L'humanité numérique : Participer au changement de nos enseignements ou le subir ?

L’informatique au coeur de la biologie

La recherche en biologie a été profondément transformée au cours des dernière décennies par les nouvelles technologies qui génèrent de très grande quantité de données et donc par le traitement de ces données. Le paradigme moléculaire qui l’a portée jusqu’à la fin du siècle passé cède place à une biologie basée sur l’analyse de données abondantes. Ce qui justifie la publication n’est souvent plus la description, ni la partie description et technique mais l’analyse et la comparaison des données – avec celles notamment stockées dans des banques de données (ADN, protéines, structures 3D, expression des gènes etc.).

De la biologie virtuelle…? Non, mais au coeur de la recherche expérimentale !

Soulignons qu’il ne s’agit d’opposer du virtuel au réel ou à l’expérimental : l’expérimentation reste centrale dans la recherche, mais change de méthodes et d’outils. Les projets de recherche en biologie consistent toujours à poser les bonnes questions, à imaginer des expériences, puis à faire les expériences. Les expériences génèrent aujourd’hui de très grandes quantités de données (le séquençage par exemple). La recherche expérimentale aujourd’hui repose presque plus sur le choix des analyses informatiques et statistiques pour produire des savoirs nouveaux à partir de ce ‘Big data’ que sur les manipulations. Le traitement de ces données constitue souvent la plus-value centrale d’une publication scientifique.

Nécessaire pour former des citoyens capables de comprendre et décider

Beaucoup de ces projets de grande envergure sont vulgarisés et relayées dans les médias. On sait que les aspects les plus sensationnalistes voire des ​fake news​ sont les plus souvent relayées et qu’en conséquence les élèves et le public sont confrontés à des informations qui ont souvent perdu leur caractère scientifique.

Comprendre ce que ces recherches signifient et comment les mettre en perspective nécessite de comprendre les grandes lignes des méthodes bioinformatiques pour pouvoir en juger la portée et les limites. Ces savoirs et compétences ne sont pas inclus dans les programmes.

Mercredi 9 janvier 2019 Quand l’informatique rencontre la biologie

Dre Frédérique Lisacek, SIB Institut Suisse de Bioinformatique et UNIGE

Comparer des gènes, classifier des virus ou visualiser des macromolécules en trois dimensions est devenu impossible sans des supports et des traitements informatiques, désormais rassemblés sous la dénomination de «bioinformatique». Cette présentation illustrera la contribution de la bioinformatique dans la recherche contemporaine en biologie à travers des exemples de questions pratiquement résolues, telles que l’assemblage automatique d’un génome séquencé, et à résoudre, telles que la prédiction des interactions entre des cellules humaines et des pathogènes ciblés.

• Masseroli, M., Mons, B., Bongcam-Rudloff, E., Ceri, S., Kel, A., Rechenmann, F., … Romano, P. (2014). Integrated Bio-Search: challenges and trends for the integration, search and comprehensive processing of biological information. BMC Bioinformatics, 15(1), S2. https://doi.org/10.1186/1471-2105-15-S1-S2

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Mercredi 16 janvier 2019 Big data et intelligence artificielle en santé : espoirs et défis

Prof. Christian Lovis, Département de radiologie et d’informatique,
Faculté de médecine, UNIGE
La digitalisation est sans doute le phénomène marquant de ce début du 21e siècle. Tous les aspects du quotidien sont inexorablement soumis à devenir interactifs, connectés. Cette digitalisation a pour effet de produire une sorte d’image virtuelle et digitale de la société, de plus en plus précise, qu’on peut comparer à l’évolution des appareils de photos numériques. Sauf que là, il ne s’agit plus seulement d’une image, mais d’un modèle multidimensionnel digital de toute la société. La présentation abordera ce thème, sa genèse, les dangers et les espoirs de cette digitalisation.

• Campus n°132 « Des données partageables plutôt qu’ouvertes  »  ici
• Frederic, E., Chloe, W., & Lovis, Christian. (2016). Positioning Commercial Pedometers to Measure Activity of Older Adults with Slow Gait: At the Wrist or at the Waist? Studies in Health Technology and Informatics, 18–22. https://doi.org/10.3233/978-1-61499-633-0-18
• Lovis, C. (2016, novembre 21). Philosophie.ch – La santé, la maladie, le citoyen et le patient. Philosophie.ch. Consulté à l’adresse https://www.philosophie.ch/fr/philosophie-fr/philosophie-et-sante/la-sante-la-maladie-le-citoyen-et-le-patient
• Meystre, S. M., Lovis, C., Bürkle, T., Tognola, G., Budrionis, A., & Lehmann, C. U. (2017). Clinical Data Reuse or Secondary Use: Current Status and Potential Future Progress. Yearbook of Medical Informatics, 26(1), 38‑52. https://doi.org/10.15265/IY-2017-00

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Mercredi 23 janvier 2019 Médecine personnalisée : des exemples pour mieux comprendre

Prof. Vincent Zoete, SIB Institut Suisse de Bioinformatique
et Université de Lausanne
Dre Marie-Claude Blatter, SIB Institut Suisse de Bioinformatique et UNIGE

Médecine personnalisée, médecine génomique, médecine de précision, qu’en- tend-on par-là? Nous aborderons cette question avec des exemples concrets, basés sur des analyses effectuées en oncologie dans les hôpitaux romands. Quel est le rôle des différents intervenants et notamment des biologistes et des bioinformaticiens? Pourquoi séquencer le matériel génétique des cellules tumorales? Comment interpréter ces données? Pourquoi faire de la modélisa- tion moléculaire? De quoi s’agit-il? Nous verrons ainsi comment les nouvelles technologies permettent de mieux cibler le traitement de certains cancers.

• Bryce, A. H., Egan, J. B., Borad, M. J., Stewart, A. K., Nowakowski, G. S., Chanan-Khan, A., … McWilliams, R. R. (2017). Experience with precision genomics and tumor board, indicates frequent target identification, but barriers to delivery. Oncotarget, 8(16), 27145‑27154. https://doi.org/10.18632/oncotarget.16057

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Mercredi 30 janvier 2019 L’évolution génétique des humains sous la loupe du numérique