Par : Teige Bourke, stagiaire, diffusion, Institut ontarien du cerveau
Les troubles cérébraux ne sont pas simples. Des maladies comme la dépression sont le résultat d’une interaction complexe entre les expériences de vie et la biologie d’une personne. Comprendre les mécanismes sous-jacents nécessite beaucoup d’informations qui peuvent uniquement être obtenues dans le cadre d’une recherche utilisant plusieurs techniques différentes avec des groupes de personnes nombreux.
Avant que débute le processus de collecte de données, il est important de réfléchir à la façon dont ces données seront emmagasinées, gérées et, surtout, optimisées. Pour l’Institut ontarien du cerveau (IOC), la meilleure façon de les optimiser consiste à accepter de les partager dès le départ. Cela peut à première vue sembler facile, mais l’établissement d’un système de partage de données nécessite beaucoup de travail. Les avantages du partage de données ne se limitent pas à l’instauration d’une approche d’équipe à la science. Le partage améliore la qualité, l’efficacité et les résultats de la recherche de plusieurs façons.
La base de données centrale de l’IOC, Centre for Ontario Data Exploration (Brain-CODE), a été créée afin d’aider plus de 200 chercheurs de plus de 35 établissements de l’Ontario à partager leurs données. Cette base de données évoluée est conçue pour emmagasiner, gérer et analyser les différentes données recueillies par les chercheurs dans la province. Voici quelques domaines clés où Brain-CODE apporte une valeur véritable :
Standardisation de différents types de données
Le programme de recherche sur la dépression de l’IOC, le Canadian Biomarker Integration Network in Depression (CAN-BIND), utilise plusieurs techniques pour identifier les marqueurs biologiques, ou biomarqueurs, et prédire la réponse au traitement. Ainsi, il est possible de se distancer du processus d’essais et d’erreurs qui peut survenir lors de la recherche du traitement approprié. Afin de prédire la réponse au traitement, les chercheurs ont besoin d’un moyen pour recueillir énormément de données de plusieurs participants, sur plusieurs sites, à l’aide de plusieurs techniques différentes tout en s’assurant que toutes les données sont compatibles – Brain-CODE leur permet d’y parvenir.
Un composant essentiel du processus de partage des données est la standardisation des outils et des évaluations utilisés par les chercheurs pour recueillir de l’information. En travaillant avec les chercheurs et les cliniciens pour arriver à un consensus, il est possible d’utiliser les mêmes méthodes et de combiner les données. CAN-BIND a récemment publié ses méthodes de recherche qui expliquent comment le programme utilise de nombreuses techniques pour trouver les marqueurs biologiques qui donnent des indications sur la façon dont les gens dépressifs répondent à différents traitements, notamment les antidépresseurs. C’est seulement en utilisant des méthodes standardisées sur des sites partout au Canada que CAN-BIND peut collecter des ensembles de données compatibles afin de cerner les marqueurs qui prédisent la réponse au traitement. Ce travail de base fait en sorte que les découvertes de CAN-BIND sont plus susceptibles d’être appliquées par la communauté de recherche en général et lors des suivis cliniques.
Découverte de nouveaux indices
Le partage des données permet également aux chercheurs de voir, entre les participants, des différences importantes qui auraient pu passer inaperçues. Notre réseau Province of Ontario Neurodevelopmental Disorders (POND) se penche sur les différences et les similitudes biologiques entre les gens atteints de troubles du neurodéveloppement. Ceci permet aux chercheurs de découvrir des mécanismes biologiques communs sous-jacents à ces troubles dans des groupes de personnes, peu importe leur diagnostic précis. Par exemple, les chercheurs de POND ont récemment découvert que les changements dans la force des connexions entre différentes régions cérébrales sont reliés à la sévérité des symptômes comportementaux comme les difficultés sociales et les problèmes d’attention, peu importe le diagnostic de l’enfant. Ces nouveaux marqueurs biologiques peuvent mener à de nouveaux outils de diagnostic et à de nouvelles cibles de traitement.
