« La science vous demande d'être à l'aise avec l'incertitude, ce qui est plus facile à dire qu'à vivre au quotidien. »
Le Dr Sousa Javannikkhah dirige un nouveau groupe de recherche à l’Université Maynooth axé sur la modélisation moléculaire multi-échelle.
Javannikkhah a une formation en génie chimique, avec un doctorat axé sur la modélisation informatique de composites polymères à l'aide de simulations de dynamique moléculaire.
Elle a développé des méthodes informatiques multi-échelles pour la matière molle et les systèmes polymères à auto-assemblage au cours de ses postes postdoctoraux, après quoi elle a obtenu deux bourses Marie Skłodowska-Curie consécutives à l'Université de Limerick, appliquant l'ingénierie chimique informatique pour concevoir des plates-formes d'administration de médicaments pour les anticorps monoclonaux et les médicaments anticancéreux.
Actuellement, Javannikkhah travaille comme professeur adjoint en chimie computationnelle à l’Université Maynooth. Elle a reçu une subvention Research Ireland Pathways plus tôt cette année pour lancer son groupe de recherche Simulation of Structures Across Scales group (SUSAS) en tant que chercheur principal.
Qu’est-ce qui vous a poussé à devenir chercheur ?
Je ne peux pas nier l'effet de l'enseignement sur mes recherches, en approfondissant les théories fondamentales et les mathématiques et en les reliant à des applications pratiques et réelles.
J'ai combiné mes études de doctorat avec des postes de chargé de cours temporaires et j'ai enseigné divers modules dans les domaines de l'ingénierie chimique et des polymères. J'ai adoré (et j'aime toujours !) l'énergie et les interactions avec les étudiants.
J'ai eu la chance de travailler avec de nombreux mentors et génies inspirants à leur manière, notamment mon directeur de thèse, le professeur Moghbeli, et mon mentor postdoctoral, le professeur Vandichel, avec qui j'ai eu le plaisir de collaborer pendant plus de 4 ans au sein de leurs groupes de recherche.
Leur intelligence, leur façon de penser holistique, leur soutien et leur confiance en moi ont eu un impact éternel, me permettant de continuer à ressentir cette étincelle de recherche et, par-dessus tout, cette confiance en moi.
Pouvez-vous nous parler des recherches sur lesquelles vous travaillez actuellement ?
Mes recherches se situent à l’interface de la chimie computationnelle et du génie chimique, utilisant la simulation pour concevoir et comprendre des matériaux complexes avant même qu’ils ne soient fabriqués en laboratoire.
Mon groupe, le groupe SUSAS de Maynooth, travaille dans plusieurs domaines interconnectés : conception de systèmes d'administration de médicaments polymères pour le cancer et les produits biologiques, développement de matériaux membranaires pour les piles à combustible à hydrogène, modélisation de composites et d'adhésion au niveau moléculaire et étude de matériaux poreux pour le captage et la séparation des gaz.
Ce qui relie tout cela est la même question centrale ; Comment les décisions au niveau moléculaire déterminent-elles les propriétés qui nous intéressent réellement à l’échelle d’un appareil, d’une formulation ou d’un patient ?
Le travail a considérablement évolué au fil du temps, depuis la simulation purement atomistique, en passant par des méthodes à méso-échelle telles que la dynamique dissipative des particules, jusqu'à l'intégration désormais de l'apprentissage automatique dans nos flux de travail pour accélérer la découverte.
Cet élargissement de l’échelle – des nanomètres aux mètres, des nanosecondes aux secondes – reflète l’ambition translationnelle derrière le travail : l’idée qu’une simulation peut à terme guider la conception d’un médicament qui aide un vrai patient, ou d’une membrane qui rend l’énergie propre viable, est ce qui continue de me motiver. Nous travaillons en étroite collaboration avec des partenaires expérimentaux et industriels, ce qui permet à la recherche de rester ancrée dans des problèmes réels.
Selon vous, pourquoi vos recherches sont-elles importantes ?
Chaque médicament que nous avalons, chaque membrane filtrant notre eau, chaque composite qui maintient ensemble une aube de turbine, tout commence par des décisions prises à l’échelle moléculaire, pour la plupart invisibles, rarement célébrées. Pourtant, la conception de ces matériaux par essais et erreurs en laboratoire est lente et coûteuse.
La modélisation informatique nous permet d'explorer rapidement d'énormes espaces de conception, d'identifier des candidats prometteurs et de comprendre les mécanismes qui régissent le comportement des matériaux, avant de lancer une seule expérience. Notre travail contribue à combler le fossé entre la connaissance moléculaire et les applications concrètes.
Dans le domaine de l’administration de médicaments, cela peut faire la différence entre une thérapie qui atteint les patients ou un échec de développement. Dans le domaine de l’énergie, il peut accélérer la conception de membranes pour les piles à combustible à hydrogène. En matière de durabilité, cela peut guider le développement de matériaux qui captent le carbone ou filtrent les polluants. Le fil conducteur est le suivant : Nous pouvons désormais concevoir la matière avec intention, et non plus seulement avec intuition. Ce passage, des essais et erreurs à la compréhension moléculaire, est le sujet de mes recherches.
