Neurosciences

Cette page dédiée présente l’un des thème / domaine stratégique actuellement en discussion dans le cadre de notre Programme de financement de recherche stratégique. L’ensemble des thèmes / domaines en discussion est indiqué sur la page du programme. Chaque page dédiée (y compris celle-ci) peut être à un niveau de détail et de maturité variable. Pour participer à la discussion sur ce thème ou en proposer de nouveaux, veuillez utiliser ce formulaire. Si vous souhaitez être tenu.e au courant des développements autour de ce thème / domaine, inscrivez-vous ci-dessous.

Description et justification du domaine

Expertise québécoise et canadienne reconnue en neurosciences, incluant l’imagerie du cerveau et leadership croissant en neuroscience computationnelle. Parmi les priorités de plusieurs centres de recherche UdeM (CRCHUM, CRIUGM, CR-CHU Ste-Justine, CIRCA), et autres universités (McGill, e.g. MNI/INM et Douglas), USherbrooke, ULaval (CERVO), et regroupements (e.g. UNIQUE) ou réseaux de recherche (RBIQ).

Ajout 30/06 : Ideal vehicle for working across tri-council funding (NSERC, CIHR, SSHRC; New Frontiers), levels of analysis (molecules, systems, society) and solving important medical (brain disorders) and societal (income/neighborhood inequalities) problems.

Ajout 30/06 : Montréal est un centre mondial dans le domaine des neurosciences, et l’Université de Montréal est reconnue aussi bien au niveau fondamental (modèles animaux) que des neurosciences cognitives et cliniques. Les retombées sociétales de ce domaine sont majeures, notamment concernant les troubles du système nerveux, et s’alignent avec de multiples priorités institutionnelles (la vie repensée, santé numérique).

Ajout 13/07 : Les sciences neurologiques ont toujours été une priorité autant au niveau gouvernemental qu’universitaire, incluant à l’Université de Montréal, au CHUM et au CRHUM où se concentrent une masse critique de neurologues, cliniciens-chercheurs et chercheurs en neurosciences hautement qualifiés. Avec ses 32 neurologues, le service de neurologie du CHUM a identifié comme priorité le développement d’une base commune de données multimodales (clinique, neuroimagerie, neurophysiologie, génétique, tissus biologiques, objets connectés) pour mieux comprendre l’épidémiologie, la génétique et les déterminants de la santé, améliorer le processus diagnostique et développer la médecine de précision des maladies neurologiques.

Plusieurs bases de données indépendantes existent déjà au sein des sous-groupes du service (sclérose en plaques, troubles du mouvement, épilepsie, neurovasculaire etc.). Il est critique a) de mettre en place un environnement structuré pour le maillage des données déjà accumulées ; b) systématiser la cueillette des données des 24 000 visites/an de la clinique de neurologie du CHUM et c) intégrer un ensemble d’outils et de méthodologies pour exploiter les données incluant la conception et l’utilisation de modèles et d’algorithmes pour faciliter la prise de décisions.

La base de données devra être compatible avec d’autres initiatives internationales. Le modèle, l’infrastructure et les outils développés pour les sciences neurologiques pourront évidemment être appliquées à d’autres regroupements-clientèles (ex. oncologie, cardiologie, chirurgie etc.).

There is an important link & complementary between Neuro-inspired AI and AI for understanding the brain. Certainly, as we better understand the brain, and its failure modes, we will better understand the powerful algorithms it employs, and their shortcomings, that will allow us to build better AI systems, and AI models of the brain. The field of Neuro<->AI research is ripe for impact and breakthroughs, and Montreal is well poised to play a leading role in such efforts internationally. There is an important overlap with this proposed theme and the « Neuro-AI » theme which will be submitted tomorrow.

