La neuroinformatique pour la recherche et la médecine de demain

Mis en ligne le 9 avril 2019
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Depuis quelques années, la recherche scientifique et médicale fait face aux défis des données. Les progrès technologiques des sciences fondamentales, les études cliniques de grande ampleur, sont aujourd’hui à l’origine de données toujours plus nombreuses, toujours plus complexes. Tirer parti au mieux de toutes ces données représente un véritable défi scientifique et technique avec à la clé la possibilité de faire émerger de toutes nouvelles hypothèses sur l’origine des maladies neurologiques et psychiatriques, et développer des outils technologiques pour mieux diagnostiquer, pronostiquer et traiter les patients. L’ICM se met en ordre de marche pour répondre à ces enjeux !

L’enjeu des big data

La science des données, Big Data, ouvre de nouveaux horizons à la recherche sur le cerveau et va permettre à la médecine de disposer d’une multitude d’informations précieuses encore jamais exploitées ensemble. Un des atouts majeurs de l’ICM est de pouvoir collecter de grandes quantités de données médicales et biologiques de toute nature et de savoir les « faire parler » grâce
à la puissance de ses outils de calcul statistique et à la collaboration de nombreux acteurs : chercheurs, ingénieurs, médecins, informaticiens et techniciens.
Plusieurs projets multidisciplinaires, associant génomique, neuroimagerie, observations cliniques, et sciences des données, sont en cours et misent sur une utilisation efficace de l’intelligence artificielle. Ils constituent un grand espoir dans l’amélioration de la compréhension du cerveau et de ses pathologies, le diagnostic et l’aide au développement des traitements personnalisés.
Des techniques comme le séquençage entier du génome, l’imagerie de pointe (IRM, TEP,..) ou l’électrophysiologie génèrent des données avec des millions à des milliards de variables pour un grand nombre d’individus. Il faut pouvoir modéliser, combiner et analyser ces données pour en tirer des conclusions et des résultats pertinents. La neuroinformatique conçoit, développe et déploie les outils informatiques et mathématiques qui permettent l’utilisation et l’exploitation conjointe de tous ces types de données différentes. Elle rend possible le développement de modèles prédictifs pour anticiper l’apparition et ou l’évolution d’une maladie et identifier des biomarqueurs dits précoces pour permettre une prise en charge au plus tôt, avant même
l’apparition des symptômes visibles. Dans le cas des lésions cérébrales post-AVC, ces modèles prédictifs ont permis de modéliser l’évolution des connexions cérébrales permettant
de prédire les séquelles éventuelles et ainsi d’adapter la rééducation en conséquence.

Modéliser les maladies, vers un changement de paradigme

L’intégration des données cliniques, génétiques et d’imagerie recueillies auprès des patients est l’un des défis de la médecine de demain. Comment combiner l’ensemble de ces données variées et complexes en une information utile à la recherche ? Comment corréler ces données entre elles pour prédire l’évolution de la maladie et adapter les traitements ?
Comment corréler les données associées à des pathologies différentes pour identifier des mécanismes pathologiques communs ? Les nombreuses données collectées auprès des patients, génétiques, physiologiques, comportementales, cliniques et d’imagerie nécessitent de développer des méthodes d’analyse et des outils mathématiques innovants pour mieux caractériser chaque maladie que nous étudions à l’ICM, de la maladie d’Alzheimer aux accidents vasculaires cérébraux en passant par la maladie de Parkinson, les dégénérescences fronto-temporale, l’épilepsie ou encore la sclérose en plaques.

 

« Un des challenges à venir sera de trouver des analyses adaptées à la recherche de biomarqueurs de ces maladies. À partir de l’analyse conjointe d’informations brutes, le but est d’extraire des combinaisons spécifiques de données associées à une maladie ou à un stade de la maladie permettant un diagnostic parfois même avant l’apparition de signes cliniques ou une prédiction précoce de leur évolution. »
Olivier Colliot (CNRS)
Co-directeur de l’équipe ARAMIS (équipe commune INRIA/CNRS/Inserm/Sorbonne Université) de l’ICM

Un centre de Neuroinformatique, à l’avant-garde de la science des données dans la recherche biomédicale

Le Centre de Neuroinformatique de l’ICM a pour objectif de rassembler, analyser et mettre à la disposition des scientifiques les milliers de données scientifiques et médicales dans une approche décloisonnée et pluridisciplinaire de la recherche. Il s’agit d’un centre virtuel ouvert de façon à mettre en relation toutes les personnes qui travaillent à la gestion et l’exploitation de données de la recherche, et leur offrir une infrastructure matérielle et logicielle commune garantissant l’interopérabilité de leurs données avec celles des autres. Par ce biais, il contribue à l’harmonisation et au partage des meilleures pratiques en gestion de données au sein de l’ICM et s’appuie sur une vision partenariale de la recherche en coordonnant
les activités de chercheurs, d’ingénieurs, de médecins, d’informaticiens et techniciens.

 

« Notre ambition est de construire le plus grand entrepôt de données de recherche en neurosciences au monde. La mise à disposition de ces données au niveau international et leur exploitation par de puissants outils de calcul scientifique et statistique conduira à une meilleure compréhension du cerveau humain, au développement de nouvelles stratégies thérapeutiques et à la mise au point d’outils d’aide à la décision diagnostique et thérapeutique pour les médecins. »
Stanley Durrleman (INRIA)
Directeur du centre de Neuroinformatique de l’ICM

À terme, il pourrait permettre d’offrir aux médecins de nouveaux outils diagnostiques et thérapeutiques pour les maladies neurologiques afin de proposer au patient le bon traitement, au bon moment, en fonction de son profil et de l’évolution de sa maladie. Un investissement d’avenir pour des thérapies toujours plus ciblées et personnalisées.

 

 

 

 

Nous savons aujourd’hui qu’il existe des signes avant coureurs biologiques de ces maladies et qu’un traitement à plus de chance d’être efficace s’il est administré tôt, parfois même avant que les symptômes n’apparaissent. C’est tout le challenge des chercheurs de l’ICM de mettre en évidence des « biomarqueurs » pour diagnostiquer la maladie très précocement mais aussi de prévoir son évolution.

 

L’apport de la neuroinformatique dans ces projets est essentiel car elle permet d’analyser ensemble des données très diverses, du taux sanguin d’une molécule, à la présence d’une mutation génétique, ou encore une perte de volume d’un tissu cérébral. A terme, l’analyse de toutes les données issues de chaque projet permettra de comprendre, par exemple, quels traitements sont les plus efficaces selon les caractéristiques génétiques ou physiologiques des patients. Elle permettra donc de mettre en place une médecine personnalisée et ciblée, le bon traitement, au bon moment au bon patient.

 

D’autre part, nous savons aujourd’hui que plusieurs maladies neurologiques ont en commun des mécanismes physiopathologiques, comme par exemple l’inflammation du cerveau. L’analyse conjointe des données issues de plusieurs maladies pourrait permettre de mieux comprendre ce mécanisme qui a un effet parfois inverse dans une pathologie comparée à une autre, pour finalement mieux le contrôler.

 

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