Swall-E

Un simulateur essentiel pour analyser la déglutition humaine

Le projet Swall-E constitue aujourd’hui un levier stratégique dans la compréhension et l’optimisation des mécanismes de déglutition. Développé par Christian Debry, Chef du service chirurgie ORL et cervico-faciale à l’hôpital universitaire de Strasbourg, et Yo Fujiso, Ingénieur R&D à l’INSERM – membre du Carnot MICA, ce démonstrateur comble une limite majeure de la recherche : l’impossibilité de visualiser précisément les interactions mécaniques internes lors de la déglutition. Grâce à un simulateur reproductible, testable et évolutif, Swall-E ouvre de nouvelles opportunités pour les industriels impliqués dans les dispositifs médicaux, les solutions robotiques, les biomatériaux ou la mécatronique appliquée au vivant.

Déglutition : enjeux cliniques et industriels autour de Swall-E

La restauration d’un larynx artificiel se heurte principalement à la déglutition, un processus complexe entièrement piloté par le tronc cérébral. Les dispositifs développés historiquement ne garantissaient pas une absence totale de fausses routes, facteur majeur de pneumopathies de déglutition. En R&D, ces risques entraînaient des cycles de développement longs, coûteux et difficiles à optimiser.

Pour répondre à ces contraintes, Swall-E a été conçu comme un simulateur fiable, capable de reproduire les conditions réelles de déglutition. Il comprend aujourd’hui un conduit unique en silicone, fabriqué en collaboration avec UBSIDE, première brique d’une plateforme destinée à intégrer différentes morphologies. Pour les industriels, cette modularité permet d’anticiper les performances d’un dispositif avant toute phase préclinique, réduisant ainsi le time-to-market et les coûts d’itération.

IA et modélisation : quand Swall-E accélère l’innovation

Dans le cadre d’une collaboration avec le Carnot MICA, un algorithme de machine learning est en cours d’entraînement pour prédire les mouvements internes de Swall-E et analyser leur proximité avec ceux d’un sujet humain. Cette capacité à modéliser, comparer et standardiser les mouvements ouvre la voie à des validations plus rapides et plus fiables.