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MyoData : comment sont structurées, fiabilisées et utilisées les données produites à l’Institut – Entretien avec Maxime Jacoupy
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Sa mission : structurer, fiabiliser et rendre exploitables les données produites à tous les niveaux au sein de l’Institut.
Votre parcours mêle à la fois biologie et data science, en quoi cette double formation est essentielle ?
M.J. Je suis chercheur, avec une formation complémentaire en data science/intelligence artificielle. L’objectif de la plateforme MyoData est de concevoir des outils à la fois utiles, fiables et compréhensibles par les chercheurs. Pour cela, il faut maîtriser plusieurs langages : ceux de la biologie, de l’algorithmie et des mathématiques. La méthodologie d’analyse peut s’acquérir, mais une base scientifique solide reste indispensable.
Comment se structure l’action de MyoData à l’échelle de l’Institut ?
Vous êtes également impliqué dans GenoTher, biocluster dédié aux thérapies du gèneSéquence d’ADN constituant une unité d’information génétique. Un gène code une protéine assurant une fonction précise. Le gène contient des séquences codantes (exons) et des séquences non codantes (introns).. Quel est votre rôle dans cette structure ?
M.J. À travers l’EDS MyoData, nous interviendrons dans la phase d’analyse des données pré- et post-essai. L’objectif est de développer des outils permettant d’évaluer l’efficacité des traitements, d’anticiper la réponse des patients, ou encore de limiter le recours à des “bras témoins”. Ces travaux reposent sur des approches combinant intelligence artificielle et modélisation statistique.
Quel avenir voyez-vous pour ces pratiques ?
M.J. L’analyse des données est déjà très avancée en oncologie. Dans les maladies rares, il reste du chemin à parcourir, mais c’est précisément ce qui rend le travail passionnant. Dès lors que les données sont bien structurées et accessibles, ces approches peuvent transformer en profondeur la manière de produire des connaissances et d’accompagner les patients.