Rencontrez les anciens lauréats des prix SIB – Jakob Ruess

J'étais doctorant et venais tout juste de terminer ma première année ! Naturellement, recevoir un prix aussi prestigieux si tôt dans ma carrière était incroyable. Cela m'a vraiment motivé et a certainement influencé ma décision de poursuivre une carrière universitaire, d'autant plus que j'en avais la possibilité. Le prix récompensait un article dans lequel nous avions développé une méthode permettant de déduire des modèles cinétiques stochastiques à partir de données d'expression génétique unicellulaire, et utilisé cette méthode pour caractériser la variabilité intercellulaire dans la réponse au stress osmotique chez la levure. Ce que je fais aujourd'hui reste très similaire à ce type de travail à bien des égards, mais la biologie évolue si rapidement que les défis changent et se renouvellent sans cesse.

Parmi les « trois B » du C3BI, mon travail correspond le mieux à la « biologie intégrative ». J'ai une formation en statistiques et en théorie des probabilités, mais je ne m'intéresse pas particulièrement aux « grands ensembles de données » et à l'« apprentissage automatique », qui sont des tendances actuelles en bioinformatique. Ce qui me motive vraiment, c'est la fascination de développer des modèles mathématiques qui nous permettent d'expliquer et de simuler le fonctionnement dynamique de la vie, et d'utiliser ces modèles dans un contexte de biologie synthétique pour concevoir nous-mêmes des systèmes vivants. Pour l'instant, cela n'est réalisable de manière réaliste qu'à petite échelle, c'est pourquoi nous nous concentrons généralement sur l'étude de certains processus biochimiques spécifiques à l'intérieur des cellules. Par exemple, nous travaillons actuellement à l'utilisation de processus stochastiques pour modéliser des réseaux génétiques synthétiques simples tels que le « toggle switch » ou le « repressilator », des réseaux simples dans lesquels les gènes sont soit actifs (activés), soit inactifs (désactivés). Ce qui est vraiment formidable, c'est que nous disposons de notre propre laboratoire de biologie à l'Institut Pasteur et d'étudiants qui peuvent construire de tels réseaux afin de générer des données détaillées sur leur dynamique. Récemment, nous avons également commencé à automatiser nos plateformes expérimentales. Cela peut sembler n'être qu'un simple défi technique, mais si vous y réfléchissez un peu plus et que vous vous demandez ce que vous pouvez faire avec une plateforme de microscopie intelligente et autonome, capable par exemple d'induire par optogénétique (ndlr : à l'aide de la lumière) l'expression de gènes dans des cellules individuelles et de la mesurer, vous vous rendez compte qu'un tout nouveau monde d'expériences possibles s'ouvre à vous. La plateforme cesse d'être un simple dispositif permettant de mener votre expérience et devient une interface permettant d'interagir avec les cellules. Je sais que cela ressemble un peu à de la science-fiction, mais l'idée est vraiment de comprendre la biologie en développant des programmes informatiques qui communiquent avec les réseaux génétiques en temps réel. Ce sera probablement l'une de mes principales orientations dans les années à venir, si je parviens à trouver des étudiants ou des post-doctorants ambitieux qui n'ont pas peur de se lancer dans un domaine scientifique aussi nouveau.

Je ne voudrais pas mettre en avant une découverte en particulier. Ce qui nous fait vraiment avancer, c'est le flux de la science dans son ensemble, et la bioinformatique est l'un des moteurs qui alimentent ce flux. À mon sens, penser en termes de résultats révolutionnaires découle de notre désir humain de catégoriser et de quantifier les choses, mais cela ne rend pas vraiment justice au processus scientifique réel.