'ampleur importante (plusieurs milliers à milliards de réseaux et dynamiques).

Beaucoup d'autres fonctionnalités sont dors et déjà prises en charge, notamment la possibilité de travail collaboratif, chaque utilisateur étant répertorié et les actions réalisées associées à un utilisateur, ou encore la possibilité de dupliquer des projets, de copier ou déplacer des objets entre projets d'un même workspace, *etc*.

### 2.2.3. Architecture

Le logiciel est organisé en 3 couches successives :

* la couche *Core* contenant le noyau fonctionnel, à savoir la gestion des réseaux et des différents types de fonctions, arcs et paramètres associés, des meta-informations comme les motifs (sous-réseaux) ou des patterns (sous-réseaux aux fonctions et arcs indéfinis), des dynamiques, des ensembles de réseaux (sets), des schémas de mise à jour, des opérateurs dont les moteurs de simulation, d'inférence, d'analyse, les filtres et les propriétés. Cette couche contient en outre un système de simulation parallèle doté de son constructeur de simulation, un travail réalisé par F. Birkner.

Cette couche se présentant comme une API formée actuellement d'une 50aine de classes Java, est indépendante de tout logiciel. Elle pourrait être exploitée telle quelle dans un autre logiciel que *Network Designer*.
* La couche *NWD* permet la gestion des projets et espaces de travail de *Network Designer* et la configuration du logiciel. Elle ne contient aucun élément graphique (pas d'interface utilisateur). Elle permet notamment la mise en œuvre du *Core* en le rendant accessible par l'interface et les représentations graphiques. C'est cette couche également qui assure la gestion des sauvegardes et chargements des données dans des fichiers.
L'ensemble des données (données sur les réseaux, les dynamiques, les sets, mais aussi leurs représentations graphiques, les différents work items implémentés, ..., est stocké dans un ensemble arborescent et interdépendant de fichiers au format *xml*.

* La couche *NWDUI* correspond à tout le système d'interface et de représentations graphiques. Cette couche n'interagit pas directement avec le *Core* mais passe exclusivement par la couche *NWD*. Elle comprend là aussi de nombreux éléments (classes Java) comme l'arborescence des projets dans un *workspace*, les onglets (*tabs*), les fenêtres de dialogue, les menu (principal et contextuels), mais aussi les représentations graphiques des *work items* dans les différents onglets ouverts.

Actuellement, les 3 couches logicielles existent. La couche *Core* est très avancée. La gestion des *workspaces*, *projects* et *work items* fonctionne aussi. L'utilisateur peut créer un réseau, l'éditer, partiellement le paramétrer. En revanche, le système de gestion graphique de spécification des *process* n'est pas encore programmé.

## 2.3. MESS

MESS, pour *Mundi et Entitates in Simulacro Systematae* (Monde et Entités dans un Système Modèle) est un framework de programmation écrit en C++14 et dédié à la simulation numérique, principalement de modèles spatialisés 2D ou 3D. C'est un très gros projet que j'ai initié il y a longtemps (10 ans) qui est partiellement utilisable et qui croît régulièrement. Ce projet a pour objectif de répondre à des besoins de capitalisation du code d'une part, d'accélération de la programmation de modèle numériques spatialisés notamment, hybrides potentiellement, comme décrit dans la partie introductive de cette annexe (voir figure A2.5).

MESS comporte principalement 2 aspects :

* C'est un moteur de simulations intégré comprenant une gestion multi-thread des processus de calcul, graphiques, d'interface utilisateur, d'entrées-sorties.

* C'est un ensemble (ouvert) de structures de données et algorithmes adaptés à la modélisation des systèmes biologiques, en particulier comprenant de très nombreux éléments en interaction dans un environnement spatial.

Mais, MESS est surtout un framework structurant l'écriture de programmes C++ dédiés à la simulation, en vue de leur réutilisation. Le principe est que MESS ne décharge le modélisateur que
d'une partie de la programmation de son modèle. Une bonne partie de la programmation de son modèle reste cependant à sa discrétion. Le programmeur est néanmoins incité, via l'utilisation d'objets déjà programmés (structures de données et algorithmes) et via un *coding style* très présent, à produire du code modulaire, performant et réutilisable. Comme de nombreux systèmes habituellement pénibles à programmer sont implémentés et doivent juste être « connectés », le modélisateur peut se concentrer sur l'implémentation de son modèle.

