Le cloud computing étend les sciences du cerveau —

Les exemples incluent un enfant qui apprend à lire ; un athlète se remet d’une commotion cérébrale; ou une personne qui a 50 ans et qui se demande où tout le temps est passé. Ce ne sont pas des changements que les gens perçoivent au quotidien. Ils réalisent tout à coup qu’ils sont plus âgés, guéris ou qu’ils ont une nouvelle compétence de développement.

“Le domaine des neurosciences examine le cerveau de plusieurs manières”, explique Franco Pestilli, neuroscientifique à l’Université du Texas à Austin (UT Austin). “Par exemple, nous nous intéressons à la façon dont les neurones calculent et nous permettent de réagir rapidement – c’est une réponse rapide nécessitant une attention visuelle et un contrôle moteur. Comprendre le cerveau a besoin de données volumineuses pour capturer toutes les dimensions du comportement humain.”

En tant qu’expert en sciences de la vision, neuroinformatique, imagerie cérébrale, neurosciences computationnelles et science des données, les recherches de Pestilli ont fait progresser la compréhension de la cognition humaine et des réseaux cérébraux au cours des 15 dernières années.

Pestilli aime comparer le cerveau à Internet, un ensemble puissant d’ordinateurs connectés par des câbles gardant simultanément de nombreuses fenêtres ouvertes et des programmes en cours d’exécution. Si l’ordinateur est sain mais que les câbles ne le sont pas, la communication à longue distance entre les ordinateurs situés dans différentes parties du cerveau commence à échouer. Cela crée à son tour des problèmes pour notre comportement à long terme.

Pestilli et son équipe s’intéressent également à la façon dont les calculs biologiques changent sur de plus longues périodes, par exemple comment notre cerveau change-t-il lorsque nous perdons la vision ?

“Nous avons montré que si vous modifiez l’entrée dans l’œil, cela peut modifier la matière blanche du cerveau, ce qui équivaut au système de câblage du cerveau – tout comme les ordinateurs sont connectés par des câbles, notre cerveau a des millions de câbles reliant des millions de de minuscules ordinateurs appelés neurones.”

Cette recherche a été publiée dans Nature Rapports scientifiques en mars 2021.

Brainlife.io – La plate-forme dont les scientifiques ont besoin pour faire la science qu’ils veulent

De nouvelles technologies cloud deviennent nécessaires pour aider les chercheurs à collaborer, traiter, visualiser et gérer de grandes quantités de données à des échelles sans précédent.

Un aspect clé du travail de Pestilli a commencé en 2017 lorsqu’il a reçu une subvention de l’Initiative BRAIN par le biais de la National Science Foundation (NSF) pour lancer Brainlife.io. À cette époque, il était professeur agrégé en sciences psychologiques et cérébrales à l’Université de l’Indiana.

La plate-forme informatique Brainlife.io fournit une suite complète de services Web pour prendre en charge des recherches reproductibles sur le cloud. Plus de 1 600 scientifiques du monde entier ont jusqu’à présent accédé à la plate-forme. BrainLife.io leur permet de télécharger, gérer, suivre, analyser, partager et visualiser les résultats de leurs données.

Actuellement, la plate-forme sert différentes communautés de scientifiques, de la psychologie aux sciences médicales en passant par les neurosciences, et comprend plus de 600 outils de traitement de données. Brainlife.io intègre différentes expertises et mécanismes de développement pour créer du code et le publier sur le cloud, tout en suivant chaque détail qui arrive aux données.

“Nous avons traité plus de 300 000 ensembles de données à ce jour – et nous servons de nombreux nouveaux utilisateurs car le nombre de scientifiques accédant à notre plate-forme a explosé pendant la pandémie”, a déclaré Pestilli. “Beaucoup de nouvelles personnes sont venues sur Brainlife.io parce qu’elles ont perdu l’accès à leurs installations physiques.”

La plate-forme s’appuie sur une infrastructure de supercalcul pour exécuter des simulations sur du matériel de calcul haute performance (HPC). “Les systèmes nationaux comme Jetstream (Université de l’Indiana/TACC), Stampede2 (TACC) et Bridges-2 (Pittsburgh Supercomputing Center) sont fondamentaux pour ce que nous faisons. Nous avons reçu beaucoup de soutien de l’Extreme Science and Engineering Discovery Environment (XSEDE ) financé par la NSF.”

BrainLife.io est également financé par des prix collaboratifs des National Institutes of Health (NIH) et du ministère de la Défense.

Aina Puce est professeure en psychologie et sciences du cerveau à l’Université d’Indiana. Elle est une néophyte autoproclamée en ce qui concerne Brainlife.io, mais elle est une experte mondiale en neuroimagerie et la chercheuse principale d’une subvention du NIH qui soutient le développement de la gestion et des analyses de données neurophysiologiques sur la plateforme.

