Analyse des données multi-omiques et cliniques : la plateforme ICAN I/O

Notre plateforme ICAN I/O - Data sciences

Dans les domaines scientifiques et médicaux d’aujourd’hui, la génération de mégadonnées ou « Big Data » développe l’utilisation de la modélisation mathématique, des statistiques ou encore de l’intelligence artificielle. Ces outils sont essentiels pour gérer et analyser efficacement ces données de santé, révolutionnant ainsi les approches de la biologie.

ICAN I/O est une plateforme d’expertise axée sur l’analyse et l’intégration de données multi-omiques, la découverte de biomarqueurs et la recherche clinique. Notre objectif est d’assurer une gestion sécurisée des données tout au long de leur cycle de vie, en conformité avec les exigences du RGPD.
La plateforme va de pair avec l’évolution des technologies modernes et l’utilisation d’algorithmes robustes pour répondre aux objectifs de recherche grâce à une approche collaborative et holistique intégrant les technologies multi-omiques et l’analyse statistique.
L’équipe comprend des data managers et un data scientist qui possèdent tous une grande expérience acquise en travaillant sur des projets nationaux et internationaux, en collaboration avec d’éminents scientifiques, médecins et chercheurs sur de nombreux sujets scientifiques.
Grâce à cette expertise, l’IHU ICAN se positionne comme un acteur majeur de niveau international capable de générer des données massives en santé.

Voir la charte

Projets majeurs en cours

MAESTRIA : Machine Learning Artificial Intelligence Early Detection Stroke Atrial Fibrillation

Consortium de 18 partenaires d’Europe, des Etats-Unis et du Canada répondant à un appel à projet H2020 sur le diagnostic numérique.
Projet ultra innovant pour mieux détecter la cardiomyopathie atriale, responsable de la survenue de la fibrillation auriculaire et d’accidents vasculaires emboliques, avec l’utilisation du machine learning et de l’IA (Intelligence Artificielle).
L’équipe ICAN I/O Data Science joue un rôle central dans l’intégration des données multimodales (imagerie, clinique, omique) pour améliorer la précision du diagnostic et identifier de nouvelles cibles thérapeutiques, augmentant ainsi l’efficacité du traitement et prévenant les complications.
L’équipe ICAN I/O dirige également le développement du démonstrateur MAESTRIA, une plateforme numérique innovante conçue pour guider l’évaluation et la gestion du risque de fibrillation auriculaire, améliorer les diagnostics et soutenir les décisions thérapeutiques grâce à une approche évolutive et centrée sur l’utilisateur.

ARTEMIs : AcceleRating the Translation of virtual twins towards a pErsonalised Management of fatty lIver patients

Le projet ARTEMIs développe des « jumeaux virtuels » grâce à des modèles informatiques et de machine learning, intégrés dans un système d’aide à la décision clinique (en anglais Clinical Decision Support System ou CDSS) pour la gestion de la maladie métabolique associée au foie gras (MAFLD).
Ciblant une maladie qui touche 25 % de la population, ARTEMIs se concentre également sur l’intervention précoce pour les complications cardiovasculaires associées à la MAFLD.
Ce système vise à personnaliser le traitement en prédisant l’évolution de la maladie, en évaluant l’efficacité des traitements et en encourageant un mode de vie plus sain.
Le projet se termine par une étude de validation de principe visant à évaluer l’efficacité de cette approche intégrée en milieu clinique.

MEDITWIN : l’utilisation du jumeau numérique pour développer la médecine personnalisée de demain

Consortium constitué de 7 Instituts Hospitalo-Universitaires (IHUs) dont l’IHU ICAN, du CHU de Nantes, d’Inria, des startups associées et de Dassault Systèmes
Projet France 2030 annoncé le lundi 11 décembre 2023 en présence du Président de la République Emmanuel Macron.
Utilisation de jumeaux virtuels personnalisés des organes, du métabolisme et des tumeurs cancéreuses
Durée de 5 ans, de 2024 à 2029
Objectifs : proposer un diagnostic de risque de maladie cardiovasculaire pour les patients à haut risque et aider au choix des traitements par les médecins spécialisés pour un suivi efficace des patients

