L’équipe Cellular Computing a pour objectif de concevoir des circuits génétiques synthétiques de plus en plus complexes : du niveau moléculaire dans des systèmes cell-free au niveau multicellulaire dans des cocultures, avec des échanges intercellulaires. En intégrant les données expérimentales à la modélisation mathématique, nous nous efforçons de comprendre et de prédire le comportement de ces circuits, ce qui facilite l’optimisation et la mise à l’échelle. Enfin, nous utiliserons les connaissances générées pour améliorer la conception assistée par ordinateur et automatiser le processus de conception de nouveaux circuits génétiques avec diverses fonctionnalités et dans divers organismes. Notre vision à long terme est de faire progresser le domaine de la biologie synthétique et d’ouvrir la voie à des applications transformatrices en bio-ingénierie et en biotechnologie. Pour plus d’informations, voir: http://cellularcomputing.team
Au fur et à mesure que les circuits génétiques synthétiques prennent de l’ampleur, ils deviennent de plus en plus difficiles à maintenir et à faire fonctionner pour les cellules hôtes. Les ressources cellulaires requises pour ces circuits imposent un fardeau cellulaire et rendent les circuits sensibles à la sélection négative qui entraîne leur perte. Dans ce thème de recherche, nous élaborons des méthodes expérimentales et théoriques pour quantifier et réduire les dépenses/le fardeau associés à la maintenance et à l’exécution des circuits, ainsi que pour atténuer le fardeau des circuits à l’aide d’un contrôle dynamique par rétroaction tenant compte des ressources. En utilisant ces méthodes, nous visons à identifier les architectures de conception les plus efficaces qui permettent la mise en œuvre de circuits génétiques avec des fonctions définies, tout en minimisant les coûts d’expression.
Afin de contourner la limite de taille sur la mise à l’échelle des circuits génétiques à l’intérieur des cellules individuelles, des approches multicellulaires pour la construction de circuits biologiques distribués ont récemment vu le jour. Dans ce thème de recherche, nous développons des approches permettant une communication synthétique de cellule à cellule au sein des communautés bactériennes, y compris la logique informatique qui l’accompagne. Ces signaux de communication synthétiques permettront la mise à l’échelle de circuits multicellulaires pour des tâches de calcul complexes, en utilisant une combinaison de petites molécules et de signaux à large bande passante basés sur l’ADN pour la communication intercellulaire, mise en œuvre dans plusieurs environnements différents.
Ce thème se concentre sur la modélisation et la simulation des systèmes biologiques à différents niveaux de l’organisation biologique. Nous utilisons des données expérimentales pour construire des modèles réalistes de circuits biologiques qui peuvent être simulés à l’aide de méthodes déterministes et stochastiques. En partant de la modélisation au niveau moléculaire, nous visons à développer des outils de conception assistée par ordinateur (CAO) pour la conception automatisée de circuits biologiques. Ces circuits serviront à diverses applications, notamment des circuits de traitement de l’information dans des cellules individuelles ou dans des consortiums cellulaires composés de plusieurs cellules. En intégrant les données expérimentales, la modélisation mathématique et les outils informatiques, notre objectif à long terme est de parvenir à une conception assistée par ordinateur prévisible de circuits biologiques pour des applications définies par l’utilisateur.
L’ensemble des publications de l’équipe sont disponibles dans la collection HAL CellComp-MICALIS.
