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Outils pour la Recherche Clinique par cartographie de la connectivité cérébrale fonctionnelle (NiConnect)


Action : Bio-informatique


N° de convention : 11-BINF-0004

Informations générales

  • Référence projet : 11-BINF-0004
  • RST : Gael VAROQUAUX
  • Etablissement Coordinateur : INRIA Rocquencourt
  • Région du projet : Île-de-France
  • Discipline : 5 - Bio Med
  • Aide allouée : 753 543 €
  • Date de début du projet : 01/10/2012
  • Date de fin du projet : 30/09/2017
  • Site web du projet : https://team.inria.fr/parietal/research/spatial_patterns/niconnect/
  • Mots clés : cerveau; psychiatrie; neurologie; activité cérébrale; connectivité fonctionnelle

Résumé du projet

Le project NiConnect a été lancé en 2011 pour développer la quantification du fonctionnement cérébral à partir d’image d’activité au repos. En effet, le repos est plus facilement applicable à tout individu que des tests psychologiques, et peut donc servir d’empreinte universelle de fonctionnement du cerveau, avec des applications potentielles en neurologie, par exemple pour étudier la maladie d’Alzheimer, ou en psychiatry. Cet aspect universel a conduit à l’acquisition de grands volumes de données, à travers beaucoup d’individus, sur toute la planète. Pour le projet NiConnect, l’année 2016 a été marquée par l’étude de populations par imagerie de l’activité cérébrale de repos. Lors des années précédentes, le project niconnect a développé des modèles statistiques à l’échelle de l’individu, puis des méthodes de comparaison efficaces entre individus. Les mesures quantitatives sur des grandes populations ouvrent des perspectives d’épidémiologie, pour comprendre facteurs de risques et comorbidités, ainsi que d’extraction de biomarqueurs prédictifs de pathologie, pour l’aide au diagnostique, la détection précoce, ou la recherche clinique. En particulier, nous avons mené des études sur des grand cohortes de maladie d’Alzheimer, de troubles autistiques, ainsi que dans le vieillissement normal. Cette évolution du projet nous a permis de nous rapprocher des questions médicales et de santé publique. Par ailleurs, le logiciel nilearn, développé pour ces analyses par niconnect, connaît une adoption grandissante dans la communauté et nous organisons beaucoup de formations. Finalement, la maturité du logiciel combinée à l’étude de grande cohorte nous a permis de commencer la validation systématique de choix méthodologiques. Cette dernière étape du projet va aboutir à des recommandations générales sur les traitements de données d’imagerie d’activité de repos pour la communauté. D’un point de vue valorisation, l’année 2016 a vu le développement de la spin off du CATI, Qynapse.    

(L'auteur de ce résumé est le coordinateur du projet, qui est responsable du contenu de ce résumé. L'ANR décline par conséquent toute responsabilité quant à son contenu.)