RESIST-PP : lien entre l’alimentation, l’immunité innée et le risque d’infection

Projet financé par l’Union européenne, afin d’explorer la façon dont les régimes riches en graisses induisent une inflammation postprandiale et une dyslipidémie athérogène par le biais d’une endotoxémie métabolique influencée par le microbiote intestinal.
Le projet vise à étudier l’impact des métabolites dérivés des bactéries sur la susceptibilité aux infections des personnes obèses et diabétiques, à analyser les interactions entre les cellules immunitaires et le microbiote sanguin, et à réaliser des études sur des modèles de souris.
La plateforme ICAN I/O participe à ce projet avec l’intégration de données multimodales, l’amélioration de notre compréhension des risques d’infection induits par l’alimentation et l’élaboration de nouvelles stratégies de traitement et de prévention pour les maladies métaboliques et infectieuses.

Management et curation de bases de données

CRF papier

Lecture protocole
Révision CRF papier
Validation CRF papier

Création eCRF

Liste de variables
Implémentation dans REDCap
Test du CRF
Validation du CRF
Création des comptes utilisateurs
Mise en production

Edit Checks

Création et validation du Data-Validation Plan
Développement / Test / Validation– Sélection des champs obligatoires

Extraction

Extraction des données / Création des datasets

Documentation

Guide d’utilisation REDCap
Guide de saisie de l’étude
Data-Management Plan de l’étude

Données Externes

Lien avec données externes

Maintenance eCRF et Contrôle qualité des données

Correction des problèmes
Nouvelle version / Amendement
Gestion des utilisateurs
Etablissement de queries

Monitoring

Mise à disposition du moniteur d’une fraction de données à monitore

Intégration multimodale

La plateforme ICAN I/O est spécialisée dans l’intégration multimodale et participe activement à de nombreux projets nationaux et européens axés sur les études omiques, en collaborant étroitement avec les plateformes ICAN Omics Lipidomics et ICAN Omics Metabolomics.
ICAN I/O utilise une gamme d’analyses allant de l’analyse statistique classique aux algorithmes avancés d’apprentissage automatique (machine learning) pour atteindre les objectifs de l’étude.
L’équipe ICAN I/O développe continuellement des outils de visualisation personnalisés pour améliorer la présentation et l’interprétation des résultats.
La solide expérience de la plateforme est étayée par plusieurs publications scientifiques majeures qui démontrent son expertise.

Omics

Recherche clinique et découverte de biomarqueurs

La plateforme ICAN I/O dispose d’une forte expertise en techniques statistiques et d’apprentissage automatique (machine learning) appliquée à la recherche clinique dans le cardiométabolisme.
Elle élabore des plans d’analyse statistique et effectue des analyses dans des disciplines descriptives, multivariables et de séries temporelles longitudinales à l’aide de divers modèles statistiques. L’expertise de la plateforme s’étend aux prédictions de risque, à l’analyse discriminante, à l’étalonnage et à la validation des modèles, ainsi qu’aux méthodes de classification avancées telles que le clustering et l’analyse ROC. En outre, elle gère l’appariement des scores de propension, l’analyse concurrentielle des risques, l’analyse de survie avec les méthodes de Kaplan-Meier et l’imputation multiple suivie d’une analyse de sensibilité.
Dans le domaine du machine learning, ICAN I/O utilise des méthodes d’ensemble, XG Boost, Random Forest, SVM et PLS-DA, personnalisées pour répondre aux exigences d’études spécifiques et aux types de données. Elle se concentre sur des technologies telles que l’IA explicable, l’inférence causale et le phénotypage profond, et utilise la ML automatisée et l’apprentissage incrémental pour améliorer le traitement des données.
La plateforme a développé des applications web basées sur XG Boost pour une utilisation clinique, a découvert des marqueurs pronostiques et des biomarqueurs, et a développé des scores cliniques, assurant son leadership avec 2 brevets internationaux sur les biomarqueurs.
Son approche innovante est soulignée par de multiples publications à fort impact dans des revues telles que The Lancet, European Heart Journal, Nature Cell Biology, etc.