Modèles mathématiques pour comprendre le vieillissement en population naturelle et son rôle évolutif – MATURE

Malgré les avancées significatives réalisées au cours des 40 dernières années dans la compréhension du vieillissement, ce phénomène complexe continue de soulever des questions fondamentales sur son rôle et son influence sur les mécanismes évolutifs. Précédemment considérées comme dépourvues de sénescence, des recherches récentes ont montré que les populations naturelles contiennent en réalité des individus physiologiquement âgés. Il est donc crucial de proposer de nouveaux modèles pour mieux comprendre les mécanismes qui sous-tendent la présence d'individus âgés. Une autre question importante se pose : quel impact ont ces individus âgés sur l'évolution de la population?
Le projet MATURE est un projet ambitieux et interdisciplinaire, à l'interface entre mathématiques et la biologie. Nous développons de nouveaux modèles stochastiques individus-centrées structurés en âge, pour décrire des populations naturelles contenant des individus âgés, ainsi que des outils statistiques pour inférer leurs dynamiques. Une difficulté majeure est de mesurer l'âge chronologique d’individus échantillonnés, les observations informant plutôt sur leur âge “biologique”. Nous appliquerons les résultats obtenus pour inférer la dynamique des populations naturelles de Drosophila melanogaster, en nous basant sur la mesure du phénotype « Smurf », un puissant prédicteur de fin de vie mesurable par la perméabilité intestinale.
Les limites d'échelle jouent un rôle crucial dans la compréhension des mécanismes évolutifs influencés par le vieillissement. Nous nous intéressons particulièrement à l'effet Lansing, lorsque la durée de vie de descendants d’individus âgés est réduite. Notre objectif est d'établir un cadre mathématique rigoureux pour expliquer la persistance évolutive de ce phénomène déroutant. En particulier, les limites d’échelles utilisées dans les modèles de dynamique adaptatives ne sont pas applicables ici, ce qui nécessite le développement de nouveaux résultats significatifs.