“Je me suis lancé dans le grand bain pour aider Franco et son équipe à étendre les fonctionnalités de la plate-forme aux données neurophysiologiques”, a déclaré Puce.

« Brainlife.io nous permet de commencer à effectuer des analyses de pointe, en intégrant des données neurophysiologiques et des données basées sur l’IRM. le flux et l’activité électrique du cerveau changent lors de l’exécution de tâches particulières.”

Bientôt, une suite de nouveaux outils sera disponible sur Brainlife.io pour permettre aux utilisateurs d’intégrer les données EEG (électroencéphalographie), MEG (magnétoencéphalographie) et IRM (imagerie par résonance magnétique), qui sont « uniques et seront extrêmement utiles à la fois pour la science et société », a-t-elle déclaré.

Puce et son équipe explorent actuellement l’activité cérébrale en enregistrant la production électrique, à la fois de manière non invasive du cuir chevelu et de manière invasive de l’intérieur de la tête. Ils détectent également les champs magnétiques produits pendant qu’une personne est au repos et pendant qu’elle effectue des tâches telles que la lecture de messages sociaux d’autres personnes.

“C’est ce que nous apportons à Brainlife.io pour la première fois”, a déclaré Puce.

Découverte des lecteurs de données

Le domaine des neurosciences évolue de petits ensembles de données vers de grands ensembles de données. Des ensembles de données plus volumineux signifient que les scientifiques peuvent extraire des informations statistiquement plus puissantes à partir des informations qu’ils collectent.

De 1 000 sujets à 10 000 sujets à 500 000 sujets, les ensembles de données ne cessent de croître.

Par exemple, l’Adolescent Brain Cognitive Development Study est l’une des plus grandes études à long terme sur le développement du cerveau et la santé de l’enfant aux États-Unis. L’étude recueille des données sur plus de 10 000 cerveaux d’adolescents pour comprendre le développement biologique et comportemental de l’adolescence jusqu’à l’âge adulte. Dans une autre partie du monde, la UK Biobank contient des informations détaillées sur la santé de plus de 500 000 participants qui ont fait don de leurs données génétiques et cliniques pour le bien de la science ; 100 000 de ces participants ont fait don de scintigraphies cérébrales.

“Au fur et à mesure que chaque nouveau projet s’agrandit”, a déclaré Pestilli, “la taille de l’ensemble de données augmente également et, par conséquent, les besoins de stockage et de calcul changent. Nous créons des ensembles de données d’une taille et d’un impact que seuls les superordinateurs peuvent Avec l’avènement récent de l’apprentissage automatique et des méthodes d’intelligence artificielle, et leur potentiel pour aider les humains à comprendre le cerveau, nous devons changer notre paradigme pour la gestion, l’analyse et le stockage des données. »

Pestilli dit que la recherche en neurosciences ne peut survivre que si un écosystème cohérent est construit qui intégrera les besoins des scientifiques avec les besoins matériels et logiciels étant donné l’énorme quantité de données et les questions de prochaine génération à explorer.

Il dit que bon nombre des outils développés jusqu’à présent ne sont pas facilement intégrés dans un flux de travail typique ou prêts à l’emploi.

“Pour avoir un impact sur les neurosciences et connecter la discipline aux technologies les plus avancées telles que l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle, la communauté a besoin d’une infrastructure cohérente pour le cloud computing et la science des données pour apporter tous ces formidables outils, bibliothèques, archives de données, et des normes plus proches des chercheurs qui travaillent pour le bien de la société », a-t-il déclaré.

Heureusement, Pestilli a trouvé un collaborateur aux vues similaires qui partage cette vision en Dan Stanzione, le directeur exécutif du Texas Advanced Computing Center (TACC) et un leader reconnu à l’échelle nationale dans le HPC.

Ensemble, ils prévoient de créer une infrastructure nationale qui fournit un registre de données permanentes et des dossiers d’analyse. Les chercheurs pourront trouver des données et voir de manière plus transparente la racine de la façon dont l’analyse a été menée. L’infrastructure facilitera ce que la NSF) exige dans les propositions de données, et ce que veulent les chercheurs, c’est-à-dire l’impact scientifique et la reproductibilité.

En outre, cela signifie que l’accès aux données, aux méthodes d’analyse et aux ressources informatiques évoluera vers un modèle plus équitable, offrant des opportunités à beaucoup plus d’étudiants, d’éducateurs et de chercheurs que jamais auparavant.

“Cette perspective m’a rendu très enthousiaste à l’idée de rejoindre l’Université du Texas à Austin”, a déclaré Pestilli. Il a déménagé à Austin en août 2020, en plein milieu de la pandémie de COVID-19. Être à l’UT Austin signifie collaborer avec TACC – une des principales raisons pour lesquelles il a accepté un poste de professeur au département de psychologie.

“Je suis convaincu que nous pouvons le faire – cette vision est une partie cruciale de mes efforts ici.”