Quand des étudiants sont mis au régime ...

Modéliser une étude de l’INRA montrant l’influence des fibres alimentaires sur la composition du microbiote ... avec un logiciel multi-agents (NetBioDyn ou Edu’modèles), dans le cadre du nouveau programme de Seconde

On ne compte plus les situations où des logiciels multi_agents, très faciles en prendre en main par les élèves, fournissent l’occasion d’impliquer les élèves dans la construction d’un modèle numérique à partir de données scientifiques. L’arrivée du microbiote dans les programmes du lycée vient à point nommé pour étendre les possibilités d’utilisation de ce logiciel en classe. Dans cet article, on s’appuie sur une étude récemment menée par l’INRA chez des étudiants soumis à un régime plus ou moins riches en fibres. On implique les élèves dans la construction de l’algorithme correspondant à cette expérimentation puis dans le test de leur modèle. En conclusion : mangeons des fibres !


 Liaison avec le programme et place dans la progression
 Problème à résoudre
 Notions, savoir-faire, compétences
 Outils numériques et ressources

 Déroulement de la séquence
 Exemples de productions d’élèves
 Analyse du dispositif

Professeur

  • Anne FLORIMOND, lycée Richelieu (92)

LIAISON AVEC LE PROGRAMME
Niveau concerné Seconde (programme 2019)
Partie du programme Microbiote humain et santé
Cadre de référence des compétences numériques (CRCN)
Communication et collaboration
  • Collaborer
  • Interagir
  • Partager et publier
Création de contenus
  • Programmer
Informations et données
  • Mener une recherche et une veille d’information
PLACE DANS LA PROGRESSION
Après la mise en évidence de quelques aspects de la relation symbiotique entre le microbiote et son hôte [par exemple : le microbiote nous protège contre les bactéries pathogènes, le microbiote profite de ce que nous avalons].
Dans la mesure du possible, après une étude suggérant que la composition en microorganismes et la diversité du microbiote sont des indicateurs de santé.
MOTIVATION
S’impliquer dans la modélisation numérique permet tout simplement d’éviter l’effet "boite noire" d’un modèle. Modéliser un phénomène oblige à bien en comprendre le résultat, ne serait-ce que pour déclarer les entités adéquates et mettre en équation les comportements de ces entités. En somme, les élèves rendent compte de mécanismes biologiques en les exprimant avec un algorithme. Ce genre d’activité débouche sur une production effective (le modèle créé) et peut donc être très stimulante pour nos élèves.

PROBLEME A RESOUDRE
« On veut expliquer, à l’aide d’un modèle numérique, l’influence d’une alimentation plus ou moins riche en fibres sur l’évolution du microbiote. »

NOTIONS, SAVOIR-FAIRE, COMPETENCES
Notions Extraits du Bulletin officiel spécial n°1 du 22 janvier 2019
Le microbiote [se met en place dès la naissance et] évolue en fonction de différents facteurs comme l’alimentation (présence de fibres) [ou les traitements antibiotiques].
Savoir-faire Sélectionner des informations à partir du réel ou de documents.
Travailler en équipe.
Prendre en compte les avis d’autrui.
Communiquer à plusieurs sur un mur virtuel.
Compétences Concevoir, créer, réaliser.
Communiquer et utiliser le numérique
ACTIVITE
Durée : 1h30 Coût : 0 euro Sécurité : RAS

Outils numériques et ressources
Le logiciel NetBioDyn et ses tutoriels en mode simulation et construction, OU le logiciel Edu’modèles
Kit contenant l’exécutable du logiciel NetBioDyn


Tutoriel : construire un modèle avec NetBioDyn


Tutoriel : Faire tourner un modèle avec NetBioDyn
Un article scientifique (mais destiné au grand-public !), à lire avant la séance L’article, publié le 13/02/2017 et intitulé "Les fibres alimentaires enrichissent le microbiote", décrit le protocole et les résultats d’une étude menée par chercheurs de l’INRA sur des sujets jeunes et en bonne santé, en collaboration avec le CRNH Rhône-Alpes
L’article de l’INRA
Un pré-modèle numérique Ce pré-modèle renferme un intestin dans lequel les bactéries du microbiote sont déjà placées et un panel avec différents résidus d’aliments. Il sert à initier la modélisation de l’expérience menée par les chercheurs de l’INRA sur des étudiants.
Le pré-modèle (incomplet) de l’expérimentation menée par l’INRA , pour une utilisation avec NetBioDyn


