​Le laboratoire a pour mission d'explorer les méthodologies qui permettraient d'inférer et classifier l'organisation cérébrale d'un individu en comparant ses données d'imagerie à celles de plusieurs centaines à plusieurs milliers d'individus. Cet objectif, intéresse les recherches en neuroscience et en épidémiologie pour leur intérêt de décrire la variabilité de l'organisation cérébrale, et la recherche clinique et la médecine pour leur intérêt d'identifier les cas ou cette organisation est pathologique.

Le Ginesislab, implanté à Bordeaux dans le nouveau bâtiment du Neurocampus, a été inauguré le 3 avril 2017.  Ce laboratoire est idéalement placé dans un campus qui intègre des recherches fondamentales, épidémiologiques et applicatives en santé.  Le laboratoire sera codirigé par Marc Joliot directeur de recherche CEA du GIN et Philippe Boutinaud directeur recherche et développement de Fealinx.

Gestion BIG data des corpus de données

Le premier axe de travail consiste dans la gestion intégrée de chaînes de traitement de données d'imagerie avec pour objectifs la conception et l'automatisation de calculs locaux ou déportés dans des centres de calculs. Cet axe intéresse particulièrement les recherches en épidémiologie en fournissant des bio-marqueurs issu de l'imagerie. Les développements seront testés en premier lieu sur la cohorte BIL&GIN (450 individus, GIN) puis valider sur la cohorte d'imagerie I-SHARE portant sur la santé des étudiants.

Classification de prédiction

Le deuxième axe est de développer des méthodes de classification et d'analyse prédictive afin d'appliquer ces méthodes à l'étude des différentes variantes de l'organisation anatomo-fonctionelle cérébrale.  L'ambition est d'utiliser ces méthodes directement sur les données d'imagerie 2D, 3D et 4D, de combiner un apprentissage sur ces données avec des données issues d'autres sources : questionnaires psychologiques, démographie, protéomique, génétique…

Socle de la collaboration

Ce laboratoire s'appuie sur une collaboration entre les deux partenaires, initié dans le cadre du projet ANR intitulé BIOMIST, qui a donné lieu à la création d'une plateforme informatique de gestion des données médicales. Les principes et les fonctionnalités de cette solution ont été publiés très récemment dans un numéro spécial de Frontier in ICT (« Information et Communication Technology ») (Allanic et al. 2017).