La programmation se fait au sein d'objets pris en charge par les *process* de MESS en tant qu'unités calculable, affichables, *etc*. Ces *process* organisent l'exécution concurrente des tâches exécutées de façon asynchrone. Les différents *processus* (*compute process*, *graphical process*, *io process ...*) communiquent entre eux via une queue de messages concurrente. Les données de simulation sont protégées et contrôlées par le *processus* maître dans MESS qui est le *processus* de calcul (*compute process*). C'est lui seul qui peut rendre les données disponibles aux autres *processus*. Les autres *processus* (par exemple le *processus* graphique) ne peuvent faire que des demandes de mise à disposition des données de simulation.

Il est rare que l'intégralité des données d'une simulation soit requise pour faire des sauvegardes ou destinées à être affichées ; il ne s'agit souvent que d'une petite partie. De plus, l'objectif est d'avoir un système donnant priorité au calcul et non à l'affichage. Il s'agit cependant de conserver une très bonne interactivité dans le cas de simulations sur lesquelles on souhaite interagir ou que l'on souhaite analyser en cours de route. Pour cette raison, le *processus* graphique dispose de ses propres données à partir desquelles vues et interactions sont faites. La mise à jour de ces données peut-être demandée au *processus* maître (*processus* de calcul) avec une certaine fréquence définie à l'avance, cette fréquence pouvant être ajustée par le *processus* maître lui-même. La copie en mémoire vive de données de simulation en données destinées à l'affichage d'informations (textuelles ou graphiques) est en effet rapide et ne requiert pas d'être faite à chaque itération.

Côté graphique (dont la présence est facultative, le *processus* pouvant être purement computationnel), le choix d'un gestionnaire de fenêtres (GLUT, SDL, SFML, GLFW, ...) ainsi que d'un système graphique d'interface utilisateur (GUI, tel AntTweakBar ou MiniGUI) est laissé à l'utilisateur. Plusieurs systèmes pré-programmés sont disponibles.

Pour gagner du temps de programmation et surtout pour structurer son programme, le programmeur dispose d'un ensemble de structures de données et algorithmes, ensemble potentiellement croissant avec le développement de nouveaux projets. Parmi ces objets vus comme des briques de programmation haut niveau, on trouve des environnements 2D ou 3D en grille, des systèmes de définition du voisinage (maillage), des systèmes capable de gérer de grandes collections de particules ainsi que leur détection dans un environnement, leurs collisions, leurs déplacements dans l'environnement, *etc*. On trouve aussi des structures plus bas niveau comme des vecteurs mathématiques, des matrices ou des tenseurs et les opérations associées, des systèmes de tamponnage mémoire, un système de gestion du temps et des évènements, un système d'unités
internationales et des opérations associées qui permet de typer les données, etc.

<figure><img src="image_139.png" /><figcaption>**Figure A2.5.** Quelques sorties écrans de simulations réalisées sous MESS. (A) Une grille 3D et 30000 particules présentant chacune une position et une orientation dans l'espace. Cette grille est optimisée pour la gestion des systèmes multi-agents. (B) Une grille 3D affichant les relations de voisinage et des concentrations (taille et couleur des points). (C) Une simulation multi-agent de vie artificielle (chaque point est une créature, la taille représentant sa masse et la couleur la taille de son génome). On voit la présence d'une fenêtre interne, un mini-GUI (ici AntTweakBar). (D) et (E) des fibres visco-élastiques dans un environnement 3D grid-free. Les forces appliquées sont visualisées sont visualisés, ainsi que des points d'attache (carrés rouges en (E)). (F) Des fibres visco-élastiques dotées de capacités de réactions de</figcaption></figure>
croissance ou décroissance à leurs extrémités, simulées en grid-free et projetées dans une grille 2D stockant des concentrations en particules libres. L'affichage montre les fibres, et la densité en fibres.

MESS, comme son nom l'indique, est un chantier important mais compliqué sur lequel je reviens régulièrement. Je devrais m'y atteler davantage dans les temps à venir pour implémenter les systèmes de vie artificielle que j'ai évoqués dans ce manuscrit, mais aussi pour porter certains modèles de morphogenèse sur lesquels l'équipe a travaillé ces dernières années, en particulier un modèle biomécanique de cellule dont le modèle a été publié récemment [Manifacier, 2020], dans l'optique d'en faire un modèle hybride couplant régulation, métabolisme et biomécanique cellulaire et biomécanique du milieu environnant.