Analyse conjointe de données de grandes dimensions en neuroimagerie et génétique – GENIM

Nous proposons de développer des méthodes pour l'analyse conjointe des données phénotypiques, de neuroimagerie (endophénotype), et de génétique (Single Nucleotype Polymorphism) de grande dimension. L'enjeu est de mieux comprendre la relation entre la variabilité génétique et les phénotypes grâce aux données de neuroimagerie. Ceci devrait permettre des avancées soit dans le domaine clinique (traitement individualisé), soit dans le domaine de la compréhension du fonctionnement cérébral chez le sujet sain.
Nous rassemblons dans cette proposition des partenaires experts en analyse de données de neuroimagerie (Neurospin), statistiques appliquées (Supelec, Neurospin), neurosciences cognitives (Inserm U562) et génétique humaine (Pasteur).

Notre participation au projet Européen IMAGEN nous permettra d’inclure les données acquises sur un groupe d’adolescents chez lesquels nous étudions les facteurs de risque de l’addiction. Pour ce projet, des images T1, BOLD et de diffusion provenant de 8 centres seront récoltées (1000 sujets déjà acquis), ainsi qu’un échantillon sanguin permettant d’obtenir l’information de variabilité génotypique avec des mesures sur 650 000 SNPs. Enfin, de nombreux tests comportementaux (environ 20) sont acquis dans la cohorte. Neurospin regroupe sur son site les données de l'ensemble du consortium. Par ailleurs, le projet "Localizer" (U562) regroupe des données sur plus de 100 sujets (IRMf, génotypage, scores comportementaux).

Ces données posent de nouveaux défis dans leur analyse, tant pour le clinicien que pour le neuroscientifique. Les données couplant la neuroimagerie et la génétique sont de très grandes dimensions au regard de la taille des cohortes, rendant les techniques statistiques classiques de test d'hypothèse très peu performantes. De plus, une analyse conjointe doit être menée entre les données de neuroimagerie, de génétique et les données comportementales ou démographiques. Nous proposons de 1) développer plusieurs directions de recherche pour le traitement de ces données (Neurospin, Supélec) 2) compléter et étendre le jeu de données du "Localizer" avec un protocole mettant en œuvre des tâches reflétant des processus d'interactions sociales (Inserm U562, Pasteur).

Nous chercherons à réduire la dimension des données de neuroimagerie, en particulier pour les données d'IRMf, avec des stratégies adaptées à la variabilité inter individuelle. En parallèle, nous développerons et testerons des stratégies de réduction des données génétiques (SNP avec ou sans information des haplotypes) au moyen de méthodes multivariées et évaluerons des techniques de correction multiples. Un troisième volet, peu abordé par la littérature, est l’extraction conjointe d’information au moyen d'analyse régularisée et généralisée de corrélation canonique. Le principe est d’extraire les variables explicatives de chaque bloc de données qui présentent des relations avec les variables explicatives d'autres blocs. Nous étendrons ces techniques dans des versions à noyau ou creuse. Nous validerons d'un point de vue méthodologique ces approches au moyen de techniques d'échantillonnage statistique. Un aspect important sera l'interprétation par les partenaires de neuroscience cognitive (U562) et généticiens (Pasteur).
Les développements informatiques seront organisés et des outils logiciels efficaces et documentés seront développés pour permettre leur utilisation par les différents partenaires, méthodologiques dans un premier temps, puis par l'ensemble.

Nous espérons que ce projet apportera des techniques novatrices pour explorer et exploiter des données pour lesquelles il n'existe pas aujourd'hui de méthodes d'analyse adaptées. Ces analyses devraient nous permettre d'avancer dans la compréhension des liens entre l'endophénotype de neuroimagerie des sujets et leur variabilité génétique.