Un laboratoire de neuroscience collectif: Au delà de FAIR – NeuroWebLab

La recherche biomédicale est en transition vers une plus grande ouverture et un meilleur partage des données. Les principes “FAIR” permettent d’encadrer cette transition. En rendant les résultats de recherche plus facilement trouvables, accessibles, interopérables et reproductibles, ces principes favorisent une science plus incrémentale, où les résultats produits par une équipe de recherche peuvent profiter de façon transparente au reste de la communauté. Le défi de la science ouverte et du partage des données a trouvé un écho considérable dans la communauté des neurosciences : les résultats obtenus dans différents domaines ont clairement montré que le défi de l'énorme diversité interindividuelle des données biomédicales ne pourra être relevé que par l’utilisation de vastes ensembles de données. Par conséquent, des téraoctets de données neuroscientifiques sont librement accessibles sur le Web, y compris des données de dizaines de milliers d'individus, allant de l'échelle de la molécule (génotypage du génome entier), de la cellule (histologie), ou de l'organe complet (IRM, MEG, EEG), à l’échelle de la vie. Cependant, la disponibilité de ces données a fait prendre conscience à la communauté que le partage des données n'est qu'une partie du problème. Pour analyser et exploiter efficacement ces données, les scientifiques ont également besoin d'une méthodologie qui leur permettrait de collaborer, de travailler sur les mêmes données en même temps, au lieu de travailler de manière redondante et en parallèle. Les paradigmes de collaboration distribuée ont été largement explorés et adoptés par la communauté informatique : des outils tels que Git et GitHub permettent à des milliers d'individus de travailler sur un même projet, et des outils grand public tels que Google Docs ou Wikipedia permettent quotidiennement à des millions d'utilisateurs de travailler en collaboration. Par contre, la façon dont la plupart des neuroscientifiques travaillent aujourd'hui sur des données partagées exige le téléchargement local des données, leur traitement local et, éventuellement (quoique extrêmement rare), leur téléchargement sur un serveur partagé. Même si les données étaient trouvables, accessibles, interopérables et reproductibles, le processus serait toujours inefficace, inutile et encombrant.
Nous proposons de développer une plateforme Web - le NeuroWebLab - pour inclure et dépasser les principes FAIR, et permettre aux neuroscientifiques de collaborer simultanément sur les mêmes données, étendant ainsi le paradigme temps réel d'outils tels que Google Docs à différentes modalités de données. Au cours des dernières années, nous avons acquis une vaste expérience dans la création d'outils Web pour la collaboration en temps réel : Brainspell, BrainBox et MicroDraw. Nous proposons de nous appuyer sur cette expérience pour développer une plate-forme Web générale de collaboration scientifique distribuée sur les données ouvertes, qui inclura les types de données que nous développons nous-mêmes, et qui pourrait être également facilement étendue à de nouveaux types de données. Durant les 2 années du projet, nous proposons de développer une plateforme Web open source qui combinera : (1) l'édition collaborative de métadonnées, (2) l'indexation de la littérature en neuroimagerie, (3) la conservation, la visualisation et l'édition de données d'imagerie cérébrale, (4) la conservation, la visualisation et l'édition de données histologiques, (5) un cadre pour la création et l'administration de projets de collaboration d'équipes de recherche distribuées, (6) une interface de programmation applicative (API) qui facilite l'accès aux données des scientifiques.
Notre développement sera conforme aux meilleures pratiques de la science ouverte, y compris les structures de projet et les formats de données standard, et sera largement documenté et publié en open source.