Conférence d'ouverture du semestre
La conférence d'ouverture du semestre aura lieu le lundi 18 Septembre 2017 à 18h au Grand Auditorium Marthe Condat de l'Université Paul Sabatier (bâtiment central)
Cette conférence proposera deux exposés grands publics ainsi qu'un moment d'échange avec le public qui permettront de découvrir la thématique des liens entre les mathématiques, l'informatique et les sciences du vivant. L'inscription est gratuite mais obligatoire (voir en bas de page).
PROGRAMME
17h00 |
Accueil des personnes inscrites |
18h00 |
Mot du coordinateur scientifique de CIMI |
18h10 | Présentation générale du semestre |
18h15 -19h10 | Conférence de Manon Costa |
19h10 - 20h05 | Conférence de Pierre Cordelier |
20h05 - 20h30 | Echanges avec le public |
20h30 - 21h30 | Cocktail |
Titres et abstracts des exposés
Manon Costa (Institut de Mathématiques de Toulouse, Université Paul Sabatier)
Quelques modèles aléatoires pour comprendre la sélection naturelle
Introduite par Darwin au XIXeme siècle, l’idée de sélection naturelle, donc de l’évolution temporelle des espèces, est aujourd’hui bien encrée dans les raisonnements scientifiques. En mathématiques de nombreux modèles ont été développés pour comprendre comment la variabilité des caractères individuels, le rôle des mutations et le hasard de la reproduction peuvent se combiner pour assurer l’évolution des espèces ? Dans cet exposé, je présenterai quelques exemples d’objets mathématiques qui permettent de prédire le futur d’une population (son extinction, sa diversité…) ou au contraire d’en connaître le passé biologique (l’ancêtre commun d’un groupe d’individus par exemple), puis je donnerai des exemples de recherches actuelles sur la modélisation probabiliste de la biodiversité.
Pierre Cordelier (Centre de Recherches en Cancérologie de Toulouse (CRCT), INSERM)
Simulation model of virus infection in pancreatic cancer
Solid tumors such as pancreatic cancer cause hundreds of thousands of deaths each year. In this dismal context, scientists have developed novel therapeutic weapons such as Tumor killing viruses (oncolytic viruses) that prove efficient in experimental models of cancer, but only few studies have yet successfully concluded late-phase or pivotal clinical studies. Modelling biological events involving oncolytic viruses is currently gaining attention and might lead to a better understanding of the complex interactions between cancer cells and these cutting-edge, candidate therapeutics. This lecture will first describe how oncolytic virus infect and spread into tumors, from the biologist point of view. Next, we will discuss about the current efforts to generate models so that they fit as well as possible to biological data, to provide significant biological insight into the field of virus dynamics. Last, we will highlight some of the challenges that need to be overcome in order to build mathematical and computation models that are clinically predictive.