15/07 : Expertise scientifique locale qui est complémentaire aux développements en IA et santé numérique. Expertise scientifique locale exceptionnelle à Montréal; stratégie gouvernementale/universitaire pour développer les neurosciences étant donné le nombre grandissant de personnes atteintes de maladies neurologiques au Québec, au Canada et sur la scène mondiale

Contexte

Mots-clefs : modélisation, neuroscience computationnelle, intelligence, apprentissage, perception, décision, représentation, biologie des systèmes, bioimagerie, radiologie, cerveau, neurologie, neuropsychiatrie, santé, social and physical environment, multi-omics characterization, nanotechnology, autonomous vehicles, social media, intelligence numérique, bases de données, gestion de données, systèmes de recommandation, médecine de précision, soins individualisés, prévention de précision, Cognitive neuroscience of language, natural language processing, language in clinical populations, microbiote, cerveau, moelle épinière, neurophysiologie, neuroimagerie, cognition, neurodegenerescence, neurogénétique, neuroinflammation, santé mentale, objets connectés

Organisations pertinentes :

• FRQ, Brain Canada, Siemens
• Tri-council agencies, New Frontiers in Research Fund, NIH, NSF, Horizon Europe, Statistics Canada, Environics, Google, Facebook, ENIGMA, CHARGE, ES Forum
• Le service de neurologie du CHUM; La direction du CHUM; Le CRCHUM (incluant CITADEL); La Fondation du CHUM; La SENCRL du service de neurologie; Le Département de Neurosciences de l’Université de Montréal; Fondation Weston; La philantrophie; Organismes publics subventionnaires; Brain Canada.
• Domaine à intersection de fonds en science et technologie, santé et sciences sociales, Google, IBM
• CRSNG, CRIBIQ, Fédération des producteurs de porc, n’importe quel partenaire industriel voulant travailler sur le stress
• IRSC, CRSNG, CRSH, Brain Canada, Weston Brain Institute, Canadian Brain Research Strategy, International Brain Initiative, International Progressive MS Alliance, Alzheimer’s Association, International League against Epilepsie, International Alliance of ALS/MND Associations
• Fondations -Regroupements de patients atteints de maladies neurologiques, sclérose en plaques, Alzheimer, Parkinson, Huntington, Epilepsie, Ataxie, Dystrophie musculaire

Personnes pertinentes suggérées durant la consultation : 

Les noms suivants ont été proposés par la communauté et les personnes mentionnées ci-dessous ont accepté d’afficher publiquement leur nom. Notez cependant que tous les noms des professeur.e.s (qu’ils soient affichés publiquement ou non sur notre site web) seront transmis au comité conseil pour l’étape d’identification et de sélection des thèmes stratégiques. Notez également que les personnes identifiées durant l’étape de consultation n’ont pas la garantie de recevoir une partie du financement. Cette étape sert avant tout à présenter un panorama du domaine, incluant les personnes pertinentes et non à monter des équipes pour les programmes-cadres.

• Pierre Bellec
• Patricia Conrod
• Julien Cohen-Adad
• Karim Jerbi
• Oury Monchi
• Tomas Paus
• Pierre Rainville
• Dang Khoa Nguyen
• Alexandre Thibodeau
• Eilif Muller
• Nathalie Arbour
• Elie Bou Assi
• Michael Chassé
• Guillaume Lajoie

Plusieurs potentiels suivant la structure thématique de UNIQUE :

https://www.unique.quebec/research

Ajout 30/06 :

Two (focused) examples:

1. Using AI in combination with cellular-level data (e.g., single-cell transcriptomics) to build models of neural circuits and, in turn, relate these to systems-level phenotypes (derived by MRI) of brain development and aging, as well as various brain disorders (e.g., autism, schizophrenia, dementia);
2. Using AI on publicly available data (e.g., social media, satellite images, purchasing patterns) to characterize social environment on a neighbourhood level (and, in run, relate these to our population-level studies of brain health).