Le pré-modèle (incomplet) de l’expérimentation menée par l’INRA , pour une utilisation avec Edu’modèles
Fiche descriptive du pré-modèle numérique de l’expérimentation décrite par l’article de l’INRA Cette fiche, à lire avant de retoucher le pré-modèle, précise le lien entre le microbiote modélisé et la composition réelle du microbiote intestinal d’un individu. C’est encore une fois l’occasion de rappeler que la construction d’un modèle s’appuie de manière incontournable sur des données scientifiques. C’est aussi, pour les élèves, une petite piqûre de rappel à propos de la composition du microbiote intestinal , avec ses deux phyla "stars " : les Firmicutes et les Bactéroidetes.
Description du pré-modèle numérique de l’expérimentation de l’INRA
Compléments scientifiques sur la fonction digestive du microbiote Des informations utiles pour interpréter les résultats de l’expérimentation de l’INRA et donc paramétrer, après-coup, dans le modèle numérique, les comportements des bactéries du microbiote en présence des fibres alimentaires apportées par certains aliments.
Informations scientifiques sur la fonction digestive du microbiote, à utiliser pour la modélisation
Pixabay Un site web de partage de photographies, utile pour chercher des images libres de droit afin de figurer les résidus alimentaires qu’on souhaite introduire dans l’intestin.
Padlet Un mur virtuel pour que les élèves déposent par binômes leurs productions et puissent découvrir celles de leurs camarades.

Déroulement global de la séquence

Déoulé de la séquence

Déroulement détaillé de la séquence

Avant la modélisation : l’étude de l’article de l’INRA complété par la documentation scientifique

 Les conclusions de l’expérimentation menée par l’INRA sur les étudiants :
• l’analyse du microbiote, faite avant la mise au régime, révèle la pauvreté du microbiote des étudiants consommant peu de fibres et le richesse de celui des étudiants ayant l’habitude de consommer beaucoup de fibres ;
• à la suite d’un régime plus ou moins riche en fibres, on assiste à une augmentation de la richesse du microbiote des étudiants, proportionnellement à la quantité de fibres absorbées.

 Dans le document scientifique sur la fonction digestive du microbiote, on relève que "La partie non digérée - en particulier les fibres alimentaires- se retrouve dans le colon, où le microbiote colique entre en action. Des réactions de fermentation portant sur ces glucides et protides permettent aux bactéries d’obtenir l’énergie nécessaire à leur croissance et entrainent de ce fait la production d’une diversité de nutriments qui sont absorbés et utilisés par l’hôte".
Lors de la modélisation, les élèves pourront utiliser cette information pour écrire les équations de comportement des bactéries du microbiote qui rencontrent, dans l’intestin, des résidus alimentaires riches en fibres.

L’activité de modélisation pendant la classe

 L’énoncé du travail donné aux élèves :

L’un de vos camarades a lu sur Internet que l’Homme ne digère pas les fibres, il ne comprend donc pas pourquoi on dit qu’il faut en manger !
À l’aide du document scientifique fourni et de l’expérimentation menée par l’INRA sur une cohorte d’étudiants soumis à un régime plus ou moins riche en fibres, construire un modèle numérique rendant compte des bienfaits d’une alimentation riche en fibres sur l’évolution du microbiote.


 Quelques aides et indications :

  • À l’ouverture du pré-modèle, on découvre les entités participant à la modélisation, dont différents résidus alimentaires (les élèves doivent, d’après les lectures préliminaires, pouvoir dire s’il sont ou non riches en fibres) :
  • À l’ouverture de l’algorithme (fonction "Export modele"), on découvre qu’aucune équation d’utilisation de résidu de digestion par les bactéries n’est paramétrée. Ce sera donc aux élèves de les rajouter :
  • Les élèves peuvent bien entendu ajouter dans le panel des aliments autres que ceux proposés par défaut.
  • L’algorithme peut être modifié de manière très conviviale en utilisant les boutons "entités" et "comportements".
  • Dans un modèle, chaque entité (= chaque acteur) est définie par sa mobilité et sa demi-vie. La demi-vie d’une entité est la durée au bout de laquelle la moitié de la population de cette entité a disparu.
  • Une équation de comportement s’écrit comme une réaction chimique : les réactifs en amont et les produits en aval.
  • Pour éviter l’encombrement rapide de l’environnement par de trop nombreuses entités, on évite de donner une probabilité trop forte à un comportement de reproduction (éviter les valeurs supérieures à 0,1)
  • Une fois le modèle créé, ne pas oublier de le tester :
    • faire manger peu de fibres à un étudiant dont le microbiote est initialement pauvre
    • faire manger beaucoup de fibres à un étudiant dont le microbiote est initialement pauvre
    • faire manger des fibres à un étudiant dont le microbiote est initialement riche
    • penser à renouveler les prises alimentaires !

