Modèles mathématiques de la dynamique du tissu adipeux – MATIDY
Nous avons introduit des modèles mathématiques représentant la distribution de taille des adipocytes à l’équilibre. Lorsque cela était possible, nous avons dérivé une solution stationnaire et étudié l’identifiabilité des paramètres en fonction des observations disponibles. Pour estimer les valeurs optimales des paramètres, deux méthodes ont été employées : l’algorithme Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy et l’algorithme Approximate Bayesian Computation.
Grâce à ces modèles, nous avons pu caractériser la distribution de taille des adipocytes avec un nombre réduit de paramètres (3 ou 4). À l’avenir, nous souhaitons réaliser des estimations de paramètres à partir de différents jeux de données issus de diverses espèces.
Une nouvelle collaboration avec Laboratoire de Physiologie et Génomique des Poissons (LPGP, INRAE Rennes) nous permettra d’accéder à de nouvelles données afin d’explorer l’équilibre entre hypertrophie et hyperplasie, au cours de la vie, chez la truite femelle. Nous proposons d’enrichir nos modèles en y intégrant une structure supplémentaire. Un projet PRC a été soumis à l’appel à projets ANR AAPG 2026 pour poursuivre ces travaux. L’un des objectifs sera d’évaluer l’influence des conditions environnementales sur les truites d’élevage, dans le but d’optimiser les pratiques aquacoles.
Dans le cadre du projet MATIDY, nous avons proposé une première approche pour prendre en compte la variabilité intercellulaire au sein du tissu adipeux, à l’aide d’un système d’équations différentielles ordinaires. Ces travaux ont été publiés dans Dauger et al. (2025). Ensuite, un modèle basé sur une équation aux dérivées partielles, incluant l’hétérogénéité cellulaire grâce à un terme de diffusion, a également été développé. Nous avons étudié l’identifiabilité des paramètres et réalisé des estimations à partir de 32 distributions de taille d’adipocytes mesurées chez le rat. Ces résultats ont été publiés dans Giacobbi et al. (2024). Enfin, le modèle le plus récent a remanié nos hypothèses initiales en considérant un renouvellement cellulaire rapide. L’identifiabilité pratique des paramètres a été étudiée et leur estimation a été réalisée avec ce modèle (Fostier et al., 2026).
MATIDY est un projet de recherche fondamentale interdisciplinaire dirigé par Chloé Audebert. Lancé en janvier 2021 pour une durée de cinq ans, il a été soutenu par l’Agence Nationale de la Recherche (ANR, programme JCJC). Le projet a réuni cinq chercheurs permanents issus de différents organismes : Sorbonne Université, l’Institut Denis Poisson et l’INRAE.
Ces dernières années, les maladies liées à l’obésité sont devenues un enjeu majeur de santé public. Le tissu adipeux (gras) joue un rôle central dans la pathophysiologie de ces maladies : les cellules adipeuses peuvent croître, et leur nombre peut aussi augmenter. Il est donc crucial de comprendre l'évolution des tailles des cellules adipeuses pour définir de nouveaux traitements. Nous proposons d’étudier différents mécanismes de cette dynamique grâce à des modèles mathématiques s’appuyant sur des données biologiques obtenues dans différentes situations physiologiques (contrôle, obèse, maladie rénale). Ce projet interdisciplinaire est rendu possible grâce à une étroite collaboration entre biologistes, médecins et mathématiciennes.
Les cellules adipeuses stockent l’énergie sous forme de lipides et adaptent leur taille en fonction des besoins de stockage. Lorsque l’afflux de lipides est plus important que la dépense énergétique, ces cellules compensent ce déséquilibre grâce à deux mécanismes. En premier lieux les cellules grossissent, et dans un second temps le nombre de cellules augmente. Le lien entre l’augmentation du nombre de cellules et l’élargissement de celles-ci reste à comprendre et à déterminer. De plus, quand la masse adipeuse augmente de façon importante le tissue adipeux est modifié, en particulier au niveau de la matrice extracellulaire avec le développement de fibrose. La chirurgie bariatrique est l’un des traitements les plus utilisés contre l’obésité sévère. Cette chirurgie vise à réduire la capacité gastrique et à limiter la prise alimentaire : après la chirurgie, la perte de poids a été corrélée avec une diminution de la taille moyenne des cellules adipeuses.
Dans ce projet, nous proposons de développer un modèle mathématique décrivant l’évolution de la taille des cellules adipeuses, se basant sur les échanges de lipides, et prenant en compte l’augmentation du nombre de cellules ainsi que le développement de fibrose. Le modèle sera calibré avec nos données expérimentales (déjà disponibles) au moyen de méthodes d’estimation de paramètres que nous développerons. Nous serons capables de décrire l’évolution temporelle des tailles de cellules adipeuses dans les situations suivantes : contrôle pour plusieurs espèces animales, après un régime gras, après une réduction calorique et chez des patient.e.s obèses après chirurgie bariatrique. Dans un premier temps nous comparerons les valeurs des paramètres du modèle pour différentes espèces animales afin d’identifier les paramètres les plus dépendants de l’espèce. Ensuite, nous déterminerons les mécanismes présents dans notre modèle qui sont les plus impactés par les différentes pathologies. En nous basant sur les simulations numériques du modèle nous pensons pouvoir prédire les suites post-opératoires des patient.e.s après une chirurgie bariatrique et explorer de nouveaux traitements. Enfin nous construirons et réaliserons un protocole expérimental pour valider nos hypothèses de modélisation.
Avec ce programme ambitieux, les résultats de nos recherches auront un impact sur la société en permettant une meilleure prise en charge des patient.e.s obèses. Les outils numériques et mathématiques d’aide à la prise de décisions cliniques présentent un avantage à la fois pour les patient.e.s et leurs soignants, et pour les coûts financiers liés à la prise en charge de ces patient.e.s. Des opportunités de collaborations avec des partenaires industriels, pour le développement et la fabrication de tels outils, pourront également voir le jour. Nous ouvrons ainsi la voie à de nouvelles méthodes et options de modélisation, ainsi qu’à de nouvelles pistes thérapeutiques pour les maladies associées à l’obésité.
Coordination du projet
Chloe AUDEBERT (Laboratoire de Biologie Computationnelle et Quantitative)
L'auteur de ce résumé est le coordinateur du projet, qui est responsable du contenu de ce résumé. L'ANR décline par conséquent toute responsabilité quant à son contenu.
Partenariat
LCQB Laboratoire de Biologie Computationnelle et Quantitative
Aide de l'ANR 221 832 euros
Début et durée du projet scientifique :
décembre 2020
- 48 Mois