Description
Reconstruction multi échelles des processus de la morphogenèse animale
Notre problématique est de suivre in vivo aux résolutions spatio-temporelles adéquates, les mouvements cellulaires, les patterns d’expression génétique, les flux ioniques voire même à terme les mouvements moléculaires dans un embryon en cours de développement. Les stratégies d’imagerie 4-D que nous avons choisies répondent aux exigences des mathématiciens et informaticiens qui réalisent le traitement d’image nécessaire à la reconstruction des données. De manière ultime, nous espérons que les données acquises et reconstruites sont à même de nous permettre d’accéder aux dynamiques spatio-temporelles des processus biologiques. Nous avons tout d’abord fait le choix d’observer les mouvements cellulaires et d’automatiser la reconstruction du lignage cellulaire à partir d’embryons dont toutes les cellules sont marquées par l’expression de protéines fluorescentes (deux couleurs distinctes pour les membranes et les noyaux). Nos modèles animaux ont été choisis pour la transparence de leurs tissus, leur accessibilité et aussi leur position phylogénétiques. Il s’agit de Danio rerio (zebrafish), Phallusia mammillata (ascidie) et Paracentrotus lividus (oursin). La possibilité de travailler avec un embryon virtuel reconstruit à partir des données nous permet de mesurer un grand nombre de paramètres caractéristiques de la cellule et de ses comportements in vivo (forme et déformations, volume, mobilité…). Ces mesures nous permettent une nouvelle approche de la morphogenèse. Il s’agit ensuite d’appréhender la dynamique des réseaux d’interaction moléculaires et génétiques dans le contexte des cellules qui prolifèrent et se déplacent. Finalement, ces mêmes fondements conceptuels et expérimentaux devraient nous permettre de travailler aux différentes échelles du vivant, de la molécule unique à l’organisme vivant. Ces stratégies développées dans les projets européens Embryomics et BioEmergences et dans le projet ANR BioSys Morphoscale ous conduisent à produire et manipuler de grandes quantités de données (images brutes, traitées et reconstruites)*. En outre les stratégies de reconstruction à partir des données exigent une importante puissance de calcul. Notre partenariat avec l’IN2P3 nous permet de résoudre ces questions.
- A titre d’exemple : nous travaillons avec deux microscopes MSLM (multiphoton laser scanning qui produisent actuellement 2Go toutes les 40 minutes, nous commençons à travailler avec un SPIM (selective plane illumination microscope) qui produit 80 Go toutes les 40 minutes et mettons actuellement au point avec nos collègues de l’IN2P3 (Collaboration Rémi Barbier) une détection par EB CMOS qui produira 100 fois plus de données durant le même temps.
