Variational approaches in inverse problems for image-based characterisation of cellular dynamics - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2019

Variational approaches in inverse problems for image-based characterisation of cellular dynamics

Approches variationnelles en problèmes inverses pour la caractérisation par imagerie de la dynamique cellulaire

Résumé

We propose a computational imaging framework that estimates 2D or 3D biophysical quantities such as pressure gradients, forces and velocity (p-f-u) that are required to characterise cell dynamics in and outside the cell and to model the biological mechanisms that govern it. The method works non-invasively by extracting the motion of the biological object of interest observed using conventional fluorescence microscopy, while simultaneously inferring the variables of a physical model describing its constitutive behavior. This idea is formulated as a PDE-constrained optimisation, which we approach with the finite element and adjoint methods, and is subsequently extended into a Bayesian setting to allow for uncertainty quantification. We use a fluid dynamics model to describe cytoplasmic streaming in amoeboid cells, obtaining intracellular estimates of p-f-u that reconcile and extend multiple reports on the mechanics of cell migration. The forces are validated by comparison with an active nematic system that includes molecular motors. We also show how the computed velocity field can be used in an advection-based tracking scheme that is able to follow dynamic molecular regions and allows defining integral measures. To complement the internal insight with extracellular measurements, we reformulate the standard traction force microscopy within our proposed framework, reducing uncertainty propagation and providing error bounds. Related software and visualisation tools are available in the open-source Icy program.
Nous proposons une méthode pour calculer des grandeurs physiques telles que les gradients de pressions, les forces et les vitesses (p-f-u) nécessaires à la description des dynamiques cellulaires interne et externe et pour étudier les mécanismes biologiques qui les gouvernent. Cette méthode non invasive extrait le mouvement de l'objet biologique d'étude de son observation en microscopie de fluorescence conventionnelle, tout en inférant les variables d'un modèle physique décrivant son comportement. Cette idée est formulée comme un problème d'optimisation avec des dérivées partielles comme contraint. Nous l'abordons par les méthodes adjoint et des éléments finis puis l'étendons dans un cadre Bayésien pour en quantifier les incertitudes. Nous utilisons la dynamique des fluides pour décrire l'écoulement cytoplasmique et obtenons des estimations pour p-f-u qui fédèrent et complètent des résultats précédents sur la mécanique de la migration cellulaire. Les forces sont validées par comparaison avec un système nématique incluant des moteurs moléculaires. Nous montrons aussi comment la vitesse obtenu peut être utilisé dans un schéma de tracking fondé sur l'advection, ce qui permet de suivre des régions moléculaires et de définir mesures globales. Pour compléter l'étude interne avec des mesures extracellulaires, nous reformulons la microscopie de force de traction dans le cadre de la méthode proposée. Ceci permet une réduction de la propagation des incertitudes et fournit des barres d'erreur. Les logiciels et les outils de visualisation sont disponibles dans le programme open-source Icy.
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Origine : Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

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Identifiants

  • HAL Id : tel-03384700 , version 1

Citer

Aleix Boquet Pujadas. Variational approaches in inverse problems for image-based characterisation of cellular dynamics. Fluid mechanics [physics.class-ph]. Sorbonne Université, 2019. English. ⟨NNT : 2019SORUS558⟩. ⟨tel-03384700⟩
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