Modèles hiérarchiques en biologie systémique

En biologie systémique nous sommes confrontés à des modèles dynamiques complexes, non-linéaires et dont les paramètres cinétiques ne sont que partiellement connus. Je propose une nouvelle approche, qui exploite la nature hiérarchique des systèmes moléculaires biologiques pour surmonter ces difficultés. Un système hiérarchique possède des échelles de temps bien séparés, dont la distribution est log-uniforme. Je présenterai un algorithme de calcul de simplifications robustes des modèles hiérarchiques linéaires dont les échelles de temps sont totalement séparées. Pour des systèmes non-linéaires, les simplifications robustes que je propose sont basées sur des approximations du type min-plus des équations de quasi-stationnarité. Les paramètres intervenant dans le système dominant sont les paramètres critiques du système : ils doivent être connus avec précision. Les autres paramètres du système sont non-critiques : il suffit de connaître quelques inégalités entre leurs ordres. Ces techniques permettent d'obtenir des hiérarchies de modèles réduits, qui rendent accessible la compréhension du fonctionnement de grands réseaux. Je discuterai l'exemple du réseau de signalisation NFkB.