Le cancer est l'une des causes majeures de décès dans le monde (en particulier dans les pays en développement), avec environ 11 millions de personnes diagnostiquées et environ 7 millions de personnes qui meurent chaque année. Les prévisons de l'Organisation mondiale de la santé  sont d'environ 9 millions de morts en 2015 et de  11,5 millions de décès en 2030 par cancer.

Le cancer est un sujet très important de la recherche médicale, mais de façon assez inattendue aussi de la recherche en mathématiques appliquées.

Le processus démarre avec la division incontrollée de quelques cellules. les déchets sont expulsés à la surface de la tumeur. Une fois que la tumeur atteint une certaine taille les propriétés des bords de la tumeur se modifient en raison de l'importance des déchets. Elle devient plus agressive.

Les mathématiques sont déjà utilisées pour modéliser la croissance de tumeurs cancéreuses dans la phase pré-invasive. Une équipe de l'université de Dundee est en train de concevoir un modèle global de croissance. Un tel modèle doit fonctionner sur plusieurs niveaux, sub-cellulaire, cellulaire et macroscopique. L'objectif de ce projet est de simuler un cancer virtuel afin d'améliorer les traitements.

La partie continue du modèle serait composée d'un système d'équations de réaction-diffusion modélisant les modifications de concentration des substances chimiques libérées dans les cellules de la tumeur et les tissus environnants  les changements qui en résultent pour les tissus et  la tumeur.

Ce sont visiblement des équations identiques à celles permettant de modéliser la diffusion des pigments donnant naissance aux tâches et rayures du pelage de certains animaux.

L'article complet ( en anglais) sur Plus magazine

Les ordinateurs biomoléculaires, faits d'ADN et d'autres molécules biologiques, existent aujourd'hui seulement dans quelques laboratoires spécialisés. Néanmoins, Tom Ran et Shai Kaplan, deux étudiants qui développent leur recherche dans le laboratoire du Professeur Ehud Shapiro de l'Institut de Chimie Biologique, d'Informatique et de Mathématiques Appliquées ont trouvé une façon de rendre ces dispositifs microscopiques de calcul "conviviaux" en exécutant des calculs complexes et en répondant à des questions compliquées, comme rapporté dans l'article publié en ligne dans Nature Nanotechnology.

Shapiro et son équipe avaient déjà découvert en 2001 les 1ers ordinateurs à ADN programmables et autonomes, si petits qu'un milliard de ces systèmes est contenu dans une goutte d'eau. Trois ans plus tard, une nouvelle version de ces systèmes pouvait détecter des cellules cancéreuses dans une éprouvette et les détruire. En plus de pouvoir imaginer qu'un jour de tels dispositifs pourront être utilisés chez l'être humain, tels des nano-docteurs pouvant localiser et soigner les maladies, ces ordinateurs d'ADN pourront effectuer des millions de calculs en parallèle.

L'ordinateur biomoléculaire développé aujourd'hui suit la logique suivante : il est programmé avec une règle telle que "Tous les hommes sont mortels" et un fait tel que "Socrate est un homme". Lorsque l'on demande alors à l'ordinateur si Socrate est mortel, il répond correctement dans tous les cas. Parallèlement, l'équipe a développé un programme permettant la communication entre le langage de programmation classique d'un ordinateur et le code de fonctionnement de l'ordinateur à ADN. Pour parvenir à la réponse, différents brins d'ADN correspondants aux règles, faits et questions sont assemblés selon un processus hiérarchique par un système robotisé. Afin de visualiser la solution, des molécules naturellement fluorescentes ont été greffées sur certains brins d'ADN, avec une seconde protéine masquant l'émission de lumière. Une enzyme spécialisée est alors attirée sur le site de la réponse correcte, et "découvre" la molécule fluorescente, permettant ainsi la visualisation de la réponse.

Les ordinateurs biomoléculaires contenus dans ces gouttes d'eau ont pu ainsi répondre à des questions bien plus complexes en combinant différents fluorophores.

http://www.bulletins-electroniques.com/actualites/60785.htm

Trois jours de stage et six heures de train pendant lesquelles j'ai dévoré ce livre. Gilles Dowek a reçu le Grand Prix de Philosophie 2007 décerné par l'Académie Française. Je ne connais pas les autres lauréats mais pour ce qui est de ce livre je pense que la philosophie a vraiment trouvé du grain à moudre pour quelques années dans ces métamorphoses numériques.

Au début du livre, j'étais en territoire connu mais j'ai déjà lu beaucoup de livres sur l'histoire des mathématiques alors j'ai pensé, tiens encore une histoire des maths. C'est vrai pour le tout début du livre mais la première partie est nécessaire à quiconque ne maîtrise par bien ce sujet afin d'introduire la logique des prédicats.

Et puis dès la cinquantième page, je vois apparaître mon copain Kant et ses jugements synthétiques à priori. Alors je commence à me dire que ça va cogner. On pourra d'ailleurs lire le documents suivant : La philosophie des mathématiques de Kant . Quel est le problème?

Kant propose deux types de jugements :

Analytique si une proposition est vraie par définition comme "un triangle à trois cotés".

Synthétique si la propostion est vraie sans que ce soit une définition. Par exemple "La terre a un satellite" . Ce jugement peut être a priori si on peut le concevoir dans la tête ou a poseriori s'il faut une intéraction avec la nature.

Les jugements analytiques semblent quant à eux exclusivement à priori.

Pour Kant le raisonnement se situe dans les jugements synthétiques à priori mais c'est là que ça coince par ce que ce n'est pas aussi simple que ça!

