Avec un océan de nouvelles données à explorer viennent de grandes difficultés.
Viennent aussi des possibilités d’avancement de la recherche sur le cerveau sans précédent.
Les données sont bruyantes : parfois, elles ne mesurent pas vraiment ce qu’on cherche. Elles peuvent mélanger véritable signal et artefacts résiduels de collecte. Déceler les tendances n’est pas toujours facile lorsqu’elles sont obscurcies par des méthodes de collecte de données ou des conceptions d’études particulières. Il est généralement simple de suivre l’évolution d’une maladie, mais beaucoup plus difficile d’observer des changements dans la fonction cérébrale. Dans de nombreux cas, nous ne savons même pas quels paramètres regarder.
Extraire des signaux d’un jeu de données et traduire les résultats en tendances pertinentes demande des outils statistiques et analytiques sophistiqués. Le Centre Ludmer s’est donné comme priorité de créer des modèles et des algorithmes qui permettront de déceler et de comprendre ce genre de tendances à partir de données neuroinformatiques.
Nos scientifiques rattachés à la thématique de recherche « bioinformatique et génétique statistique » conçoivent des ressources de données à plusieurs facettes, et des outils qui nous aident à comprendre ces ressources et à comparer les tendances neuroinformatiques entre les personnes présentant une caractéristique ou une pathologie en particulier et les personnes ne la présentant pas. Par exemple, la Pr Claudia Kleinman a créé un jeu de données contenant un panorama complet de l’expression des gènes dans le développement cérébral normal, à différentes phases et dans différentes régions du cerveau. Ainsi, nous pouvons comparer des cas de développement anormal à cette référence. Ce travail nécessite toutefois un ensemble unique de compétences interdisciplinaires :
- Compréhension de la génomique, notamment de la structure, de la fonction, de l’évolution et de la cartographie des génomes.
- Statistiques classiques pour maîtriser les concepts de chance, de biais et de confusion, et la conception des études.
- Développement d’algorithmes mathématiques et informatiques.
- Bioinformatique pour transposer les résultats en méthodes et en logiciels qui permettront d’analyser et d’interpréter les données biologiques.
Au Centre Ludmer, Celia Greenwood, Ph. D., offre son leadership en la matière par l’intermédiaire de ses propres projets de recherche en génétique statistique, en dirigeant le Programme interdisciplinaire de doctorat en sciences qualitatives du vivant et en organisant divers événements interdisciplinaires éducatifs ou scientifiques pour le Centre.
