Ginesislab : un laboratoire commun pour optimiser l’utilisation des données d’imagerie biomédicale
Le Groupe d’imagerie neurofonctionnelle de l’Institut des maladies neurodégénératives1, et la société Fealinx2, ont inauguré le 23 octobre le laboratoire commun Ginesislab dont l’objectif est de développer une plateforme informatique de gestion des données d’imagerie biomédicale. Un nouvel outil pour les chercheurs qui étudient la variabilité de l’organisation cérébrale, et qui permettra aussi, à travers l’analyse automatique des données d’imagerie de milliers d’individus, de fournir des biomarqueurs, et à terme de prédire des risques de pathologie.
Analyser les images biomédicales de milliers d’individus pour comprendre la variabilité de l’organisation du cerveau, et différencier le normal du pathologique, est l’un des axes de recherche du Groupe d’imagerie neurofonctionnelle de l’Institut des maladies neurodégénératives (GIN-IMN)1. Pour gérer et exploiter au mieux cette grande base de données, le laboratoire a choisi un outil industriel, un logiciel de PLM (Product Life Management), en s’appuyant sur un spécialiste de l’intégration de ce type de système, la société Fealinx2. Cette collaboration démarrée en 2013, sous la forme du projet ANR Biomist3, a permis d’adapter au domaine médical une plateforme industrielle de gestion de données. Elle se poursuit avec la création d’un laboratoire commun, Ginesislab4, qui bénéficie d’un soutien de l’ANR sur 3 ans.
« Le laboratoire commun Ginesislab va développer des méthodologies permettant la création de biomarqueurs à partir des données brutes d’imagerie. Par ailleurs, l’objectif est aussi de mettre en place des interfaces utilisateur qui faciliteront l’accès des chercheurs à cette base de données », indique Marc Joliot, chercheur au GIN-IMN et co-directeur de Ginesislab. De son côté, la société Fealinx, qui assure la partie développement informatique de la plateforme, veut ainsi étoffer son offre en créant des outils de PLM pour le médical, avec en ligne de mire la montée en puissance de la médecine personnalisée.
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