LinkRdata : une plateforme d’intégration multi-échelle de données et de logiciels cérébraux

LinkRdata : une plateforme d’intégration multi-échelle de données et de logiciels cérébraux

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Les avancées continues dans le domaine des techniques d’imagerie par résonance magnétique (IRM) et de diffusion ont conduit à des améliorations significatives en termes de résolution spatiale et temporelle. Ces progrès ont également ouvert de nouvelles perspectives passionnantes pour l’exploration de la connectivité et des interactions entre différentes régions du cerveau. Une communauté dynamique de chercheurs et d’ingénieurs s’est mobilisée pour renforcer la transparence et la diffusion des données générées par ces techniques, mettant ainsi à disposition d’énormes volumes de données pour la communauté scientifique travaillant sur le cerveau. Cependant, la diversité des données et les exigences en matière de puissance de calcul posent des défis considérables pour leur utilisation efficace.
Pour relever le défi d’intégrer des données cérébrales provenant de multiples sources et échelles, nous avons élaboré la plateforme « linkRdata », qui comprend plusieurs logiciels essentiels tels que « linkRbrain, » « linkYOURfiber, » et « linkRbiblio. » Ces outils simplifient le flux de travail en guidant à travers les différentes étapes du traitement de l’imagerie de diffusion, allant de la segmentation à la création du connectome, en passant par la parcellation, le prétraitement, l’enregistrement et la reconstruction. Ces étapes requièrent l’utilisation de neuf logiciels différents au total. De plus, grâce à « linkRbrain » et « linkRbiblio, » il est désormais possible de visualiser directement les résultats et les données issus de l’IRM fonctionnelle sous forme de représentations en 2D et 3D du cerveau. Ces visualisations peuvent être comparées aux connaissances issues de la littérature scientifique et enrichies avec des données provenant du transcriptome ou de l’atlas Talairach. Dans l’ensemble, ces développements contribuent de manière significative à une meilleure compréhension de la complexité du cerveau grâce à une approche intégrée et multidimensionnelle

Dr. Salma Mesmoudi, titulaire d’un doctorat en Intelligence Artificielle et habilitée à diriger des recherches (HDR), travaille en tant qu’ingénieure de recherche à l’Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne. Son domaine de recherche principal se concentre sur l’intégration multi-échelle de données liées au cerveau, notamment l’IRM fonctionnelle, l’IRM de diffusion, le transcriptome, ainsi que les données liées aux pathologies cérébrales complexes. Parallèlement, elle s’intéresse également à l’application de l’apprentissage automatique pour analyser les discours de patients souffrant de stress post-traumatique, dans le cadre du programme dédié à la mémoire des attentats du 13 novembre 2015 à Paris.