Session flash - Rencontre Inria Industrie Bio-informatique et outils numériques pour les produits...

Bio-informatique et

outils numériques pour

les produits de santé

Mardi 11 février 2014

Ens, Lyon

Session de présentations « flash »

de technologies innovantes

Mardi 11 Février 2014 Rencontre Inria Industrie organisée en partenariat avec

• AltraBio : Analyse de données intégratives

• FLMSN : Fédération lyonnaise de modélisation et sciences numériques

• GENEL : Highly sensitive and efficient RNAi screening for accelerate your drug development

• Genostar : Concevoir et développer les outils de diagnostic clinique de demain, fondes sur l’utilisation des technologies de séquençage génomique et métagénomique à très haut débit

• Kitware : Traitement, modélisation et visualisation d’images médicales

• Persistent Systems France - Bio Modeling Systems : Modélisation heuristique au service de la recherche

• SATT Lyon Saint-Etienne / Lyon Science Transfert : Carpaccio, programme pour l'analyse des muscles

• SATT Lyon Saint-Etienne / Lyon Science Transfert : Elexir, une puissante plate-forme intégrée pour l'analyse du transcriptome

• Shazino : Les outils numériques du laboratoire : le scientifique 2.0

• Sysfera : Solution d'accès et d'exploitation d'applications de bio-informatique sur les cloud hybrides

• The Cosmo Company : Des données a la simulation et au contrôle des procédés biologiques

Analyse de données intégratives AltraBio


Pierre-Emmanuel JOUVE Chef de projet

RII_finalAltrabio.pdf

Fédération lyonnaise de modélisation et sciences numériques FLMSN


Violaine LOUVET Ingénieur de Recherche CNRS

Fédération Lyonnaise de Modélisation et

Sciences Numériques

STRUCTURE FEDERATIVE

Fédérer et soutenir les activités de calcul HPC et de modélisation dans la région lyonnaise.

lAssurer un service de proximité en termes d'accompagnement et de moyens

lCoordonner l’achat de matériels

lMutualiser les moyens de calcul

lAssurer une expertise en calcul intensif

lSoutenir les formations au calcul intensif

lMésocentres de calcul

lLyon tech La Doua

lCampus L. Mérieux

lLyon Ouest

lHôtel à projet / Animation scientifique

lCentre Blaise Pascal

lIXXI : Institut des Systèmes Complexes

lExpertises et réseau métier

lLyonCalcul http://lyoncalcul.univ-lyon1.fr/

Equipements acquis en 2012-2013 (Equip@meso / Région)

l6000 cœurs de calcul, 120 Tflops

lRéseau rapide Infiniband FDR

lOuverts à tous les chercheurs de toutes les disciplines

mailto:Equip@meso

Favoriser l’accès des PME au HPC en les aidant à

maîtriser les risques

et à optimiser leur retour sur investissement

en partenariat avec cinq pôles de compétitivité :

Lancée en 2012 par :

lAmener les PME à « se poser la question

du calcul intensif » et démontrer le gain

de compétitivité obtenu avec le HPC

lProposer un accompagnement

personnalisé combinant les compétences

de chaque partenaire

Aide au financement, ressources de calcul,

étude technique, expertise métier, formation…

Recherche d’un expert pour évaluer le

projet de la PME

1ère évaluation par l’expert

Compte-rendu d’expertise

Découverte PME 1

Analyse de besoin et diagnostic 2

Accompagnement personnalisé et

mise en relation 3

Après HPC-PME, mise en œuvre

du projet industriel validé 4

DEMARCHE

Lyon

Grenoble

Cellule HPC PME Rhône-Alpes

Grenoble, Lyon

www.initiative-hpc-pme.org

o Permettre aux PME de travailler en proximité

o Rapprocher les PME et les partenaires

régionaux

o Intensifier les partenariats et le transfert de

compétences recherche-industrie régionaux

http://www.initiative.-hpc-pme.org





• Violaine Louvet [email protected]

• Marc Buffat [email protected]

• Christophe Picard [email protected]

• Emmanuel Chaljub [email protected]

• Jean-Francois Mehaut [email protected]

Contacts en Rhône-Alpes

mailto:[email protected]













