Bio-­‐informa*que	  des	  systèmes	  appliquée	  à	  la	  neuroscience.	  Du	  neurone	  au	  réseau.	  	  Simon Hardy, Ph.D., ing.
Département d’informatique et de génie logiciel
Département de biochimie, microbiologie et bio-informatique
Chercheur au CRIUSMQ, Unité des Neurosciences cellulaires et moléculaires

Plan	  de	  la	  présenta-on	  • Quelques	  mots	  sur	  la	  modélisa-on	  de	  systèmes	  biologiques	  • Projet	  #1:	  Un	  modèle	  des	  interac-ons	  entre	  l’électrophysiologie	  et	  la	  biochimie	  du	  neurone	  • Projet	  #2:	  Une	  explora-on	  computa-onnelle	  systéma-que	  du	  réseau	  neuronal	  de	  la	  moelle	  épinière	  qui	  transmet	  les	  signaux	  de	  la	  douleur	  Signalisa-on	  cellulaire	  101	  Source : Wikipedia

Modélisa-on	  biologique	  101	  (par	  équa-ons	  diﬀéren-elles)	  • Modèles	  par	  compar-ments	  (ODE)	  – Paramètres	  des	  compar-ments	  (volume	  et	  surface)	  – Réac-ons	  biochimiques	  avec	  paramètres	  ciné-ques	  • Modèles	  spa-aux	  (PDE)	  – Représenta-ons	  2D	  ou	  3D	  de	  volumes	  – Réac-ons	  biochimiques	  avec	  paramètres	  ciné-ques	  et	  de	  diﬀusion	  A + B ↔ ABl	  v1 = −k f [ A][ B] + kb [ AB ]ABC ⎯⎯→Dkcat [ AB ][C ]v2 = −k M + [C ]∂[ X ]= ∑ v + DX ∇ 2 [ X ]∂tPourquoi	  modéliser	  et	  simuler	  des	  systèmes	  biologiques?	  
• Pour	  mieux	  comprendre	  les	  comportements	  dynamiques	  complexes	  et	  les	  principes	  théoriques	  à	  l’œuvre	  en	  biologie.	  
• Pour	  faire	  la	  démonstra-on	  quan-ta-ve	  que	  notre	  interpréta-on	  des	  observa-ons	  expérimentales	  -ent	  la	  route.	  
• Pour	  iden-ﬁer	  de	  nouvelles	  hypothèses	  à	  valider	  expérimentalement.	  
• Pour	  faire	  des	  découvertes!	  Graphe	  dynamique	  Projets	  au	  CRIUSMQ	  1. Modélisa-on	  du	  réseau	  de	  signalisa-on	  de	  la	  protéine	  Ras	  dans	  les	  neurones	  CA1.	  
2. Modélisa-on	  intégrée	  de	  l’électrophysiologie	  et	  de	  la	  biochimie	  des	  neurones.	  
3. Algorithme	  et	  ou-l	  pour	  la	  construc-on	  de	  graphes	  dynamiques	  4. Modélisa-on	  de	  la	  régula-on	  du	  métabolisme	  mitochondrial	  par	  les	  MAMs.	  
5. Explora-on	  systéma-que	  du	  circuit	  neuronal	  de	  la	  nocicep-on	  Le	  neurone	  Alberts	  et	  al.	  Molecular	  biology	  of	  the	  cell.	  4e	  édi-on.	  Figure	  11-­‐26	  Les	  épines:	  lieu	  des	  synapses	  Les	  neurones	  main-ennent	  une	  diﬀérence	  de	  charge	  électrique	  à	  leur	  membrane	  Modélisa-on	  électrique	  du	  neurone	  Lorsqu’on	  impose	  un	  poten-el	  électrique,	  un	  courant	  se	  forme:	  	  Plus	  on	  s’éloigne	  du	  poten-el	  de	  repos,	  plus	  le	  courant	  est	  fort:	  	  	  Le	  comportement	  électrique	  du	  neurone	  est	  l’équivalent	  d’un	  circuit	  On	  modélise	  la	  transmission	  spa-ale	  du	  poten-el	  d’ac-on	  avec	  un	  modèle	  à	  compar-ments	  Modèle	  de	  l’électrophysiologie	  • Morphologie	  simple,	  incluant	  des	  dendrites,	  trois	  épines,	  un	  corps	  cellulaire	  et	  un	  axone.	  
• Des	  conductances	  (K+,	  Ca2+,	  Na+,	  AMPA	  et	  NMDA)	  sont	  répar-es.	  	  Modèle	  électrique:	  résultats	  de	  simula-on	  Modèle	  électrique:	  résultats	  de	  simula-on	  Modèle	  électrique:	  résultats	  de	  simula-on	  Pourquoi	  le	  modèle	  électrique	  est-­‐il	  insuﬃsant?	  Modèle	  biochimique:	  géométrie	  Modèle	  biochimique:	  réac-ons	  Modèle	  biochimique:	  résultats	  de	  simula-on	  	  Modèle	  biochimique:	  résultats	  de	  simula-on	  Modèle	  biochimique:	  résultats	  de	  simula-on	  	  Modèle	  biophysique	  intégré	  • Modèle	  électrique	  précédent	  • Ajout	  des	  réac-ons	  biochimiques	  dans	  chaque	  compar-ment	  • Diﬀusion	  des	  molécules	  entre	  les	  compar-ments	  Modèle	  intégré:	  résultats	  de	  simula-on	  Modèle	  intégré:	  résultats	  de	  simula-on	  Conclusion	  1	  • Nous	  complèterons	  sous	  peu	  la	  modélisa-on	  du	  système	  complet.	  
• Nous	  pourrons	  étudier	  le	  phénomène	  d’interférence	  synap-que.	  
• Nous	  aurons	  développé	  une	  méthodologie	  de	  modélisa-on	  qui	  se	  combine	  parfaitement	  à	  la	  biophotonique.	  	  Projet	  #2:	  Étude	  computa-onnelle	  du	  réseau	  neuronal	  de	  la	  nocicep-on	  Données	  expérimentale	  Modélisa-on	  du	  réseau	  à	  l’aide	  de	  fonc-ons	  de	  transfert	  Is = w ⋅ uv = F(I s ) = [ I s ]+"1$[ z ]+ = # (z − γ1 ) (γ 2 −γ1 )$0$%si z > γ 2
si γ1 < z < γ 2
si z < γ1Explora-on	  de	  réseaux	  • Réseaux	  à	  deux	  interneurones	  – 50	  topologies.	  

• Réseaux	  à	  trois	  interneurones	  – 40000	  topologies.	  	  • Existe-­‐t-­‐il	  des	  topologies	  contre-­‐intui-ves	  oﬀrant	  les	  mêmes	  capacités	  de	  traitement	  de	  signal?	  Remerciements	  Mazid	  Osseni	  Jaume	  Masdevall	  Anh-­‐Tûan	  Trinh	  Simon	  Gamache	  Pierre-­‐Alexandre	  St-­‐Jean	  	  	  	  Nicolas	  Doyon	  Patrick	  Desrosiers	  Yves	  de	  Koninck	  Guillaume	  Lavertu	  Luca	  Pelligrini	  Paul	  de	  Koninck