Alimentation, santé globale 2 min

E-MUSE, un projet européen pour comprendre, modéliser, et prédire les systèmes biologiques complexes

Le projet européen E-MUSE vise à développer des méthodologies de modélisation innovantes pour améliorer les connaissances sur les systèmes biologiques complexes et contrôler ou prédire leur évolution. L’intelligence artificielle et la biologie des systèmes sont ici déployées dans les processus d’affinage de fromages. Démarré en 2021, ce projet est coordonné par Dominique Swennen de l’unité SayFood*.

Publié le 29 novembre 2021

illustration E-MUSE, un projet européen pour comprendre, modéliser, et prédire les systèmes biologiques complexes
© INRAE

L’industrie laitière européenne, un secteur agroalimentaire important

L'industrie laitière européenne est un secteur économique important : il représente plus de 300 000 emplois et 10 milliards d'euros de balance commerciale positive. Cinq des dix plus grandes entreprises laitières mondiales sont européennes et plus de 80 % d'entre elles sont des PME.

Plus de 300 fromages et produits laitiers européens sont vendus dans le monde entier et sont protégés en tant qu'indications géographiques ou spécialités traditionnelles. Maîtriser un processus d'affinage des fromages pour éviter les risques sanitaires, produire des fromages typiques aux propriétés organoleptiques appréciées par les consommateurs revêtent une importance économique et sociale. Ils représentent les principaux défis auxquels tente de répondre le projet européen E-MUSE.

E-MUSE, un projet pour comprendre, modéliser, et prédire les systèmes biologiques complexes

Le projet E-MUSE vise à développer des méthodologies de modélisation innovantes pour améliorer la connaissance des systèmes biologiques complexes et contrôler et/ou prédire leur évolution en combinant intelligence artificielle et biologie des systèmes. Les recherches s’intéressent ici aux processus de fabrication des fromages.

Cette stratégie multidisciplinaire intègre des modèles métaboliques à l'échelle du génome, des méthodologies de modélisation dynamique, ainsi que la conception d'outils statistiques et d'apprentissage automatique efficaces. Elle permet l'analyse de données multi-omiques. Les résultats sont ensuite appliqués à l’échelle macroscopique en intégrant les propriétés liées à l'affinage du fromage et à sa consommation.

De la fabrication du fromage aux systèmes biologiques complexes

Dans le cadre du développement durable, de plus en plus de consommateurs diversifient leur alimentation et consomment des aliments d'origine végétale. L'introduction de protéines végétales dans le processus de fabrication du fromage change les propriétés du produit final. Les stratégies de modélisation d'E-MUSE visent à intégrer ces modifications et aider à la conception d’un nouvel aliment adapté aux exigences des consommateurs.

E-MUSE programme également de former des chercheurs dotés de compétences multidisciplinaires en mathématiques, bioinformatique et biologie pour concevoir et utiliser des méthodologies de modélisation multi-échelles innovantes. L’objectif est de pouvoir offrir aux chercheurs un langage harmonisé pour répondre aux futures questions de recherche sur les systèmes biologiques complexes.

Enfin, le résultat final d'E-MUSE est de développer, pour l'industrie, un logiciel de modélisation dynamique pour contrôler le processus alimentaire.

Le projet E-MUSE a reçu un financement du programme de recherche et d'innovation Horizon 2020 de l'Union européenne dans le cadre de la convention de subvention Marie Skłodowska-Curie N° 956126.

 

EN SAVOIR PLUS : sites web

CORDIS : https://cordis.europa.eu/project/id/956126

E-MUSE : https://www.itn-emuse.com/

 

 

Delphine ACHOURRédactrice

Contact scientifique

Dominique Swennen Coordinatrice du projet E-MUSEUNITÉ SayFood

Le centre

Les départements

En savoir plus

Agroécologie

Francesco Accatino, au service des agroécosystèmes

Chargé de recherche INRAE, F. Accatino travaille sur la durabilité des systèmes agricoles en lien avec leurs perceptions sociales. Une expertise, mêlant modélisation et approches semi-quantitatives, qui s’affirme au sein de l’Institut à la faveur des nombreux projets et expériences que le jeune scientifique compte à son actif.

07 juillet 2021

Alimentation, santé globale

Une application mobile professionnelle pour seconder les médecins dans la lutte contre l’antibiorésistance

L’équipe Statistique et Génome du Laboratoire de mathématiques et modélisation d’Evry (Université d’Evry, CNRS, ENSIIE, INRAE) a créé avec la fondation Médecins sans frontières une application pour smartphone basée sur l’intelligence artificielle capable de diagnostiquer la résistance des bactéries aux antibiotiques. La propagation de l’antibiorésistance est un problème de santé majeur pointé du doigt par l’OMS depuis 2015. L’objectif de l’application baptisée « ASTapp », est de garantir l’égalité d’accès à un diagnostic correct dans le monde entier.

17 novembre 2021