Highly sensitive and efficient RNAi screening for accelerate your drug development GENEL


Gaëlle SAINT-AURET CEO

FROM RNAi DISCOVERY TO PERSONALIZED MEDECINE

Criblage fonctionnel à haut débit plus

physiologique et plus fiable

Criblage fonctionnel à haut débit des mini-tumeurs

(sphéroïdes):

Perspectives dans le développement de nouvelles

thérapies anti-cancéreuses

SAINT-AURET GAELLE


• Imagerie

• Criblage fonctionnel

• Biologie cellulaire et moléculaire

• Bio-informatique

L’environnement de GENEL


Perte ou gain de fonction

–inhibiteurs chimiques

-RNA interference (siRNA, µRNA,..)

96/384 puits

Le criblage fonctionnel : principe

Visualisation de l’effet Quantification de la réponse de chaque

cellule

Nb de plaques 384

138

Nb de puits ~53 000

Nb d’images >300 000

Taille des images ~850 Gb

Nb de cellules 120 millions

Taille des tables de données (txt)

11.4 Gb

Traitements statistiques des données

Exemple de données issues d’un criblage fonctionnel

Cellule Traitement Phenotype

Cellule 1 Traitement 54 210



1 3

2


Visualisation des effets sur les mini-tumeurs

Tumeurs taille Expression des protéines

d’intérêts

T1 210 10

T2 150 100

T3 110 500

- Peu de mini-tumeurs (30-40 par puits) - Tailles des mini-tumeurs très variables - Taux de réponse au traitement : 60%

Monika E.Dolega, Cédric Allier et al, Biosensor and Bioelectronics, 2013

Imageur sans lentille

Reconstruction holographique


G score

Classical method

Cla

ssic

al s

core

10 premiers hits:

60% Faux positifs 20 premiers hits:

70% Faux positifs

Guyon et al, in progress

10 premiers hits:

20% Faux négatifs 20 premiers hits:

25% Faux négatifs

Modèle mathématique robuste qui prend en compte le rang (phénotype) de chaque mini-tumeur ajusté au nombre de mini-tumeurs par traitement.

G-score


Applications/perspectives

Applications :

Découvrir de nouvelles cibles thérapeutiques

Mécanismes moléculaires de l’action des médicaments

Domaines d’application :

Oncologie

Métabolismes (diabète, obésité,…)

Dermatologie

Infection virale

…


Remerciements

C. Allier,…

Laboratoire Imagerie et Systèmes d'Acquisition Directeur du laboratoire : Jean-Marc Dinten

Equipe 3D : N. Picollet-D’hahan,…

Equipe criblage fonctionnel : E. Sulpice,…

Equipe bio-informatique : L. Guyon,…

Equipe imagerie : V. Haguet,…

Laboratoire Biomics (BGE, IRTSV) Directeur du laboratoire : Xavier Gidrol

Concevoir et développer les outils de diagnostic clinique de demain, fondés sur l’utilisation des technologies de séquençage génomique et métagénomique à très haut débit Genostar


François RECHENMANN Directeur général

François Rechenmann

February 11, 2014

NGS data analysis

for identification and characterization of biomarkers

François Rechenmann

February 11, 2014

NGS data analysis

for identification and characterization of biomarkers

A case study: M. tuberculosis

• a sequence analysis pipeline

• a database

• a user-interface

• a set of exploratory data analysis methods

What do we need?


• a database



What do we need?

1. quality assessment; trimming

2. mapping onto reference sequence(s) 1. detection of SNPs

2. characterisation of SNPs

3. database update


• a database



What do we need?


• a database



What do we need?

Clinical, demographic, epidemiological data


• a database



What do we need?


Raw data, SNPs


• a database



What do we need?


Knowledge on characterized mutations

Raw data, SNPs


• a database



What do we need?



Raw data, SNPs

Annotated reference sequence


• a database



What do we need?



Raw data, SNPs

Annotated reference sequence

• relationnal model • query facilities • traceability


• a database



What do we need?


• a database



What do we need?

Histograms Phylogenetic tree reconstruction Clustering methods

a sequence analysis pipeline

a database

a user-interface

a set of exploratory data analysis methods

What did we achieve?

