Anne-Vir­ginie Sal­sac est direc­trice de recherche au CNRS, dans l’équipe Inter­ac­tions Flu­ides Struc­tures Biologiques (IFSB) du lab­o­ra­toire BMBI. Avec Flo­ri­an De Vuyst, elle développe des jumeaux numériques de micro­cap­sules sous écoulement.

Con­crète­ment ? « Une micro­cap­sule est com­posée d’une mem­brane pro­tégeant une goutte d’un flu­ide act­if à l’instar d’un médica­ment. Elle per­met, tels les glob­ules rouges, de l’acheminer directe­ment aux tis­sus tout en évi­tant les effets sec­ondaires pour le patient. Actuelle­ment, les solu­tions thérapeu­tiques présentes sur le marché sont d’échelle nanoscopique : leur avan­tage (et incon­vénient) est qu’elles peu­vent pass­er toutes les bar­rières, mais la quan­tité de médica­ment encap­sulée est infime », explique-t-elle. D’où l’idée, dans le cadre du pro­jet Mul­ti­phys Micro­caps financé par l’European Research Coun­cil, de dévelop­per des vecteurs plus grands, de taille micrométrique. « Toute­fois, pour que les vecteurs soient sûrs et puis­sent tran­siter dans les capil­laires voire des pores encore plus petits, il faut nous assur­er de leur déforma­bil­ité et résis­tance notam­ment aux écoule­ments san­guins. Nous dévelop­pons ain­si des mod­èles numériques nous per­me­t­tant d’étudier leur com­porte­ment sous flux et d’identifier leurs pro­priétés mécaniques en les cou­plant à des micro-expéri­men­ta­tions. Une des grandeurs à estimer étant leur risque de rup­ture », précise-t-elle. 

Une prob­lé­ma­tique mul­ti­physique qui néces­site des sim­u­la­tions com­plex­es. « Il faut en effet mod­élis­er la dynamique du vecteur avec son cœur liq­uide et sa mem­brane mince aux pro­priétés mécaniques non linéaires, le tout en inter­ac­tion avec le flu­ide externe. La seule solu­tion pour y par­venir : dévelop­per nos pro­pres codes numériques haute-fidél­ité. Étant explicites, les sim­u­la­tions sont longues, ce qui nous a amenés à créer des jumeaux numériques. Ayant une grande quan­tité de don­nées de sim­u­la­tion à dis­po­si­tion, nous avons choisi l’approche « mod­èles d’ordre réduit », qui peut être vue comme une IA basée sur la physique. Leur intérêt est de nous fournir des sys­tèmes algébriques de petite dimen­sion, qui peu­vent réduire une par­tie des codes haute-fidél­ité, ou les codes dans leur inté­gral­ité. Leurs autres intérêts : réduire les temps de cal­cul et amélior­er la com­préhen­sion des élé­ments pilotant le cou­plage flu­ide-struc­ture », souligne Anne-Vir­ginie Salsac. 

Et la suite ? « Nous allons faire dia­loguer nos out­ils de réduc­tion de mod­èles avec des out­ils plus clas­siques d’IA. C’est l’objet de la thèse de Lucas Wich­er, que je codirige avec Flo­ri­an De Vuyst et qui est cofi­nancée par la Région Hauts-de- France et la chaire Safe-IA de l’UTC. Il s’agit de déter­min­er quels out­ils d’IA garan­tis­sent des jumeaux numériques robustes, sûrs et fiables », conclut-elle.

MSD