LES PRODUCTIONS DES ÉLÈVES

Concernant la communication des productions, j’ai proposé aux élèves de présenter leur travail, illustré par l’algorithme et des captures d’écran de simulations, dans un fichier numérique au format de leur choix à déposer sur Padlet. Ils ont utilisé la dernière demi-heure de la séance pour réaliser cette communication.
Voici leurs dépôts :

Fait avec Padlet

ANALYSE DU DISPOSITIF
Plus-values dégagées - Les élèves semblent motivés par le fait d’être acteurs de la construction d’une partie du modèle numérique ;
 La liberté d’ajouter dans l’intestin certains résidus d’aliments, non prévus par défaut dans le pré-modèle, a réellement enthousiasmé les élèves (ajout de leur touche personnelle). Les sushis et fajitas ont eu le vent en poupe !
 Le modèle numérique modifié est aussitôt mis à l’épreuve avec les données de l’étude, ce qui amène à le retoucher, un peu comme le feraient des chercheurs ;
 Modélisation peu chronophage grâce à la fourniture d’un pré-modèle ;
 Davantage de compétences mobilisées par rapport à une simple étude documentaire de la même expérimentation ?
Difficultés rencontrées Si la partie algorithmique a été plutôt bien menée, les simulations lors du test du modèle ont fait ressortir quelques difficultés techniques. Aves NerBiodyn, vertains élèves ont gommé par inadvertance les contours de l’intestin, faits d’entités fixes et de liens rigides et imperméables. Pour éviter cela (et donc les fuites de microbiote !), il est conseillé d’utiliser le zoom lors des opérations de placement/gommage des entités dans l’intestin. D’autre part, toujours avec NetBioDynpour ne pas disposer les entités hors de l’intestin, l’outil crayon est à préférer au spray. Hormis ces petits incidents, la séance s’est bien déroulée.
Pistes d’amélioration Avant l’activité de modélisation, un QCM pourrait être proposé pour s’assurer de la bonne compréhension de ce qui était à lire avant la séance. Pour aider les élèves à déterminer si tel aliment contient ou non des fibres, on peut ajouter cet article supplémentaire comme ressource facultative à lire avant la séance. On peut aussi diriger les élèves vers la table de composition nutritionnelle des aliments Ciqual qu’ils ont probablement déjà utilisée au cycle 4.

Remarque :
La modélisation proposée a ses limites : on montre ici que l’effectif de chaque groupe bactérien augmente avec un régime riche en fibres, sans montrer que la diversité spécifique augmente. Les scientifiques, eux, lorsqu’ils parlent de "richesse" à propos du microbiote, estiment en fait la diversité des groupes présents (richesse qualitative), quelle que soit l’abondance de chaque groupe (richesse quantitative).

Autre proposition de démarche

Il est possible d’envisager de manière différente cette activité : proposer une démarche où les résultats de l’étude de l’INRA sont la réalité à laquelle on va confronter le modèle. On formule l’hypothèse que les spécificités métaboliques des différents types de microorganismes expliquent ces résultats. Ce sont ces spécificités qu’on met en équation dans le modèle, comme proposé. On fait tourner le modèle avec les mêmes variables que l’expérience de l’INRA et on regarde si on obtient bien les mêmes résultats que l’expérience . Si oui les hypothèses sont vérifiées. Éventuellement on ajuste les constantes dans les équations du modèle. Ensuite si le modèle est validé on peut faire des prédictions avec d’autres types d’aliments.

Pour aller plus loin à propos de l’utilisation des fibres alimentaires par le microbiote :

Un autre communiqué de l’INRA : "Microbiote : un nouvel éclairage sur le devenir des fibres alimentaires dans notre intestin" , à relier à l’article "A fibrolytic potential in the human ileum mucosal microbiota revealed by functional metagenomic" (revue nature, 16 janvier 2017).

Voir une proposition pédagogique sur la relation symbiotique entre le microbiote et son hôte, sur la plate-forme Acces

Auteur de cet article : Anne FLORIMOND, professeur de SVT au lycée Richelieu (Rueil-Malmaison), professeur formateur co-animant avec Isabelle Digard la formation hybride "La pédagogie du modèle en SVT au lycée" (PAF académie de Versailles), professeur associé aux travaux de recherche de l’Institut Français de l’Education (équipe Acces, groupe "Immunité et vaccination") et membre du GEP Versailles.

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