Other case studies

• HCV • Laboratoire de virologie, CHU de Grenoble

• Pseudomonas æruginosa

• GdR Pseudomonas

Traitement, modélisation et visualisation d’images médicales Kitware


Julien JOMIER CEO

Kitware open-source platforms, high quality software

Julien Jomier

[email protected]

Kitware

• 1998 – Incorporation of Kitware Inc (USA)

• 2010 – Incorporation of Kitware SAS (Europe)

• 130+ employees

• 80% with Masters & PhDs in scientific domains

• Worldwide experts

• Revenue: $30M (USA) – €700k (Europe)

• Open-Source Software Development

• Computer Vision

• Image Processing

• Data Visualization

• High Performance Computing

• Data Management

Visualization Modeling Processing

Image & Data Processing

• Expertise

• Image Analysis: 2D, 3D, 4D.

• Image/Model Registration & Fusion

• Image Segmentation & Detection

• Computer Vision

• Open Source Technology

• Insight Toolkit: Medical Image Processing

• Image-Guided Surgery Toolkit (IGSTK)

• Reconstruction Toolkit (RTK)

• 3D Slicer: Image Processing Research

• Computer Vision Toolkit (OpenCV)

Data Modeling

• Expertise

• Image Analysis

• Image to Model Computation

• Big Data Statistics & Exploration

• Machine Learning

• Technology

• Big Data Analysis Tools

• Information Analysis Software

• Omics Data Analysis (Visomics)

Customer Example - Braedius

Data Visualization

• Expertise

• Complex data visualization

• Large data interaction

• Parallel rendering

• Software integration

• Mobile visualization

• Open Source Technology

• Visualization Toolkit (VTK)

• Molecule Editor (Avogadro)

• Parallel Visualization (ParaView)

• Mobile Visualization (VES)

• Online Visualization (WebViz)

Online Visualization

• Innovative Technology

• Cross-Browser compatibility

• No plugins

• Works on any devices

• Instant Visualization (fast loading)

• Fully interactive visualization

• http://www.webviz.org

Data Processing, Modeling and Visualization Platform

Our Solutions & Services

• Solutions

• Image Processing (2D/3D/4D)

• Complex Modeling

• Large Data Visualization

• Web/Mobile/Desktop Visualization Software

• High Performance Computing

• Services

• Software development

• Consulting

• Training

• Support

www.kitware.fr

Julien Jomier

[email protected]

La modélisation heuristique au service de la recherche Persistent Systems France - Bio Modeling Systems


Manuel GEA Co fondateur et CEO, Bio-Modeling Systems

Jean-Baptiste ARTERO Chargé d’affaires, Persistent Systems

Analytical ‘Contact Dermatitis’ model for accurate in silico prediction of allergies in

skin

Heuristic Modeling to serve the

Research

Two partners for a complex research

Global leader in software product and technology services

7000+ employees over the word : 35 R&D engineers at

Grenoble

Focused on Big Data, Business Intelligence, Mobility,

Collaboration, Cloud technologies

Develop information systems for Global Pharmaceutical

Companies

Catalyze Technology for leading Healthcare

Organizations

Enhancing Instrument performance for leading Medical

Device Manufacturers and Life Science Organizations

Boosting core Life Science research by partnering with

leading Universities across the globe

Independent Private Company incorporated in

2004, profitable since 2006.

A clear “Biology” driven company that intensively

uses I.T. resources.

Inventor and exclusive owner of all its technologies.

24 FTE* of which 9 FTE scientists/professionals only

focused on CADI™ research.

R&D activity split between contractual &

collaborative programs (50/50).

A joint systems biology research and development initiative

Why in vitro skin models are NOT relevant?

Structures that constitutively lack major components of the in

vivo system:

- No resident immune cell populations,

- No vasculature,

- No lymphatic drains,

- No sweat glands,

- No nerve endings, etc.. Lacks all means to

implement an immune

response

Build an Analytical ‘Contact Dermatitis’ model for accurate

in silico prediction of allergies in skin

The Life-modeling issue

If you dream to create the

first operational bird

model…

Be sure to use the appropriate

modeling concepts & tools. If not…

… a “basic” living

Complex system that

not only flies…

…you get a Complicated “Cartesian”

system.