Le "simple", 2+2=4 pose problème. Frege va d'ailleurs montrer que 2+2=4 peut se déduire de la définition des nombres entiers et doit être classé parmi les jugements analytiques et non parmi les jugements synthétiques à priori.

On voit déjà poindre à l'horizon une problématique philosophique centrale concernant les mathématiques, leur constitution et leur évolution. Se constituent-elles au sein d'elles mêmes auquelles cas elles sont analytiques à partir des simples définitions. Relèvent-elles du jugement synthétique à priori ou doivent-elles aller chercher des éléments dans la nature pour se construire.

Il est inutile de vouloir répondre simplement à ces questions qui dépendent de l'évolution des mathématiques elles mêmes dont le pivot central est certainement la thèse de Church des années 30, affirmant l'identité entre la notion de calcul "informatique et la notion "commune " de calcul que nous avons.

En avançant encore un peu dans le livre on voit apparaitre l'idée selon laquelle Démonstration = Algorithme et puisque la thèse de Church nous donne Algorithme = Calcul, on a donc l'identité Démonstration = Calcul. Il devient donc nécessaire de distinguer les notions de démontrable et d'explicatif, ce qui est loin d'être facile pour les mathématiciens. La longueur des démonstrations est aussi abordée, avec par exemple la problèmatique suivante : Peut-on démontrer qu'un problème démontrable possède une démonstration "courte"?

Philosophiquement le sujet est dense!

D'autant qu'à la fin de l'histoire une surprise de taille nous attend avec un retour nécessaire à la nature... Mais je n'en dis pas plus.

Ce qui m'a aussi passioné dans le livre est le traitement du rapport du mathématicien et de la machine, de ce nouvel outil qui lui est maintenant indispensable. L'auteur s'interroge aussi sur le fait que l'ordinateur du mathématicien est le même que celui de Mme Michu, sauf bien sûr si les calculs sont vraiment très très longs et demandent un super-calculateur pour pouvoir être faits  en un temps "raisonnable". Il est intreressant de comprendre quelles est la place de l'ordinateur-machine à coté du mathématicien-humain.

J'ai extrait quelques courtes citations vers la fin du livre qui me semblent assez explicites sur les métamorphoses du calcul qui est le sujet du livre et donc des mathématiques elles-mêmes:

En 1976, les mathématiques sont entrées dans la période instrumentée de leur histoire. Les instruments utilisés par les mathématiciens, ne sont pas des instruments qui prolongent les facultés de nos sens, mais qui prolongent les capacités de notre entendement: notre faculté de raisonner et surtout, de calculer. ( p 182 )

L'utilisation d'instruments commence, de même à changer, les mathématiques. ( p 182 )

La maquette sur laquelle on fait l'essai est donc une machine à résoudre un problème mathématique,[...] (p 188)

L'entrée des mathématiques dans leur ère instrumentée incite donc, non à accorder une confiance excessive dans les instruments utilisés, mais à restreindre prudemment la confiance parfois exagérée, que nous avons en nous-mêmes: nous aussi nous pouvons faire des erreurs. (  p 191 )

Podcast de Gille Dowek sur le livre et sur Canal-Académie

Pour compléter :

Des p'tits problèmes de coloriage ( autour du théorème des quatre couleurs)

Alors que les problématiques environnementales liées aux espèces invasives prennent de plus en plus d'ampleur aux Etats-Unis, notamment en raison des dégâts occasionnés sur les espaces boisés des rocheuses et des Appalaches, des chercheurs de l'université californienne UC Davis ont tenté d'évaluer avec plus de précisions les facteurs influençant la propagation d'une espèce animale. Alan Hasting (chercheur à l'université UC Davis) et Brett Melbourne (maître de conférence à l'université du Colorado) ont rendu public les résultats de leur recherche portant sur la difficulté d'évaluer le potentiel invasif d'une espèce donnée.

Si la détermination de la vitesse moyenne de dispersion d'espèces invasives a fait l'objet de nombreuses études, peu de recherches portent actuellement sur l'évaluation du potentiel invasif d'espèces données. Publiés dans la revue Science du 18 septembre 2009 et financés par la "National Science Foundation" [3], ces récents travaux soulignent la difficulté de prédire les comportements malgré la prise en compte d'incertitudes telles que la variabilité environnementale, démographique ou génétique.

Deux méthodes existent actuellement pour déterminer le potentiel invasif d'une espèce et tenter d'anticiper les invasions. La première consiste à faire appel à la modélisation en évaluant les paramètres d'entrée. La seconde vise à extrapoler les résultats obtenus à partir d'observations et de données de terrain. Les chercheurs ont utilisé ces deux outils pour évaluer le degré d'incertitude du potentiel invasif du coléoptère "Tribolium Castaneum". Recréant 30 écosystèmes d'accueil identiques, ils ont étudié les déplacements et comportements de 600 coléoptères sur 13 générations. Ces expériences de laboratoire, couplées à un modèle mathématique, ont mis en évidence un degré de déplacement différent selon les générations, certaines se déplaçant sur l'ensemble du terrain d'étude alors que d'autres se contentaient d'occuper le tiers de l'espace.

Ces résultats soulignent donc la difficulté de cataloguer l'ensemble des facteurs influençant le comportement invasif d'une espèce. En effet, la variabilité intrinsèque à chaque espèce aurait une influence non négligeable sur sa propagation dans un écosystème d'accueil.

Source: Bulletins électroniques

Photo: JR Guillaumin

Voir aussi les très belles photos de coléoptères de Paula FJ