Approches basées sur les données pour la modélisation et le contrôle des communautés bactériennes sous l'effet de facteurs environnementaux – DaMBa

DaMBa est un projet interdisciplinaire combinant des expertises théoriques et expérimentales pour la modélisation et le contrôle des communautés bactériennes. Le premier objectif de DaMBa est de développer des modèles bipartites basés sur des données qui dévoilent les interactions entre les bactéries et leurs facteurs environnementaux (ressources, antibiotiques), avec les outils de l'apprentissage automatique et de la physique statistique. À leur tour, les modèles pourront être utilisés pour prédire et contrôler l'évolution des populations bactériennes sous la pression de l'environnement, et expliquer la dynamique observée des communautés bactériennes. DaMBa produira les données nécessaires pour entraîner et appliquer ces modèles et vérifier leurs prédictions. Nous supposons que, grâce à ce mélange d'expériences et de théorie, nous dévoilerons et contrôlerons des interactions cachées au niveau écologique des communautés bactériennes,
ce qui pourrait révéler des mécanismes tels que la compétitions pour les ressources, le cross-feedings et la protections croisée contre les antibiotiques. Ce mécanismes conduisent à la coexistence stable des espèces au sein d'une communauté. Nous concevrons des stratégies de contrôle optimal permettant d'accroître l'efficacité des antibiotiques contre une seule espèce pathogène grâce à la supplémentation d'un ensemble de ressources et à d’obtenir la biodiversité maximale de bactéries non pathogènes. En améliorant notre compréhension de la dynamique entre les bactéries et leur environnement, DaMBa répondra à des questions fondamentales et améliorera potentiellement nos capacités à concevoir des stratégies de traitement plus efficaces.