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Le calcul haute performance pour l'analyse de données de neuroimagerie-génétique en grandes dimensions
Benoit DA MOTA, Expert HPC & Bioinformatics, ALLIANCE SERVICES PLUS
Edouard DUCHESNAY, Research engineer, NEUROSPIN
Résumé : Les progrès technologiques en génotypage et en neuroimagerie offrent désormais la perspective d’une analyse jointe afin de mieux comprendre les liens entre des mutations génétiques et des pathologies cérébrales neurologiques ou psychiatriques. Ces études d'associations permettent la découverte de biomarqueurs pour le diagnostic et le suivi de l'évolution de ces pathologies et contribuent à l'identification de cibles pour des thérapies personnalisées. De telles analyses s’appuient sur des données biologiques de très grandes dimensions (millions de nucléotides en génétique, millions de pixels en imagerie). La dimension des données et le volume de calculs imposent l’utilisation de cluster de calcul haute performance (HPC). Dans cet exposé nous présenterons les enjeux scientifiques, les solutions identifiées, et les résultats obtenus sur le supercalculateur Curie dans le cadre d’une étude cerveau complet / génome complet.
Remarque : L'application a besoin de puissance de calcul brute (FLOPS), et la bande passante mémoire est un aspect crucial vu les opérations d'algèbre linéaire impliquées. La quantité de mémoire vive et de stockage n'est par contre pas (ou plus) un verrou.
Ces travaux de recherche sont en lien direct avec la recherche de bio-marqueurs et la médecine personnalisée.
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Biographie : Benoit DA MOTTA
Benoit Da Mota est docteur en informatique diplômé de l'Université d'Angers.
De 2006 à 2011, il étudie les aspects théoriques et la résolution en parallèle de problèmes hautement combinatoires en intelligence artificielle au sein du Laboratoire d'Etude et de Recherche en Informatique d'Angers de l'Université d'Angers.
De 2011 à 2013, au sein de l'équipe-projet Inria Parietal à Neurospin, il effectue des travaux méthodologiques et techniques pour l'analyse conjointe de données de neuroimagerie et de génomique. Cette recherche pluridisciplinaire implique l'utilisation d'importantes ressources de calcul, HPC classique ou cloud computing.
Depuis 2013 chez Alliance Services Plus, filiale du groupe Eolen, il intervient en tant qu'expert sur des projets de R&D en calcul scientifique et bio-informatique. L'équipe dont il fait partie, oeuvre particulièrement pour la démocratisation du HPC, notamment pour les Sciences du vivant.
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Biographie : Edouard DUCHESNAY
Since 2008, I am a permanent researcher working at NeuroSpin: a MRI neuroimaging center within the CEA.
I am developing machine learning algorithms (classification/regression) and multivariate/univariate statistics analysis tools.
My aim is to design algorithms that provide computer-aided diagnosis/prognosis tools or biomarkers discovering methods for brain diseases. I am now integrating genetic (DNA array) together with neuroimaging. The specificity of those data is their large dimensionality in both neuroimaging and genetic (~millions of measurements) compared to the low number of samples (~hundreds). Thus, the guiding thread of all my research is to design feature extraction/selection, sparse and structured machine learning (convex optimisation) algorithms.
I received :
an engineer degree in software engineering from École Pour l’Informatique et les Techniques Avancées (France) in 1997,
a M.Sc. degree in signal/image processing from Rennes 1 University (France) in 1998
a PhD degree in signal and image processing Rennes 1 University (France) in 2001.
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 La participation à cet atelier est gratuite sous réserve des places disponibles
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