• La plateforme Brain-CODE de l'Institut ontarien du cerveau positionne l'Ontario comme un chef de file mondial en recherche sur la santé cérébrale en rendant accessible aux chercheurs du monde entier les données de près de 30 000 participants.
  • Une avancée majeure menée par l'Ontario permet désormais de mieux cibler le traitement de la dépression. Dans le cadre d'essais cliniques internationaux, des chercheurs ont utilisé les données de CAN-BIND de l'IOC pour identifier des marqueurs de connectivité cérébrale capables de prédire la réponse aux antidépresseurs.
  • L'infrastructure de l'IOC génère des découvertes à l'échelle mondiale, de la transformation des soins liés à la dépression à la détection du déclin cognitif, elle fait de l'Ontario une véritable « épine dorsale de l'innovation » en recherche sur la santé du cerveau.

Brain-CODE transforme la façon dont les chercheurs du monde entier font progresser la compréhension de la santé du cerveau. En mettant à la disposition des chercheurs des ensembles de données puissants provenant de près de 30 000 participants, la plateforme de neuro-informatique de l'Institut ontarien du cerveau permet à la communauté scientifique mondiale d'explorer les liens entre les symptômes, la biologie et la maladie, ouvrant la voie à des diagnostics plus précis et à des traitements plus personnalisés pour les patients du monde entier.

La plateforme Brain-CODE est plus qu'un simple service d'archivage; c'est un outil de recherche transformateur qui s'est imposé comme une pierre angulaire de la recherche en neurosciences. Grâce à ses données exhaustives sur diverses pathologies, notamment les commotions cérébrales, la dépression, les troubles neurodéveloppementaux, l'épilepsie, la paralysie cérébrale et les maladies neurodégénératives, la plateforme a répondu à 339 demandes de données émanant de chercheurs et d'entreprises du monde entier. Cette année seulement, ce sont plus de 600 chercheurs qui l'ont utilisée activement, ce qui témoigne de sa portée croissante.

Brain-Code a été reconnue dans une publication du Centre sur les politiques scientifiques canadiennes comme étant l'« épine dorsale de l'innovation » grâce à ses systèmes de données sécurisés et interexploitables. Sa portée se mesure aux découvertes qu'elle rend possibles – des percées qui transforment déjà les soins offerts aux patients et qui façonnent l'avenir de la santé du cerveau.

Révolutionner le traitement de la dépression grâce à la médecine de précision

Ce potentiel de transformation est déjà visible dans les découvertes révolutionnaires. Pendant des dizaines d'années, trouver le bon antidépresseur a été un processus d'essai et d'erreur frustrant. Pendant des semaines, les patients devaient expérimenter des traitements qui s'avéraient inefficaces. Une étude révolutionnaire publiée dans la revue JAMA Network Open a tout changé.

Alimentée par les données du Brain-CODE du Réseau canadien d'intégration des biomarqueurs en dépression (CAN-BIND), l'un des programmes de découverte intégrés de l'IOC, et soutenue par les Instituts nationaux de la santé et de la recherche médicale, cette recherche représente une étape importante vers le traitement personnalisé de la dépression.

En utilisant des modèles d'apprentissage automatique entraînés au moyen de données cliniques et de neuro-imagerie provenant de plus de 350 participants à deux essais cliniques, dont l'étude fondamentale de CAN-BIND, des chercheurs ont évalué si leurs algorithmes pouvaient prédire de façon fiable quelles personnes répondraient aux antidépresseurs courants. Ils ont constaté que l'ajout d'un marqueur de connectivité cérébrale aux données cliniques traditionnelles – comme l'âge, le sexe et la gravité initiale de la dépression – améliorait considérablement la performance des prédictions dans les deux études.

L'étude a révélé que les schémas de connectivité cérébrale peuvent considérablement améliorer la prédiction de la réponse des patients atteints de trouble dépressif majeur aux antidépresseurs. En alliant neuro-imagerie avancée et données complètes, cette approche fondée sur les données probantes rapproche la recherche d'un avenir où chaque patient pourra recevoir le traitement le mieux adapté dès le début, accélérant ainsi la guérison.

Cette percée est le fruit de plusieurs années d'intégration et d'analyses rigoureuses des données, comme l'a expliqué le chercheur principal, le Dr Peter Zhukovsky, lors d'une entrevue.

