Vincent Rodin.
Modélisation multi-agents et aide à la compréhension de phénomènes physiologiques.
10ème Atelier thématique de l'axe Vectorisation & Radiothérapie du Cancéropôle Grand Ouest. Modélisation multiparamétrique en cancérologie: de l'atome au patient, pages 12-13, Nantes (France), 12 juin 2015.
Résumé:
La recherche en biologie utilise depuis fort longtemps l'expérimentation in vivo et in vitro. Plus récemment, l'expérimentation in silico a fait son apparition. Il est ainsi possible de modéliser et de simuler sur ordinateur un certain nombre de phénomènes biologiques. Depuis peu, la possibilité d'interagir avec une simulation en cours d'exécution a ouvert la voie à un nouveau type d'expérimentation : l'expérimentation in virtuo. Nous sommes alors très proches des conditions expérimentales des approches in vivo et in vitro où le biologiste peut, par exemple, introduire de nouvelles molécules, modifier une concentration, ajouter ou détruire des cellules. Dans nos travaux, nous utilisons l'approche multi-agents afin de développer un véritable laboratoire d'expérimentation in virtuo en biologie. Rappelons qu'un système multi-agents est composé d'agents autonomes qui évoluent toujours selon un cycle à trois temps :
perception, décision, action.
Nous avons recours à cette approche car les systèmes multi-agents et les systèmes biologiques ont bon nombre de caractéristiques communes. Citons, par exemple, la robustesse, l'émergence, l'auto-organisation et l'adaptabilité. Nous présentons plusieurs niveaux de modélisation multi-agents et nous décrivons plusieurs applications dans les domaines de l'hématologie et de la cancérologie.
En terme de démarche de modélisation, l'analogie entre un agent et une cellule se fait naturellement. Nous parlerons alors d'agents-cellules. La première étape dans la conception d'un agent-cellule consiste à choisir la forme géométrique qui constituera la membrane cellulaire. Il faut ensuite placer sur cette membrane des récepteurs qui permettront à l'agent de percevoir l'environnement. Enfin, il est nécessaire de définir le comportement de cet agent-cellule. Ce comportement peut être régi de différentes manières. Citons, par exemple, les algorithmes "classiques", les équations différentielles, les outils de l'intelligence artificielle (réseaux de neurones, cartes cognitives,...), ou encore les diagrammes d'états transitions.
Lorsque le nombre d'agents devient trop important, il faut trouver un moyen pour réduire les temps de calcul. Nous avons alors proposé la notion d'agents-réactions, agents très proches des réactions chimiques entre espèces moléculaires en solution dans un milieu (réactions enzymatiques, oxydo-réduction, dimérisation, …). Lorsque l'on désire modéliser un phénomène complexe (cellule, organe, ...), il peut être nécessaire de regrouper les différentes entités qui composent un mécanisme particulier. Nous proposons pour cela d’utiliser des agents-phénomènes qui représentent des organisations au sens systémique. Grâce à nos travaux, nous avons montré que la modélisation et la simulation multi-agents peuvent intervenir dans l'étude préliminaire de fabrication d'un médicament. En effet, selon le type de maladie, il est possible de tester in virtuo divers médicaments virtuels. Le pharmacologue, désirant trouver à la fois le levier moléculaire sur lequel agir pour compenser une insuffisance due à une maladie et estimer la dose de médicament à injecter, pourra être fortement aidé par la simulation. Le chercheur en biologie peut, quant à lui, utiliser l'expérimentation in virtuo pour construire son modèle de façon incrémentale et l'évaluer sur ordinateur, tout en interagissant avec lui.
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