Ce projet vise à initier une collaboration interdisciplinaire centrée sur la modélisation mathématique de la dynamique cellulaire à partir de données de transcriptomique unicellulaire (scRNA-seq). Ces données proviennent d’expériences menées par nos collaborateurs, l’équipe de Pierre-François Lenne à l’IBDM (Luminy). L’objectif est de développer des outils mathématiques pour explorer la théorie du paysage de Waddington à la lumière d’approches récentes introduites dans Fontaine et al. (2025). En particulier, nous cherchons à relier les descriptions déterministes aux phénomènes stochastiques afin de mieux comprendre comment leurs interactions gouvernent la prise de décision cellulaire. Ce projet interdisciplinaire combinera ainsi théorie des probabilités, analyse dynamique et biologie du développement. Situé à proximité de nos collaborateurs en biologie et en théorie, le CIRM offrira un cadre idéal pour les échanges scientifiques. Cette rencontre constituera une opportunité de développer des approches de modélisation théorique validées par des données expérimentales et d’aborder des questions mathématiques clés, telles que l’impact des fluctuations stochastiques sur la stabilité des attracteurs dans le paysage de Waddington. Dans ce contexte, nous, Maxime Estavoyer et Benoît Nieto, mettrons en commun nos expertises complémentaires en modélisation mathématique et en analyse stochastique afin de proposer un cadre rigoureux pour cette étude.

Fontaine et al. (2025) : Dynamic Landscape Analysis of Cell Fate Decisions : Predictive Models of Neural Development From Single-Cell Data, link.