Gestion de données de recherche multimodales en schizophrénie : la neuroinformatique pour la santé mentale

La disponibilité de données multimodales pour l’étude du cerveau dans la santé et la maladie a explosée au cours de la dernière décennie, avec de nombreuses initiatives internationales visant à rendre les données plus accessibles à la communauté scientifique.

En outre, les données de recherche deviennent de plus en plus multimodales et longitudinales, certaines études acquérant, sur plusieurs années, un large éventail de types de données, notamment des mesures comportementales, de neurocognition, de neuroimagerie, des enregistrements audio/vidéo, des données de smartphone et des biomarqueurs dans les fluides. La disponibilité et la richesse de ces ensembles de données offre des opportunités passionnantes pour la quête d’une meilleure compréhension de la structure et du fonctionnement du cerveau, mais présente également des défis particuliers pour les chercheurs qui n’ont pas d’expertise ou de ressources informatiques suffisantes pour analyser ces données.

Au cours de cette présentation, nous offrirons un aperçu d’un écosystème d’outils libres pour la capture, la gestion et l’analyse de ces ensembles de données multimodales, notamment ceux utilisé pour le projet Accelerating Medicines Partnership® for Schizophrenia (AMP SCZ), une des plus grandes études prospectives sur les individus à haut risque clinique de développer une psychose.

À propos

Sylvain Bouix est professeur titulaire de la Chaire de recherche du Canada en neuroinformatique pour les données multimodales à l’École de technologie supérieure (ETS). Il dirige le laboratoire Neuro-iX qui s’articule autour du développement de logiciels robustes pour analyser l’imagerie cérébrale et les données comportementales pour l’étude des troubles mentaux, en particulier la schizophrénie, les lésions cérébrales et l’encéphalopathie traumatique chronique.

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