It does fly, but… it will never lay eggs!

The challenge is clearly not a question of technologies

only

The CADI™ models are detailed maps of inter-cellular and/or intra-cellular mechanisms associated with a

biological status.

CADI™ models are outstanding “non-mathematical” heuristic descriptive

in-silico answers to explain the non-linear mechanisms of life and diseases.

CADI ™ models can describe the dynamics of pathological processes and/or

pathological mechanisms vs. control.

CADI™ models describe the mechanisms that cause the diseases, not only

the consequences.

CADI ™ models create the optimum new knowledge required to

identify/explain mechanisms that can lead to direct industrial applications.

CADI™ models have repeatedly led to novel patentable discoveries in

highly competitive applications.

•*Computer Assisted Deductive Integratio

BMSystems invented CADI™

CADI™ the first “non-mathematical” modeling approach,

successfully applying its 5 principles

• An “Architectural Principles” Approach

• Our “Negative Selection” Process

• Our “4 steps validation” Process

• Our “Broad life sciences & IT” Expertise

• Our “synergic collaboration” with classical IT

partners

• *Computer Assisted Deductive Integration

A complex system to study A CADI™ model representing a multiple systems

in a specific context

Different organs level

Different Cells

level

Molecules level

Sca

le /

level

Clearly the challenge is to look at things differently and to ask

the right questions!

CADI™ Global therapies discovery & validation process

The CADI™ from bench to bed to real patient life process

Clinical data

Patients data

New version

of CADI™

map

Experimentations

implementation

CADI™

experimentations

design

Analysis of

experimental results

1

4

3

2

Publications

Scientific data

Clinicians / MD

inputs

Patients feedbacks

Persistent Systems IT partner

Information technologies : Cell-in-silico Platform

Data Acquisition, Collaborative, Data Storage, Big Data, Mobility

E-R&D Continuum E- Health

http://www.persistentsys.com/Industries/LifeSciences.aspx

Analysis workflow in SCoMoS

Skin Model v1.0.0

Expression data from

standardized skin related

compounds

Expression data from compound

of interest Classify compounds based on signature-

profiles of standardized compounds

Identify skin associated

pathways impacted by a

compound

Get insight into protein

interactions and their functional

implication on each pathway

What can be done with CADI™ models?

Reduce time to result, improve success rate and reduce development costs to address the markets:

New therapeutic strategies, New associations of molecules

New associations of existing molecules

CADI™ Process Outputs

Multi-Systems* mechanisms understanding Multi-scale ** mechanisms description Disease understanding / (re) definition

Proposition of new bio-production processes through micro-organisms modifications

Target discovery / evaluation.

Identification /selection of pertinent

predictive Biomarkers

R&D programs evaluation GO NO GO decision Drug (re) positioning /(re) profiling/ rescue

Drugs Mechanisms of action

Biomedical, Diagnostic, Pharma, Cosmetics, Food, Chemistry, Environment,

Energy.

Contacts

Persistent Systems

Jean-Baptiste ARTERO

Business Development

Representative

Mobile: +33 777 90 14 20

[email protected]

www.persistentsys.com

Manuel GEA

Co-founder & CEO

Mobile: +33 683 06 12 72

[email protected]

www.bmsystems.net

Open to discussions and collaborations

http://www.persistentsys.com/

http://www.bmsystems.net/

Elexir : une puissante plate-forme intégrée pour l'analyse du transcriptome SATT Lyon Saint-Etienne / Lyon Science Transfert


Didier AUBOEUF Chef d’équipe « épissage alternatif et progression tumorale »

Centre de Recherche en Cancérologie de Lyon

EXOMIC, ANALYSE BIOINFORMATIQUE DU

TRANSCRIPTOME À L’ÉCHELLE DE L’EXON

AUBOEUF Didier

Directeur de Recherche Inserm

Responsable d’équipe au CRCL

Centre de Recherche en Cancérologie de Lyon (CRCL)

UMR Inserm 1052 - CNRS 5286

http://www.centreleonberard.fr/

Epissage alternatif : 22 000 gènes,

1 000 000 de protéines !

L’épissage alternatif : une règle, et non l’exception qui permet d’augmenter la diversité du

transcriptome.

