A. Gaignard - CHU de Nantes
projet régional pour le développement de la
Médecine Systémique
alban.gaignard@univ-nantes.fr
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A. Gaignard - CHU de Nantes
Développer des approches prédictives,
intégrer différentes sources d'information pour construi...
A. Gaignard - CHU de Nantes
Acteurs régionaux
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Tumorothèque
UMGC
FHU GOAL
LabCT
A. Gaignard - CHU de Nantes
Structuration
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➡ discovery & validation de signatures / modèles
Education
Clinical care
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mesurer différents niveaux d’exp...
A. Gaignard - CHU de Nantes
BiRD - Bioinformatics core facility
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1.2 TB RAM
150 TB storage
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A. Gaignard - CHU de Nantes
Démonstrateur RNA-seq
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A. Gaignard - CHU de Nantes
Démonstrateur Web Sémantique
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W3C - PROV (provenance)
A. Gaignard - CHU de Nantes
• Incitation forte (Europe, gouvernements, société civile) à publier les
données de la recherc...
Metadonnées ( ) en Médecine Systémique
★ Scientific
publication
1. Intégration de données
(locales, ouvertes)
2. Analyse de...
A. Gaignard - CHU de Nantes
• WP1 : Inter-opérabilité des données cliniques et recherche, “privacy”
+ Exploitation de donn...
A. Gaignard - CHU de Nantes
Contact :
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richard.redon@univ-nantes.fr (Institut du Thor...
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SyMeTRIC : projet régional pour le développement de la médecine Systèmique

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Présentation réalisée lors de la journée Numérique & Santé organisée par les pôles Images & Réseaux et Atlanpole Biotherapies le 28 mai 2015 à Nantes.

Plus d'informations :
http://www.digitalforlife.fr/28-mai-journee-valorisation-des-donnees-de-sante/

Publié dans : Santé & Médecine
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SyMeTRIC : projet régional pour le développement de la médecine Systèmique

  1. 1. A. Gaignard - CHU de Nantes projet régional pour le développement de la Médecine Systémique alban.gaignard@univ-nantes.fr portage scientifique : Jérémie Bourdon (LINA), Richard Redon (Inst. du Thorax) SyMeTRIC
  2. 2. A. Gaignard - CHU de Nantes Développer des approches prédictives, intégrer différentes sources d'information pour construire et valider des marqueurs et modèles bio-pathologiques. pour une médecine personnalisée. identifier le bon traitement pour le bon groupe de patient,
 au bon moment, et à la bonne dose. Acquisition, analyse, intégration de données massives, hétérogènes, cloisonnées. “Systems Medicine” 2
  3. 3. A. Gaignard - CHU de Nantes Acteurs régionaux 3 Tumorothèque UMGC FHU GOAL LabCT
  4. 4. A. Gaignard - CHU de Nantes Structuration 4 ➡ discovery & validation de signatures / modèles Education Clinical care Research Society 
 (innovation, public policies, open data) Computing infrastructure Bio-informatics, systems bio-medicine, data sciences & bio-statistics Data access & publication Data processing Biological samples Biologists Clinicians Mathematicians Biomarkersdiscovery Transfer&development *-omic data Clinical data Imaging data Biomarkersevaluation Computer scientists collaborativee-science
  5. 5. A. Gaignard - CHU de Nantes 5 RNA-seq : séquençage de tous les ARNs d’un échantillon pour mesurer différents niveaux d’expression des gènes 1 échantillon 300 échantillons 30 projets Données brutes 2x 17Go 10.2 To 306 To Données produites 12 Go 3.6 To 108 To CPU (1 core) 170 h 5.9 ans 177 ans CPU (32 cores) 32 h 13 mois 32 ans • Performance (algorithmique, parallélisme) • Stockage (et préservation ?) • Utilisation secondaire des données traitées (indexation sémantique) • Reproductibilité (qualité) des analyses de données Aujourd’hui : preuves de concept TopHat : alignement d’une séquence avec un génome de référence
  6. 6. A. Gaignard - CHU de Nantes BiRD - Bioinformatics core facility 6 320 Cores 1.2 TB RAM 150 TB storage 512 Cores 2 TB RAM 80 TB storage Infiniband NFS Bright Cluster Manager 7.0 ClusterNGS BiRDCluster(Galaxy +cloud)
  7. 7. A. Gaignard - CHU de Nantes Démonstrateur RNA-seq 7 Web based NGS data analysis X
  8. 8. A. Gaignard - CHU de Nantes Démonstrateur Web Sémantique 8 SPARQL endpoint SPARQL endpoint SPARQL endpoint Federated query processing SPARQL query owl:sameAs owl:sameAs Cancer registry Transplantation Medical genetics Public SPARQL endpoints: DBPedia, LinkedCT, DrugBank, Diseasome, UniProt, Bio2RDF, LinkedTCGA, etc. Questions involving combining and filtering distributed and heterogeneous datasets 11 12 13 Figure 2: Interoperable and linked Cancer surveillance and biomedical datasets Semantic data integration
  9. 9. W3C - PROV (provenance)
  10. 10. A. Gaignard - CHU de Nantes • Incitation forte (Europe, gouvernements, société civile) à publier les données de la recherche (H2020 data management plans, agence européenne du médicament EMA) • Contexte “Hôpital Numérique” ; “Conseil National du Numérique” ; projet de loi de santé (SNDS) • “Open Data” = données brutes 
 ≠ données inter-opérables
 ≠ données intelligibles Demain, une plateforme 
 “données et modèles bio-médicaux” 11
  11. 11. Metadonnées ( ) en Médecine Systémique ★ Scientific publication 1. Intégration de données (locales, ouvertes) 2. Analyse de données, modélisation + 3. Validation In-silico + ★ Predictive 
 Preventive medicine pour améliorer la confiance et la reproductibilité ★ Public-Private partnerships + ★ Validation datasets
  12. 12. A. Gaignard - CHU de Nantes • WP1 : Inter-opérabilité des données cliniques et recherche, “privacy” + Exploitation de données publiques (Open Data, bases médico- administratives) • WP2 : Production de données intelligibles et inter-opérables • WP3 : Fédération d’infrastructures (clouds académiques, data centers universitaires) Demain, une plateforme “données et modèles bio-médicaux” 13
  13. 13. A. Gaignard - CHU de Nantes Contact : jérémie.bourdon@univ-nantes.fr (LINA) richard.redon@univ-nantes.fr (Institut du Thorax) alban.gaignard@univ-nantes.fr (CHU de Nantes) Questions ?

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