“ Bonjour Dave,

Ces dernières heures ont été fructueuses. Je vous suggère de réaliser l'expérience décrite dans le protocole ci-dessous. Il y a 31.53% de chance pour que le résultat permette de trancher entre les deux premières hypothèses concernant la démyélinisation des neurones périphériques en condition de stress oxydatif. Si ce n'est pas le cas, vous pouvez consulter dès à présent les autres hypothèses retenues ” .

Dans quelques années, il est très vraisemblable que le chercheur d'un laboratoire pharmaceutique ou de l'INSERM trouve ce genre de message - quelque en soit la forme - en arrivant le matin à sa paillasse. Ce ne sera pas un collègue ou un thésard qui lui aura laissé cette note, après une nuit de travail solitaire et créatif, mais des ordinateurs qui travailleront sans relâche sur des systèmes de simulation et de modélisation.
Bon, on exagère un peu mais à peine…
La réalité, c'est qu'il existe aujourd'hui un besoin urgent de nouveaux outils informatiques permettant de passer progressivement d'une recherche basée sur une expérimentation massive à une recherche basée sur la simulation et la prédiction informatique aidée et validée par des expérimentations choisies et ciblées.

Il faut savoir que le monde des sciences biologiques et médicales est de plus en plus submergé par des masses de données issues de la recherche, données inexploitables en raison même de leur surabondance, de leur complexité et de leur grande variété. Cette situation résulte du succès des grands programmes de découverte comme le séquençage du génome humain et de celui de centaines d'autres espèces ainsi que des progrès dans la robotisation des analyses à grande échelle qui génèrent continuellement des téraoctets de données.
La quantité de données disponibles en sciences de la vie double tous les ans : une nouvelle loi de Moore en quelque sorte. Comment voulez vous qu'un chercheur s'en sorte tout seul ?

La recherche biologique se trouve ainsi à un tournant. Après le succès des approches réductionnistes qui ont permis de découvrir les grands mécanismes fondamentaux du vivant et de développer les technologies analytiques d'aujourd'hui, le moment est venu de se doter d'outils permettant d'appréhender une vision plus globale des réseaux moléculaires, cellulaires et organiques.

Le défi est aujourd'hui de créer un nouveau savoir-faire, de nouvelles technologies d'intégration de ces informations et la mise au point de modèles permettant la simulation du vivant - normal et pathologique - depuis la molécule jusqu'à l'organisme.

Au cours des dernières années, de nombreuses institutions de recherche dans le monde, aux US, en Asie et en Europe se sont consacrées à cette nouvelle discipline que l'on appelle "Systems Biology" : la biologie des systèmes, appelée encore biologie intégrative. Elle se donne pour but de d'analyser, de modéliser, de simuler et de comprendre les propriétés émergentes découlant de la complexité des systèmes vivants normaux et pathologiques afin d'en proposer une vision globale, dynamique et prédictive.

De façon plus générale, le développement de systèmes de simulation informatique va impacter de nombreuses activités : la recherche pharmaceutique et cosmétique au premier chef, la biotechnologie en général, la biotechnologie industrielle (optimisation de micro organismes), la biologie synthétique (fabrication de nouveaux organismes dédiés), le traitement biologique de l'environnement (bioremédiation), l'agriculture (simulation et modélisation des impacts de nouvelles variétés transgéniques), l'énergie (conception de variétés spécifiques comme source de bio carburant), les nano biotechnologies (nano ingénierie biologique).

Il y a de quoi faire, et Sophia peut prétendre à jouer un rôle de premier plan mondial dans cette nouvelle aventure scientifique et industrielle qui nécessite plus que jamais une convergence de disciplines et de compétences qui sont toutes rassemblées au plus haut niveau sur le site.

Jérôme CHAILLOUX Directeur général d’ERCIM	Marc VASSEUR Président de SERONO France Holding