Et donc du protéome codé par un nombre limité de gènes !

Dogme

un gène, un produit, une fonction

Pré-ARNm

ARNm

Protéine

Transcription

Epissage

Traduction

Gène

Variants d’épissage

Isoformes protéiques

Réalité

un gène, DES produits, DES fonctions

Epissage alternatif : Changer le message

des gènes

Voir Dossier Hors série de Pour la Science « L’hérédité sans gène »

N° 81 - Oct-Déc 2013

Didier Auboeuf :

« Un gène, combien de protéines »

Gène A Gène B Gène C Gène B Gène C

Pré-ARNm

ARNm

Protéine

Membrane

extracellulaire

Ligand

Transcription

Epissage

Traduction

Noyau

Cytoplasme

Forme

soluble

Gène A

Active Inactive

Cellule #1 Cellule #2

Application

• S’appuyer sur la diversité créée par l’épissage pour

augmenter :

• le nombre de bio-marqueurs

• la spécificité et le nombre de cibles

pharmacologiques

• la caractérisation des altérations moléculaires dans

les pathologies

Application

Une mine de nouveaux marqueurs Biologiques :

Une mine d’épitopes !

22 000 gènes (marqueurs actuels)

1 000 000 de variants d’épissage!

Epitope « sain »

Epitope « pathologique »

Altération moléculaires à l’échelle de l’exon

Expression du gène Isoforme

Fonctionnelle

Isoforme

Non-Fonctionnelle

Pharmacologie Inhibiteur pharmacologique

Forcer l’expression d’une isoforme

inactive

• Plus de 600 protéines impliquées dans l’épissage pouvant servir de cilbes

• Des dizaines de milliers d’isoformes d’épissage pourraient devenir de

nouvelles cibles pharmacologiques

De la théorie, à la pratique…. Démystifier l’épissage en le rendant accessible

• FasterDB : Répertoire et annotation de tous les variants

d’épissage

http://fasterdb.lyon.unicancer.fr/

• Elexir : Pipeline d’analyse de nouvelles technologies à

très haute densité

http://fasterdb.lyon.unicancer.fr/elexir2/home.pl

Mallinjoud P, Villemin JP, Mortada H, Polay-Espinoza M,

Desmet FO, Samaan S, Chautard E, Tranchevent LC,

Auboeuf D.

Genome Res. 2013 Dec 4. PMID: 24307554





FasterDB : Répertoire et annotation de tous les

variants d’épissage



Elexir : Pipeline d’analyse de nouvelles

technologies à très haute densité

Computation

and storage of

data

Gene

annotations

Interface for data visualization

Analysis

algorithm

Probe

selection

Microarray

data

FasterDB

-Analyse des données brutes

-Interprétation des données

Classical Arrays Exon&Junction Arrays RNA seq NGS

Gene expression

Alternative Splicing

Oui

Nouvelles technologies à très haute densité:

Non

Oui

Oui

Oui

Oui



Elexir : Pipeline d’analyse de nouvelles

technologies à très haute densité

11 12 13

11 13

Noyau

Cytoplasme

RT-PCR

Pas de métastase Métastases

Métastases vs. Pas de métastase

Analyse de données de RNA seq très haut débit

RNA-seq reads

Séquençage

TopHat ou STAR

et GMAP (454)

Alignement

des reads

in-house

Annotation des

variants

in-house

Quantification

in-house

Analyse

différentielle

in-houseVisualisation

dans FasterDB

Annotations

(FasterDB ou

autres)

Génome de

référence (.fa)

Données de

séquence brutes

(.fastq)Inputs

Peu de reads Beaucoup de reads

Couverture des reads sur le gène

Couverture des reads sur les jonctions exons-exons




Noyau

Cytoplasme







Exomic, Analyse bioinformatique du

transcriptome à l’échelle de l’exon

• Contact chercheur : Didier Auboeuf

[email protected]

http://www.crcl.fr/


• Chargé de valorisation : Yannick Tocquet

[email protected]

http://www.universite-lyon.fr/lst















Les outils numériques du laboratoire : le scientifique 2.0 Shazino


Christian MORAND Commercial

shazino

Les outils numériques du laboratoire

Le scientifique 2.0

Notre Mission shaz

ino

2

Shazino a pour mission d’organiser le partage

sécurisé des données complexes

afin d’accélérer les découvertes.