« Dans le cadre de deux essais cliniques à grande échelle aux États-Unis et au Canada, nous avons identifié un marqueur de connectivité du cerveau capable de prédire la réponse aux antidépresseurs courants », a expliqué le Dr Zhukovsky. Ce dernier a mené ces travaux durant son postdoctorat à la Harvard Medical School sous la direction du Dr Diego Pizzagalli, avant de se joindre au Centre de toxicomanie et de santé mentale.

Des analyses transversales comme celle que nous avons effectuée dans le cadre de ce projet feront progresser les objectifs de la médecine de précision. Nous espérons que ces efforts aideront à aiguiller les patients vers les traitements qui sont les plus susceptibles de fonctionner pour eux.

Dr Peter Zhukovsky, scientifique, au Centre d’imagerie de la santé du cerveau du Centre de toxicomanie et de santé mentale

« L'harmonisation des données et la création d'une base de données à grande échelle avec différents traitements ne sont pas chose facile », a-t-il ajouté. Cependant, nous espérons que des analyses transversales comme celle que nous avons menée [avec les données de Brain-CODE] dans le cadre de ce projet feront progresser les objectifs de la médecine de précision. Nous espérons que ces efforts aideront à aiguiller les patients vers les traitements qui sont les plus susceptibles de fonctionner pour eux. »

Cette percée a de profondes répercussions sur les soins offerts aux patients. Plutôt que de se limiter à des biomarqueurs propres à certains essais ou populations, cette recherche axée sur les données vise à développer des outils largement applicables, susceptibles de transformer la façon dont les médecins prescrivent les antidépresseurs, en passant d'une approche fondée sur l'intuition à une précision appuyée par les données. Cette avancée permettrait de réduire la période d'essais-erreurs durant laquelle les patients continuent souvent de souffrir de symptômes persistants.

Détecter le déclin cognitif grâce à l'analyse de la démarche

La portée de Brain-CODE s'étend à d'autres troubles cérébraux. Le programme Recherche à l'aide des données de l'Initiative de recherche sur les maladies neurodégénératives de l'Ontario (ONDRI), l'un des premiers programmes de recherche de l'IOC, a mis au point une nouvelle approche pour détecter les déficiences cognitives dans les maladies cérébrovasculaires par l'analyse de la démarche et l'apprentissage automatique.

Une étude réalisée par des chercheurs au Portugal, publiée dans la revue Springer Nature, a constaté que l'analyse de la façon dont les gens marchent – en particulier lorsqu'ils exécutent des tâches mentales comme la soustraction – pouvait déterminer avec précision le déclin cognitif. Grâce à l'apprentissage automatique et à l'analyse des données de la démarche, les chercheurs ont atteint une sensibilité de 96,6 % dans la détection des troubles cognitifs. Lorsqu'elle est combinée à des tests cognitifs traditionnels, la méthode offre une sensibilité élevée (93,1 %) et une précision améliorée (72,2 % de spécificité diagnostique).

Les données de l'ONDRI montrent que l'analyse de la démarche pourrait constituer un outil diagnostique précieux pour repérer les déficiences cognitives chez les patients atteints d'une maladie cérébrovasculaire. Cette approche représente ainsi une solution de rechange pertinente, voire un complément utile aux autres évaluations de la démence.

Ces travaux démontrent comment l'utilisation secondaire de données sur des plateformes comme Brain-CODE permet aux chercheurs de découvrir des liens inattendus entre notre façon de marcher et notre façon de penser, ce qui peut améliorer la détection précoce du déclin cognitif.

Favoriser la réussite grâce au partage des données

Les recherches de Brain-CODE démontrent l'importance de divulguer les données dans la recherche en neurosciences pour favoriser l'innovation. La plateforme montre que lorsque les chercheurs peuvent accéder aux ensembles de données partagés et les analyser, ils sont en mesure de faire des découvertes qui améliorent les résultats du traitement, qu'il s'agisse de découvrir le bon traitement ou de nouvelles approches diagnostiques.

Alors que le domaine évolue vers le partage fédéré des données – un modèle qui permet aux chercheurs de collaborer à partir de multiples ensembles de données sans déplacer les données sensibles de leur lieu sécurisé –, l'expérience de l'Ontario avec Brain-CODE constitue une base solide pour cette transition. La plateforme de neuro-informatique de l'IOC a créé des systèmes sécurisés qui permettent aux chercheurs de travailler ensemble tout en protégeant la vie privée des patients, établissant ainsi un modèle pour l'infrastructure de recherche future.

À chaque nouvel ensemble de données et à chaque découverte, Brain-CODE accélère le rythme des percées en matière de santé cérébrale, rapprochant un peu plus la promesse de traitements personnalisés pour les patients du monde entier.

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