1- Contexte scientifique et objectifs du projet

Conformément au document E-nnovergne section 7.2, Re-source Auvergne, dans le cadre du Pôle Modélisation, propose le développement d'un programme de mutualisation des ressources transcriptomiques nationales et internationales pour la valorisation des compétences des laboratoires du vivant et des entreprises biotechnologiques en Auvergne. Ces données sont particulièrement intéressantes pour l'industrie pharmaceutique et agro-alimentaire car elles représentent des données sur des pathologies spécifiques ou des points de détails bien particuliers. Des études nationales et internationales précédemment menées par l'Université d'Auvergne et INFOBIOGEN ont permis d'identifier environ 2 000 sources de données transcriptomiques dont 990 ont été jugées exploitables. Le recueil des sources ne concerne que les données brutes issues de la conversion de l'image (analogique) en valeur numérique. Cet état étant caractérisé par un format de données bien précis, seul ce critère sera utilisé pour sélectionner les sources exploitables. Pour précision, ces données concernent essentiellement l'analyse du niveau d'expression génique qui consiste à mesurer à un instant donné, le niveau d'expression des gènes d'un individu. La nature des sources laisse entrevoir une perspective d'unification des données dans un système d'information de bases de données spécialisées. Les modèles de bases définis lors de la mise en oeuvre de l'architecture du système pourront être exportés pour des bases annexes afin de conserver l'homogénéité des structures de données. Cette plate-forme permettra une économie d'échelle avec la possibilité pour chaque intervenant d'accéder directement au fruit de son travail et d'atteindre une masse critique afin d'obtenir une reconnaissance internationale.

2- Description du projet

Le projet est décomposé en 5 étapes successives qui consistent à remettre à jour le catalogue des sources de données exploitables, à sélectionner les sources de données bio-informatiques utiles, à définir et programmer la structure de la base de données régionale, à créer une plate-forme d'algorithmes de traitements de données transcriptomiques et à former les structures locales à l'utilisation de ce système. Plus précisément, en fonction des besoins des laboratoires et entreprises locales, il est proposé de regrouper ces données en 5 familles suivant les technologies ( microarrays ou SAGE) et les natures de l'analyse (Statique, Dynamique ou en composante indépendante). La réalisation de cet ensemble de données est particulièrement innovante. Elle a déjà été demandée par un programme de Cluster Euréka du nom d'INSYSBIO comprenant l'ensemble des acteurs du secteur pharmaceutique. Elle possède deux atouts majeurs qu'il s'agit d'exploiter : fusion des données utiles mais actuellement peu accessibles pour les laboratoires et entreprises, édifier les modèles de données des plateaux d'analyses à haut débit spécifiques aux laboratoires et entreprises locales. On peut donc dire que cette réalisation permet d'unifier les données passées, présentes et futures dans les applications transcriptomiques propres aux laboratoires et entreprises locales.

3- Usage public ou contrôlé

Les données stockées seront à usage public et le système d'information créé pourra être dupliqué pour des utilisations futures. L'idée principale du projet est de permettre aux structures locales de s'accaparer un verrou technologique.

4- Résultats attendus

La connaissance transcriptomique est d'actualité dans la mise en place du plateau de recherche médicale. En effet, il apparaît de plus en plus qu'une des futures voies de diagnostic médical se trouve dans le développement de technologies transcriptomiques. Ainsi, la présence d'un plateau d'analyses transcriptomiques permettrait de valoriser les données propriétaires des laboratoires et des entreprises, et de favoriser des développements ultérieurs (centre Jean Perrin, U 384, CIC ...), de mettre au point des kits de diagnostic (centre Jean Perrin, U 384, CIC ...) et ainsi de dynamiser la création d'entreprises (U 384). Enfin, le transfert de technologie doit permettre l'émergence d'un pôle de compétence en enseignement des statistiques appliquées aux problèmes d'analyses transcriptomiques. La composante statistique apparaît comme incontournable dans la maîtrise efficace des outils bio-informatiques exposés dans ce document.

LifeGrid, le système d'information régional