Shazino développe et commercialise des

connecteurs technologiques à partir ou vers des

bases de données scientifiques.

3

shaz

ino

Connecteurs Mobiles

Votre base de

données:

Échantillons, Analyses,

Data

✓ Plus 500 millions

de documents

4

shaz

ino

ex: GED PaperShip

✓ iPad & iPhone

✓ PDF

scientifiques, html,

images, etc.

5

shaz

ino

Connecteurs Base de Données

Base de données

Shazino:

Échantillons,

Analyses,

Data

✓ Cahier de labo,

protocoles, réactifs,

données brutes

4

shaz

ino

ex: Hivebench LIMS

✓ WebApp, iPad &

iPhone

✓ Collaboratif

7

shaz

ino

Damien

Mathieu Ingénieur

R&D

➢ Plateformes

Web

Christian

Morand Ingénieur

d’affaires

➢ Business

Development

Vincent

Tourraine Ingénieur

R&D

➢ Applications iPhone / iPad /

Mac

Julien Thérier,

PhD CE

O

➢ Conception et Relation

Client

L’Équipe shaz

ino

7

Nos

Partenaires

Shazino

11 Avenue Albert Einstein,

69100 Villeurbanne

France

+33 (0)6 72 64 92 39

www.shazino.com

www.papershipapp.com

www.hivebench.com

http://www.shazino.com

http://www.papershipapp.com

http://www.hivebench.com

Solution d'accès et d'exploitation d'applications de bio-informatique sur les clouds hybrides Sysfera


David LOUREIRO PDG

SysFera • Editeur de logiciel • Spin off de l’INRIA, créée en 2010 • Forts liens avec l’innovation et la recherche • 12 personnes • Références : E-Biothon, EDF, CINES, Pathoquest,

Techlimed, etc. • Partenariats

– Amazon – Dell – CFI

© SysFera RII INRIA - Biopôle

Mission et Vision

HPC made easy

Les ingénieurs/chercheurs doivent se concentrer sur leur métier, pas sur l’outil informatique

– Facilité d’utilisation

– Transparence d’accès aux ressources


SysFera-DS

• Gestion des ressources et des applications • Monitoring et refacturation • Gestion des données • Visualisation à distance


Constats • Des besoins grandissants d’accès simple à des

applications bioinformatiques

• Un besoin de transparence dans l'utilisation des ressources informatiques

• Un besoin de cloisonnement des utilisateurs, des données

• Le mode SaaS (Software as a Service) s'impose maintenant même pour les applications scientifiques


Use Case : E-Biothon

• Une plate-forme pour accélérer les recherches en biologie, santé et environnement

• Plateforme

– 2 racks de Blue Gene P

– Portail d’accès SysFera-DS

• Analyses actuelles

– Inventaire taxonomique : Barcoding, …

– Phylogénétique : PhyML, …


Les apports de la solution SysFera-DS

• Un portail unique pour

– Mettre à disposition en SaaS des applications de bioinformatique

– Gérer les données à distance

– Exécuter les analyses

• Gestion par projets

– Cloisonnement des utilisateurs, des applications

– Suivi de l’utilisation, permettant une refacturation des usages


D’autres applications disponibles Pour la bioinformatique

•Blast

•Hmmer

•Gromacs

•VMD

•Disseq

Et de manière plus générale


• Calcul/stats • Scilab • R

• Visualisation • Paraview • Ensight • Visit

Un partenaire de proximité pour la bioinformatique sécurisée dans le Cloud • Accès à la demande à des applications de Bio-Informatique dans le Cloud

• Solution de portail SysFera-DS

• Partenaire infrastructure Cloud : Groupe CFI

– Acteur régional leader en intégration, infrastructure IT et Cloud

– 160 personnes dédiées à plus de 1400 clients en contrats managés

• Un datacenter Green IT dernière génération en Rhône-Alpes

– Innovant, éco-durable, hyper-sécurisé

– En cours d’obtention de l’agrément Santé


Merci !