Optimisation de la valeur de la participation à la recherche
Les participants aux études suivent souvent le long processus d’évaluation avant l’étude, de déplacement, d’évaluation et de visite de suivi pour répondre à une question de recherche. Ces données sont souvent résumées ou moyennées d’une certaine façon dans l’article de recherche final, ainsi il est très difficile pour un autre chercheur d’utiliser ces données directement pour répondre à de nouvelles questions. En partageant des données de haute qualité, il est possible d’utiliser les mêmes ensembles de données dans plusieurs études pour répondre à des questions complètement différentes, ce qui multiplie la valeur de la participation de chaque personne à la recherche. L’étude Sunnybrook Health Sciences’ Brain-Eye Amyloid Memory (BEAM) utilise les mêmes méthodes que l’Ontario Neurodegenerative Research Initiative (ONDRI) de l’IOC. Les deux groupes peuvent ainsi partager des données provenant de 100 participants. Les deux études utilisent Brain-CODE, donc elles sont moins coûteuses et elles demandent moins de temps précieux aux participants. Le partage de données donne une nouvelle vie à l’information existante tout en permettant aux participants de contribuer davantage aux soins de santé en participant à la recherche. Imaginez un futur où les études de recherche pourraient accéder à de grandes quantités de données sans jamais devoir recruter de participants.
Découverte de points en commun entre différents troubles
Des outils tels que Brain-CODE ouvrent également la possibilité d’explorer les biomarqueurs et les mécanismes biologiques communs à différents troubles. Par exemple, plus de 20 % des enfants qui souffrent de paralysie cérébrale sont également atteints d’épilepsie. Le POND est arrivé à des conclusions semblables, et il pourrait y avoir des similitudes et des différences biologiques importantes entre les participants aux programmes de recherche sur la paralysie cérébrale (Childhood Cerebral Palsy Integrated Neuroscience Discovery Network) et l’épilepsie (Epilepsy Research Program of the Ontario Brain Institute) de l’IOC. Cela pourrait aboutir à des connaissances importantes sur les mécanismes biologiques sous-jacents communs aux deux troubles chez certaines personnes et mener à la création de nouveaux outils cliniques.
Garantie de qualité des données
Le partage des données fait également en sorte que les études sont soucieuses de la qualité de leurs données et qu’elles sont transparentes quant à leurs résultats. Les études qui partagent leurs données comportent moins d’erreurs et leurs effets statistiques sont plus robustes1. De plus, lorsque les études partagent leurs découvertes, il est possible de tirer des apprentissages de leurs données, mêmes si elles infirment l’hypothèse du chercheur – contrairement à la proportion estimée de 50 % d’études biomédicales qui demeurent non publiées2. Les avantages du partage de données commencent à être reconnus et utilisés partout dans le monde grâce à des initiatives comme celles du Allen Observatory et du Human Brain Project.
Pour une science plus ouverte et collaborative
Les avantages d’une plate-forme telle que Brain-CODE encourage maintenant d’autres organismes à investir dans des initiatives de partage de données semblables. Le Centre de toxicomanie et de santé mentale (CAMH) a récemment annoncé qu’il mettra au point une plate-forme neuroinformatique basée sur Brain-CODE. Au fur et à mesure que l’utilisation de plates-formes de partage de données s’accroîtra, les occasions d’utiliser ces plates-formes de façon novatrice se multiplieront. Pour en apprendre davantage au sujet de Brain-CODE ou des programmes de recherche de l’IOC, visitez le site www.braininstitute.ca. Ensemble, nous pouvons répondre à des questions importantes sur le cerveau et les troubles cérébraux, et ainsi améliorer la santé cérébrale de tous.
- Wicherts, J.M., Bakker, M. & Molenaar, D. PLoS ONE6, e26828 (2011).
- Chan, A.W. et al Lancet383, 257-266 (2014).
