
Ma Thèse en 180 secondes (édition 2023) : vote du public
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Responsable du laboratoire de génie biomécanique au sein de l’unité In silico Medicine du GIGA et de l'Unité de recherches A&M (Faculté des Sciences appliquées) de l'ULiège, Liesbet Geris vient d’être sélectionnée pour recevoir un ERC Consolidator Grant pour son projet INSTant CARMA. Cette subvention lui a été attribuée pour continuer ses recherches qui s’intéressent au développement de nouvelles techniques de médecine régénérative du cartilage pour soigner l’arthrose.
L'arthrose est une maladie très répandue, qui touche un adulte sur huit dans le monde et dont la prévalence devrait augmenter de 60 % au cours des deux prochaines décennies. En raison de l'interaction complexe entre de nombreux facteurs d'influence - tels que la charge mécanique et l'inflammation - qui s'exercent sur de multiples échelles de longueur et compartiments tissulaires, aucun médicament qui permette de modifier l’évolution de la maladie n'est actuellement disponible sur le marché. Le projet INSTant CARMA, porté par Liesbet Geris, Professeure en biomécanique et ingénierie tissulaire computationnelle à l'Université de Liège et à la KU Leuven, vise à exploiter la puissance des essais in silico* pour étudier l'apparition et la progression de l'arthrose, ainsi que pour concevoir des thérapies endogènes (médicaments) et exogènes (ingénierie tissulaire).
Le projet prévoit le développement d’un modèle in silico multifactoriel et multi-échelle de l'articulation du genou qui sera validé par des expériences in vitro et in vivo. « Un effort continu suivant des approches ciblées et non ciblées aura lieu pour explorer les hypothèses biologiques et mettre en œuvre des extensions pertinentes du modèle, explique Liesbet Geris. En parallèle, nous allons développer des outils informatiques de mise à l'échelle seront pour préparer le modèle à l'exécution de simulations d'essais in silico sur des cohortes virtuelles de patients. » Le premier essai in silico étudiera l'effet des combinaisons de médicaments prédits par notre modèle, après confirmation expérimentale en laboratoire. Le second essai cherchera à optimiser les constructions d'ingénierie tissulaire pour la régénération des défauts ostéochondraux profonds (fracture ou déchirure du cartilage), après une validation expérimentale.
Pour atteindre ses objectifs, l'INSTant CARMA peut s'appuyer sur le savoir-faire et les connaissances de Liesbet Geris et de son équipe dans le développement et la mise en place d’outils in silico, in vitro et in vivo. En outre, ces recherches seront partagées au réseau scientifique de la chercheuse dans le but d’accélérer l'adoption de stratégies de test in silico dans le développement de thérapies médicales en général et de l'arthrose en particulier.
Liesbet Geris est déjà titulaire de deux subventions ERC octroyées en 2011 (Starting Grant) pour son projet BRIDGE qui visait à l’application des modèles d'ingénierie au domaine biomédical de la régénération tissulaire – et en 2017 (Consolidator grant) pour son projet INSITE, toujours dans le domaine du génie tissulaire et du développement de nouvelles stratégies in silico.
* In vitro : qualifie les recherches qui se déroulent hors des organismes vivants ou dans les cellules.
In vivo : qualifie les recherches pratiquées sur des organismes vivants.
In silico : qualifie les recherches effectuées au moyen de modèles numériques.
Les ERC Grants constituent des instruments majeurs déployés par le Conseil Européen de la Recherche pour financer des projets de recherche en Europe. La procédure, extrêmement sélective, ne retient que les meilleurs chercheurs et des projets de recherche de très haut niveau, mêlant audace et compétence pour s’attaquer à des voies de recherche inédites susceptibles, en cas de succès, d’enrichir substantiellement les connaissances.
Les subventions ERC Consolidator sont conçues pour aider les chercheurs ayant entre 7 et 12 ans d'expérience depuis l'obtention de leur doctorat, une expérience scientifique très prometteuse et une excellente proposition de recherche.
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