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Cette étude utilise un modèle basé sur les agents pour simuler la progression de la fibrose pulmonaire idiopathique et évaluer l'efficacité de traitements mécanistiques comme la pirfénidone et le pentoxifylline, afin d'améliorer la compréhension de la maladie et d'orienter les décisions thérapeutiques.
En utilisant la spectroscopie infrarouge couplée à l'apprentissage automatique chez *Drosophila melanogaster*, cette étude démontre que les chimiotypes servent de proxies prédictifs pour la variation biologique et la réponse au stress, offrant ainsi une représentation intégrative et calculable de l'organisme.
Cette étude démontre que l'optimisation des protocoles de préparation d'échantillons et l'adoption de méthodes d'acquisition standardisées (DIA) permettent de surmonter les défis techniques et de normaliser la protéomique pour une caractérisation fiable et réglementaire de la viande cultivée.
Cette étude présente BARMIX, une plateforme combinant des mélanges de cellules cancéreuses à codes-barres ADN et un cadre probabiliste pour quantifier efficacement la résistance aux traitements dans les tumeurs stromales gastro-intestinales, permettant ainsi le développement de thérapies de précision adaptées à des génotypes spécifiques.
Cette étude présente des méthodes numériques pour identifier les bandes de résonance dans les moteurs de vol des insectes et démontre que la répartition de l'élasticité entre le thorax et les ailes constitue une stratégie à haut risque mais à forte récompense, capable d'élargir considérablement la bande de résonance lorsqu'elle est bien ajustée.
Cette étude présente le premier modèle métabolique à l'échelle du génome basé sur le pangenome de *Xylella fastidiosa*, nommé Xfcore, qui permet d'optimiser les milieux de culture, d'identifier de nouvelles voies métaboliques et de valider expérimentalement la production de polyamines comme facteur potentiel de virulence.
Le papier présente GlycoDiveR, un cadre modulaire R open-source conçu pour faciliter l'analyse et la visualisation de données glycoprotéomiques multidimensionnelles en surmontant les limites des outils actuels grâce à une architecture centrée sur les glycoformes et des visualisations spécifiques accessibles sans expertise avancée en programmation.
Cette étude intègre le séquençage du génome entier et un profilage immunitaire longitudinal multi-omiques chez 101 individus sains pour révéler trois immunotypes distincts, leurs associations génétiques et leur stabilité au fil du temps, offrant ainsi une vision systémique de l'hétérogénéité immunitaire humaine.
Cette étude démontre que le cadre de traduction inter-espèces TransComp-R permet d'optimiser l'utilisation des modèles murins pour identifier des cibles thérapeutiques dans la maladie d'Alzheimer à début tardif, validant ainsi par des données cliniques humaines que le traitement par suvorexant réduit les niveaux de tau phosphorylée.
En combinant un modèle computationnel d'évolution des réseaux de régulation génique et l'analyse de données génomiques végétales, cette étude démontre que le dérive systémique développementale est un phénomène omniprésent où les interactions régulatrices essentielles se réorganisent continuellement au fil du temps évolutif tout en maintenant la stabilité du phénotype.
En combinant la modélisation métabolique à l'échelle du métagénome et la métabolomique, cette étude révèle que les interactions biochimiques au sein des phycosphères de *Microcystis* sont structurées par une expansion fonctionnelle du microbiome tout en restant pilotées par les métabolites cyanobactériens, soulignant ainsi l'importance écologique de ces interactions interspécifiques dans les blooms.
Cette étude modélise comment les polyphosphates libérés par les plaquettes accélèrent la génération de thrombine dans la coagulation initiée par le facteur tissulaire sous écoulement, en abaissant le seuil de densité de facteur tissulaire nécessaire et en réduisant la sensibilité à l'inhibition par le TFPI, principalement grâce à une activation accélérée du facteur V.
Le papier présente FASTERCC, une nouvelle version optimisée de FASTCC qui exploite des informations structurelles pour nettoyer les réseaux métaboliques et accélérer considérablement les tests de cohérence des flux et les reconstructions spécifiques au contexte, offrant ainsi une solution indispensable à l'analyse des modèles à grande échelle générés par les données de cellule unique.
Cette étude démontre que des signatures combinées de miARN et de protéines circulatoires, identifiées lors de la présentation initiale, permettent de prédire avec précision les trajectoires cliniques divergentes (récupération ou issue défavorable) chez les enfants atteints de cardiomyopathie dilatée, offrant ainsi de nouveaux biomarqueurs pour la stratification du risque.
En s'appuyant sur le plus vaste compendium de transcriptomes cellulaires perturbés à ce jour, l'article présente X-Cell, un modèle de langage diffusionnel évolutif capable de prédire avec précision les réponses aux perturbations génétiques dans divers contextes cellulaires, y compris en généralisation zéro-shot, grâce à une mise à l'échelle conjointe des données causales et de la capacité du modèle.
Cette étude présente des simulations de contrôle optimal stochastique d'un modèle de marche complexe à 18 muscles, démontrant que la minimisation de l'effort sous incertitude sensorimotrice explique la structure de la variabilité cinématique et musculaire observée chez l'humain, en privilégiant la stabilité du centre de masse et du pied par rapport à celle des angles articulaires.
Cette étude présente un cadre de modélisation computationnelle multi-physique couplant la dynamique des fluides et la structure (FSI) à la biologie des systèmes pour simuler les interactions rétroactives entre l'hémodynamique et les voies de signalisation biochimiques dans la progression de la calcification valvulaire aortique.
Ce modèle computationnel démontre que l'adaptation des tumeurs au microenvironnement osseux réduit leur dépendance aux facteurs de croissance osseux comme le TGF-β, rendant l'inhibition des ostéoclastes inefficace pour contrôler la croissance tumorale une fois cette adaptation acquise.
Cette étude longitudinale multi-omique démontre que la composition des régimes riches en graisses reprogramme durablement l'interactome hôte-microbiome chez la souris, créant une « mémoire » microbiologique et immunitaire qui persiste même après le retour à un régime témoin.
Cet article présente BIRDkiss, un nouveau cadre de modélisation mécaniste et open-source intégré dans un package R, qui relie les budgets énergétiques de croissance et de reproduction des oiseaux à l'exposition chimique pour améliorer l'évaluation des risques environnementaux, notamment en simulant les effets combinés du stress nutritionnel et des mélanges de pesticides.