Ajout 30/06 :

Un enjeu majeur dans le domaine des neurosciences est la gestion des données de recherche. La nature de l’enjeu est double. Tout d’abord, la complexité des données générées. Certaines données, comme les mesures de l’activité cérébrales, sont volumineuses, difficiles à visualiser, et riche en méta-données (notamment position spatiale des sites d’enregistrement). Par ailleurs, les données sont souvent multi-modales, et contiennent, entre autres, des annotations détaillées du comportement du sujet de recherche. Un deuxième enjeu est, chez l’humain, le cadre éthique et légal du partage des données. Cet enjeu est démultiplié car de nombreux chercheurs en neuroscience opèrent dans des centres de recherche en santé, qui ont une culture très conservatrice dans le domaine du partage des données. Je pense qu’un groupe de travail sur la gestion des données de recherche en neurosciences aurait un impact très important sur la valorisation de ces données à l’UdeM. Il existe plusieurs initiatives d’envergure déjà sur le campus, notamment CITADEL, qui s’intéressent principalement aux données de recherche dans le domaine clinique. J’ai démarré récemment un groupe baptisé donUM pour les données purement recherche (données neuroimagerie université de Montréal) qui implique à date le CRIUGM, Sacré Coeur, Sainte-Justine, le groupe de J Cohen-Adad à Polytechnique et le consortium santé numérique sur le campus. La technologie employée s’inscrit directement dans le cadre de la plateforme canadienne pour les neurosciences ouvertes (conp.ca) dont je suis membre du comité exécutif, et est également compatible (nécessaire, en fait) à l’intégration dans des lacs de données telles que CITADEL. Je crois qu’un tel groupe aurait toute sa place dans une initiative IVADO en neurosciences.

Une autre ligne de recherche importante est la conception de modèles pour les données multicentriques. Cette conception peut viser à mieux capturer, de manière retrospective, les facteurs systématiques de variance inter-sites de manière statistique ou via des modèles d’apprentissage profonds en neuroscience (P Bellec, D Bzdok, G Dumas travaillent dans cette direction, entre autres). Une autre approche est d’entrainer un modèle de manière continuelle, un site à la fois, ce qui évite d’avoir à sortir les données du site de recherche pour entrainer le modèle. Cette approche est centrale dans le programme de recherche de J Cohen-Adad, et connecte sur le plan de la modélisation au programme de recherche de plusieurs membres du Mila (Rish, Chandar, par exemple) ainsi qu’à de nombreuses applications dans de grands jeux de données multicentriques (Conrod, Jacquemont, par exemple). Un groupe de travail sur la modélisation des données multicentriques en neurosciences serait donc très pertinent de mon point de vue pour une initiative IVADO, et complémentaire de l’effort de génération de données multicentrique décrit ci dessus.

Ajout 13/07 : Le service de neurologie de CHUM a accès à d’importants volumes de données cliniques, génétiques, neurophysiologiques, tissulaires et de neuroimagerie en raison du bassin de population qu’il dessert, de ses plateformes technologiques et de son expertise en clinique et recherche. Des obstacles subsistent pour optimiser la collecte, le stockage et l’utilisation de ces données à des fins de recherche médicale. Un chantier permettant de structurer ces données de manière systématique et rigoureuse est nécessaire pour exploiter optimalement ces données. Quatre programmes-cadres sont identifiés :

• Plateforme de collecte de données centralisée pour les données de neurologie (multimodales et multidisciplinaires)
• Soins individualisés en neurologie
• Système de santé de précision en neurologie
• Prévention de précision en neurologie

Ajout 15/07 : Intelligence numérique en neurosciences, outils prédictifs des trajectoires des patients atteints de maladies neurologiques, Développement de mesures de fonctions cognitives en lien avec des outils de neuroimagerie.

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17 juin 2021 : Première version

3 juillet 2021 : Compléments d’information sections “Description” et “Programmes-cadres”. Ajout de noms de personnes pertinentes.

13 juillet 2021 : Modification de toutes les sections suite à la réception d’informations additionnelles.

15 juillet 2021 : Compléments d’information sections “Description” et “programmes-cadres”. Ajout de noms de personnes pertinentes.