Une infrastructure commune pour toute la recherche médicale
Le projet BIOMEDBRIDGES (Building data bridges between biological and medical infrastructures in Europe) regroupe 12 infrastructures européennes de recherche biomédicale, en vue d'éliminer les obstacles au partage de données et à l'interopérabilité dans les sciences de la vie. Il fait le pont entre plusieurs échelles spatiales, espèces, techniques et chercheurs, pour proposer de nouvelles façons d'analyser les problèmes, voire répondre à des questions scientifiques plus complexes. Le projet s'est appuyé sur deux groupes d'outils et des cas d'usage afin de démontrer leur puissance. Il s'agit d'une part d'outils destinés aux chercheurs dans plusieurs disciplines de la biomédecine, et de l'autre d'outils plus spécifiques à certains groupes d'utilisateurs ou sujets de recherche. «Le Meta Service Registry de BIOMEDBRIDGES est un exemple du premier type d'outils. Il regroupe sous un même point d'accès des logiciels et des outils de biomédecine, aidant les chercheurs à les trouver, les comparer et les utiliser. Il peut aider à aborder une question scientifique ou à soutenir une tâche de recherche, par exemple 'Quels sont tous les outils d'ontologie des gènes' ou 'Quels sont les plus souvent cités?' L'utilisateur peut indiquer exactement ce qu'il veut, appliquer diverses options de recherche et de filtrage, et obtenir une liste personnalisée des ressources convenables. La couverture du registre est très vaste, allant du séquençage aux structures et de l'imagerie à l'indexation. Il couvre ainsi la majeure partie des activités de nos partenaires», explique Friederike Schmidt-Tremmel, chef de projet chez ELIXIR et coordinateur de BIOMEDBRIDGES. Un autre exemple est l'outil LAT d'évaluation des exigences légales et éthiques. Il explique aux chercheurs comment utiliser des données sensibles sans être obligé de consulter des experts. Il montre si et comment un certain type et forme de données peut être partagé, et s'il faut prendre d'autres mesures ou contacter un expert, faisant gagner un temps précieux. DIAB Ontology est un exemple du second groupe d'outils. Cette ontologie fait le pont entre les modèles murins et les études sur l'homme dans le cas de l'obésité et du diabète de type 2. «Les chercheurs travaillant sur des patients et ceux qui travaillent sur des modèles murins représentent des groupes différents et généralement séparés, chacun avec sa propre ontologie. Nous proposons pour l'homme plus de 100 études d'associations à l'échelle du génome (Genome-wide association studies, GWAS) annotées par 'diabète', et plus de 750 modèles de souris (phénotypes) annotés par 'glycémie circulante plus élevée'», ajoute M. Schmidt-Tremmel. «L'outil DIAB Ontology 'franchit la barrière' entre les souris modèles et l'homme, en établissant une ontologie spécifique au diabète mais commune aux deux, et en mettant à la disposition des chercheurs cliniciens une somme de données de phénotypes de souris. Ils peuvent ainsi comparer des génomes humains avec ceux d'un modèle expérimental bien établi, la souris, montrant la même maladie, et étudier de plus près les voies du métabolisme du glucose.» Grâce à ces ponts informatisés, le projet compte accélérer le passage depuis la recherche fondamentale vers des applications commerciales, par exemple la mise au point de médicaments. «Le projet BIOMEDBRIDGES a étendu l'outil UniChem, initialement développé dans le cadre de l'infrastructure EU-OPENSCREEN pour relier diverses bases de données de chimie sur de petites molécules. BIOMEDBRIDGES a réalisé la fonction de recherche de connectivité qui permet de trouver non seulement les 'mêmes' composés dans plusieurs ressources, mais aussi des composés 'similaires' qui en diffèrent par certaines caractéristiques. UniChem peut ainsi trouver et relier 60 millions de molécules connexes, dans 21 sources de données du monde, et indiquer si un composé a été breveté et les études qui l'ont concerné», explique M. Schmidt-Tremmel. «Cette fonction peut faciliter grandement les recherches du mode d'action d'un médicament, ainsi que ses usages moins prévus, ce qui est particulièrement important pour mettre au point de nouveaux médicaments en gagnant du temps et de l'argent dès l'étape du filtrage des candidats (repérer les composés qui sont les plus intéressants à étudier).» Le projet a mis en place 5 cas d'usage, étudiant l'intégration des données dans la perspective de leur groupe d'utilisateurs ou d'un projet de recherche concret: PhenoBridge, qui fait le pont entre l'homme et la souris, l'interopérabilité de grands ensembles de données d'images à plusieurs échelles biologiques, la médecine personnalisée (le fait d'intégrer des ensembles complexes de données pour comprendre la pathogenèse et améliorer le choix des biomarqueurs et du traitement), des cellules aux molécules (en intégrant les données de la structure), et enfin l'intégration des données et la terminologie relatives à la maladie à partir de prélèvements de types variés. Une approche en couches Le projet BIOMEDBRIDGES a appliqué une approche en couches pour intégrer les données disponibles: il atteint l'interopérabilité en harmonisant les ressources entre toutes les infrastructures de recherche. Il a fallu commencer par utiliser des solutions bien établies, mais à long terme le projet vise une interopérabilité sémantique et des interfaces utilisateur plus sophistiquées, qui permettront aux chercheurs de trouver, en une seule étape, les informations les plus adaptées à une question scientifique ou à une maladie, parmi des millions d'entrées. «Cette approche progressive et en couches garantit que toutes les infrastructures de recherche et les ressources de données seront systématiquement intégrées à un niveau supérieur», souligne M. Schmidt-Tremmel. «Et presque comme un effet secondaire, ceci engendre l'expertise nécessaire pour que toutes les parties impliquées fassent avancer l'interopérabilité lors de travaux futurs. Cette collaboration continue permet aussi d'atteindre une réelle intégration des données dans les sciences de la vie, peut-être au prix d'un changement de culture.» L'étape suivante CORBEL Beaucoup des outils de BIOMEDBRIDGES sont déjà disponibles via les infrastructures de recherche participant au projet. Ils ont été ou seront intégrés à plusieurs services fournis par ces infrastructures de recherche. Par exemple, les connaissances générées lors du développement du prototype du Meta Service Registry de BIOMEDBRIDGES ont été intégrées dans le service ELIXIR Tools and Data Service Registry (bio.tools) et l'outil LAT sera intégré dans un service plus complet pour soutenir les utilisateurs et les fournisseurs de données sensibles dans le cadre des services communs ELSI (Ethical, legal and social implications), qui seront développés par le nouveau projet de cluster CORBEL. CORBEL a démarré en septembre 2015 et s'appuie sur les résultats de BIOMEDBRIDGES pour créer un système afin d'harmoniser l'accès aux techniques biologiques et médicales, aux prélèvements biologiques et aux services de données qu'exige une recherche de pointe en biomédecine.
Mots‑clés
Biotechnologies, recherche médicale, interopérabilité, partage de données