SysFera

13 avenue Albert Einstein

69100 Villeurbanne

Tel : 04 81 76 28 90

Fax : 09 85 86 92 55

eMail : [email protected] David Loureiro, CEO [email protected]



Des données à la simulation et au contrôle des procédés biologiques The Cosmo Company


Thierry DE LUMLEY Directeur du développement

Propriété exclusive de The CoSMo Company – Ne pas diffuser / Exclusive property of The CoSMo Company – Do not distribute

From data to simulation and control of biological processes Modeling and simulation of complex systems

Thierry de Lumley [email protected] Tel: 06 28 41 73 70



CoSMo IN BRIEF

CoSMo helps its partners to better understand, control and predict the evolution of their complex systems by designing a new generation of modeling

and simulation tools.

A proprietary software dedicated to complex

systems

A high level of professional service

and training

A seasoned team of management engineers

and developpers

Formations Documentation

Workshops Support

X 30

25 developpers and engineers working at improving our software


Source: bioDBnet network graph

The reductionist approach has reached its limits

Exponential growth and heterogeneity of the huge amount of available data and knowledge Multiplication of reductionist models with no vision of the entire system

LIFE SCIENCES CURRENT CHALLENGES


COMPLEX SYSTEMS


THIS IS COMPLICATED


THIS IS COMPLEX


THIS IS CHAOS


MANAGE COMPLEXITY FOR AN ECO-DISTRICT

Time

Distance


MANAGE COMPLEXITY IN BIOLOGICAL SYSTEMS


THE PATH TO PREDICTION AND CONTROL

Data

Generate hypothesis

Infer mechanisms

Build model

Test model (calibration, validation)

Simulate & predict

Control

1 2 3


WHAT TOOLS FOR BIOLOGICAL SYSTEM MODELING AND SIMULATION?

The CoSMo platform is designed to answer complex systems modeling and simulation requirements.

Represent each sub-system using the good formalism

Interconnect the different parts with potentially different kinds of interactions

Define the right time and space scale for each sub-system

Compose hierarchies as you visualize them

ODE, discrete agents, compartments, …

molecules, pathogens, individuals, costs in continuous space, discrete networks

< seconds for reactions months, years for treatment

genes in cells in organs in organisms in …

For example, couple dynamically : • gene regulatory networks, • metabolic networks, • signaling networks, …


CASE STUDIES


13

SYSTEMIC MODELING OF BIOPROCESSES

Computational Fluid Dynamics

Metabolism

Medium composition

Cell environment

Kinetics


CoSMo MODELING AND SIMULATION : CONCEPTUAL MODEL


CoSMo MODELING AND SIMULATION : INSTANTIATION AND OUTPUT


CHRONIC NON-COMMUNICABLE DISEASE MANAGEMENT

• Over 350 Million HBV chronically infected people worldwide • Over 700 000 annual death by liver cancer • 80% of the cases in developing/emerging countries • One of the biggest challenge to global public health despite the existence

of an efficient HB vaccine


CoSMo MODELING AND SIMULATION : CONCEPTUAL MODEL


CoSMo MODELING AND SIMULATION : INSTANTIATION AND OUTPUT


CoSMo MODELING AND SIMULATION : SCENARIO AND OUTPUT


TUMOR GROWTH

OTHER EXAMPLES

Predict tumor growth rate and morphology

Understand the role of tumor cell metabolism and mobility

TOXICITY PBPK

PANDEMIC MANAGEMENT OF INFECTIOUS DISEASES CD8 IMMUNE RESPONSE FOR VACCINE DESIGN

Ven

al b

loo

d

Lung

Art

eria

l blo

od

Adipose Bon

e Brain Heart Mus

cle Skin

Liver

Kidney

Gut

Spleen

CL

CL

Gut

pH

Hepatocyte

Discrete circulation networks


THE COSMO COMPANY Modeling and simulation of complex systems Thierry de Lumley [email protected] Tel: 06 28 41 73 70


Bio-informatique et

outils numériques pour

les produits de santé

Mardi 11 février 2014

Ens, Lyon

Session flash - Rencontre Inria Industrie Bio-informatique et outils numériques pour les produits...

Technology

Transcript of Session flash - Rencontre Inria Industrie Bio-informatique et outils numériques pour les produits...