Quelles applications commerciales envisagez-vous pour vos recherches ?
Il existe plusieurs pistes passionnantes. Dans le domaine de l'administration de médicaments, nos plates-formes informatiques peuvent accélérer la conception de formulations orales pour les produits biologiques, un marché avec d'énormes besoins cliniques non satisfaits.
Nous avons déjà déposé deux déclarations d'invention auprès du bureau de transfert de technologie de l'université de Limerick et préparons une demande de brevet pour une nouvelle plateforme d'administration de médicaments polymères.
Dans le domaine des matériaux poreux, nos outils de simulation ont des applications directes dans le captage du carbone, le stockage et la séparation des gaz, ainsi que dans la conception de composants pour piles à combustible à hydrogène et dispositifs de stockage d'énergie.
Plus largement, nos approches de modélisation basées sur l'IA/ML pourraient être concédées sous licence ou transformées en outils numériques pour les entreprises pharmaceutiques et de matériaux cherchant à réduire les coûts expérimentaux et à accélérer la découverte.
Quels sont les plus grands défis auxquels vous êtes confronté en tant que chercheur dans votre domaine ?
L’un des défis scientifiques les plus importants dans mon domaine consiste à relier les échelles : les phénomènes qui nous intéressent, la façon dont un médicament est capturé à l’intérieur d’un support polymère, la façon dont une membrane laisse passer les ions, la façon dont un composite répond au stress, se produisent au niveau moléculaire, mais leurs conséquences se manifestent à des échelles que nous pouvons réellement mesurer et utiliser. Aucune méthode de simulation ne comble à elle seule cet écart, et nous n’y parvenons pas toujours du premier coup.
À un niveau plus personnel, l'un des défis que je n'avais pas vraiment prévu lorsque je suis devenu chercheur indépendant est la mesure dans laquelle le travail consiste à maintenir la confiance des autres ainsi que la vôtre.
Lorsqu’une simulation donne des résultats inattendus, qu’une demande de financement est rejetée ou qu’un projet stagne, vous devez trouver un moyen de continuer et de garder votre équipe motivée.
La science vous demande d’être à l’aise avec l’incertitude, ce qui est plus facile à dire qu’à vivre au quotidien. J’ai appris à considérer cette incertitude non pas comme un échec, mais comme un espace où la découverte se produit réellement.
Existe-t-il des idées fausses courantes sur ce domaine de recherche ?
Une idée fausse répandue est que la recherche informatique est purement théorique et déconnectée des applications réelles. En fait, le travail effectué par mon groupe est profondément translationnel.
Nous travaillons main dans la main avec des expérimentateurs et des partenaires industriels, et nos simulations sont directement validées par rapport aux données expérimentales.
Le calcul ne remplace pas l’expérience ; c'est un complément puissant qui peut concentrer les efforts expérimentaux et générer des hypothèses auxquelles il serait impossible de parvenir par la seule intuition.
Une autre idée fausse est que les simulations basées sur l'IA/ML résoudront simplement la conception des matériaux, que vous introduisez des données et que les réponses apparaissent.
En réalité, la création de modèles fiables nécessite une intuition chimique et physique approfondie, des données soigneusement organisées et une validation rigoureuse par rapport à l'expérience. Un modèle formé sur de mauvaises hypothèses vous donnera la mauvaise réponse avec confiance et rapidité. L’IA est un outil puissant, mais elle a encore besoin d’être dirigée par un scientifique. C'est de la science, pas de la magie.
Quels sont les domaines de recherche que vous aimeriez voir abordés dans les années à venir ?
Je suis particulièrement enthousiasmé par trois directions interconnectées.
Premièrement, la conception de systèmes d’administration de médicaments polymères de nouvelle génération. J'aimerais voir des plates-formes guidées par simulation capables d'administrer des produits biologiques et des agents anticancéreux par voie orale avec une efficacité élevée et des formulations adaptées aux patients, réduisant ainsi le besoin d'injections et améliorant la qualité de vie.
Deuxièmement, je suis profondément intéressé par l’application des potentiels interatomiques construits par apprentissage automatique et des simulations hybrides à des matériaux poreux flexibles tels que les structures métallo-organiques. Ces matériaux sont extraordinairement prometteurs pour le captage du carbone, le stockage du gaz et la détection, et je pense que la simulation basée sur le ML libérera tout leur potentiel.
Troisièmement, je suis enthousiasmé par le rôle de la conception informatique dans le développement de matériaux membranaires pour les piles à combustible et les applications d'énergie propre, travail que mon groupe poursuit actuellement grâce à une subvention du programme Research Ireland Pathways.
Dans ces trois domaines, je vois un avenir où le calcul, l’IA et l’expérimentation fonctionneront de manière transparente pour accélérer la découverte et la traduction.
