SecureData4Health (SD4Health) est une infrastructure en nuage sécurisé permettant l’analyse et le partage de données épi/génomiques et de santé. En établissant une plateforme de base de données sur SD4Health, nous comblons les besoins de nos membres qui possèdent d’importants ensembles de données, mais qui n’ont pas les infrastructures informatique et analytique requises pour la recherche biomédicale. L’infrastructure de SD4Health (10 272 cœurs CPU, 60 GPU, 23,7 PB de stockage en ligne, politiques et logiciels de sécurité, protection de la vie privée, le tout intégré dans des centres de données existants) ouvrira la voie à des avancées majeures en soutenant un éventail de projets de recherche et translationnels qui génèrent des données, mais manquent actuellement de ressources de calcul et d’analyse adéquates. La plateforme SD4Health soutiendra les projets en cours et à venir, amplifiera notre capacité à utiliser et à partager les données génomiques et de santé, nouvelles et existantes, et favorisera les investigations cliniques et la recherche biomédicale.
Sur le site web du réseau, les chercheurs auront accès à un répertoire contenant les modèles animaux existants, les lignées cellulaires, les modèles transgéniques, les tissus disponibles et les ensembles de données correspondants. Actuellement, de nombreux chercheurs du réseau utilisent les mêmes modèles en recherche DOHaD, par exemple l’exposition des parents à des régimes riches en gras ou la carence en micronutriments. Cette base de données consultable permettra de mettre en relation les chercheurs utilisant les mêmes modèles, mais avec des intérêts différents (p. ex. tissues spécifiques), afin de maximiser l’utilisation des fonds de recherche tout en réduisant le nombre d’animaux, et de favoriser les collaborations.
La plateforme Maelstrom (www.maelstrom-research.org) vise à 1) optimiser l’utilisation des données de recherche en donnant accès à un catalogue international d’études et de variables, et 2) faciliter la gestion de projets de recherche collaboratifs en offrant gratuitement un accès à des logiciels et à des méthodologies pour harmoniser, intégrer, et documenter facilement et de façon économique les données de recherche. Ces outils sont développés depuis 20 ans par un groupe de chercheurs dirigé par Dre Isabel Fortier. Les chercheurs du réseau ODISÉ mènent des études de cohortes de naissance d’envergure et collaboreront avec l’équipe de Maelstrom pour optimiser l’utilisation des données de recherche et les modèles d’acquisition de données. Cette collaboration permettra par exemple, d’établir des recommandations sur les informations essentielles à recueillir et les procédures recommandées pour ces études de cohortes portant sur les périodes de la péri-conception, la grossesse et l’enfance.
