BrainDeepPhenotyping

Le développement de modèles et outils numériques innovants pour la médecine du futur repose en grande partie sur l’accès à de grandes bases de données de santé acquises sur de grandes cohortes de patients. C’est particulièrement le cas pour les pathologies neurodégénératives et neurovasculaires pour lesquelles comprendre finement les mécanismes physiopathologiques en jeu nécessite d’explorer la structure, le fonctionnement et le métabolisme cérébral à de multiples échelles et avec divers instruments d’exploration (imagerie, omiques) apportant des informations complémentaires.

Les techniques d’intelligence artificielle (IA) ont révolutionné la manière d’aborder l’analyse des données de santé. Parce que ces approches innovantes nécessitent un grand nombre de données pour apprendre, de grands consortiums impliquant cliniciens et acteurs de la santé numérique se sont lancés dans la constitution de grandes cohortes d’imagerie et de données omiques en population générale et chez les patients. Si le nombre de sujets a été multiplié par deux à trois ordres de grandeur, la quantité de données acquises est toutefois restée limitée à l’échelle individuelle et reste cantonnée aux modalités d’imagerie ou d’analyse omique conventionnelle à disposition dans les centres de soin courants.

L’objectif du projet BrainDeepPhenotyping est de constituer une biobanque de données d’imagerie multimodales et multi-échelles et données métabolomiques acquises à partir d’instruments de haute technologie généralement non accessibles à la population générale. Ces données pourraient alors être mises à disposition du projet par un réseau d’infrastructures nationales de recherche. Cette stratégie se fonde sur le phénotypage profond d’une centaine de cerveaux sains et pathologies scannés in ou ex vivo. Elle permettra de disposer pour chaque cerveau scanné in vivo de big data individuelles de très haute résolution en par résonance magnétique à champ extrême, en spectroscopie par résonance magnétique à champ extrême, en imagerie des noyaux X (sodium, potassium) à champ extrême, en tomographie par émission de positons avec injection d’un radiotraceur de l’inflammation, et en imagerie fonctionnelle ultrasonore. Pour chaque cerveau scanné ex vivo, elle permettra de disposer de big data individuelles en imagerie par résonance magnétique à champ extrême, en microscopie optique avec marquage immunohistochimique des espèces cellulaires, et en analyse métabolomique 3D.

Cette double stratégie d’exploration in et ex vivo devrait permettre de couvrir toutes les échelles d’observation du cerveau humain, de la cellule à la structure cérébrale unique, et de comprendre les mécanismes en jeu au cours du développement pathologique avec divers angles d’observation (cellulaire, fonctionnel, métabolique).

À travers la constitution de la biobanque BrainDeepPhenotyping le projet ambitionne également de mettre en place des outils de simulation à large échelle de la structure, de la microstructure, du fonctionnement et du métabolisme du cerveau et de contribuer ainsi au développement de jumeaux numériques des pathologies neurodégénératives et neurovasculaires qu’il cible.

Enfin, cette biobanque sera mise à disposition de la communauté scientifique au travers du portail européen EBRAINS pour en assurer la pérennité et l’ouverture dans une stratégie FAIR. Elle proposera aux acteurs du numérique en santé des outils pour élaborer et valider leurs méthodes d’analyse à partir de jeux de données d’imagerie et métabolomiques issus d’instruments les plus avancés du domaine et de la plus haute résolution accessible au monde aujourd’hui.