ARIANNA: Un environnement de recherche pour les études de neuroimagerie dans les "troubles du spectre de l'autisme"

Aperçu: G.M.

La complexité et l'hétérogénéité des "troubles du spectre de l'autisme" (TSA) nécessitent la mise en œuvre de techniques d'analyse dédiées pour obtenir le maximum de l'interrelation entre de nombreuses variables qui décrivent les personnes diagnostiquées, allant de la caractérisation phénotypique clinique et du profil génétique aux images cérébrales structurelles et fonctionnelles.

Le projet ARIANNA a développé un environnement de recherche interdisciplinaire collaboratif qui est facilement accessible à la communauté des chercheurs travaillant sur le TSA (https://arianna.pi.infn.it). Les principaux objectifs du projet sont: analyser les données de neuroimagerie acquises dans de multiples sites avec des approches multivariées basées sur l'apprentissage par machine; Pour détecter les caractéristiques cérébrales structurelles et fonctionnelles qui permettent de distinguer les personnes avec TSA des sujets témoins; Identifier les critères basés sur la neuroimagerie pour stratifier la population avec TSA pour soutenir le développement futur de traitements personnalisés. La gestion et le stockage sécurisés des données sont garantis dans le cadre du projet, ainsi que l'accès à des ressources informatiques rapides ou basées sur le cloud.  

Cet article décrit l'architecture basée sur le Web, l'infrastructure informatique et les flux de travail d'analyse collaborative à la base de l'environnement de travail interdisciplinaire ARIANNA.  

Il démontre également la fonctionnalité complète de la plate-forme de recherche.  

La disponibilité de cet environnement de travail innovant pour l'analyse des informations cliniques et neuro-imagerie des personnes atteintes de TSA devrait aider les chercheurs à démêler des données complexes, ce qui facilite leur interprétation. 

Comput Biol Med. 2017 May 17;87:1-7. doi: 10.1016/j.compbiomed.2017.05.017.

ARIANNA: A research environment for neuroimaging studies in autism spectrum disorders

Retico A¹, Arezzini S², Bosco P², Calderoni S³, Ciampa A², Coscetti S², Cuomo S⁴, De Santis L⁵, Fabiani D², Fantacci ME⁶, Giuliano A², Mazzoni E², Mercatali P⁴, Miscali G⁵, Pardini M⁵, Prosperi M⁷, Romano F⁴, Tamburini E⁸, Tosetti M⁷, Muratori F³.

Author information

1

National Institute for Nuclear Physics (INFN), Largo Bruno Pontecorvo 3, 56127 Pisa, Italy. Electronic address: Alessandra.Retico@pi.infn.it.

2

National Institute for Nuclear Physics (INFN), Largo Bruno Pontecorvo 3, 56127 Pisa, Italy.

3

IRCCS Stella Maris Foundation, Viale del Tirreno 331, 56128 Pisa, Italy; Department of Clinical and Experimental Medicine, University of Pisa, Pisa, Italy.

4

Institute of Legal Information Theory and Techniques (ITTIG) of the National Research Council, Via de' Barucci 20, 50127 Florence, Italy.

5

NET7 S.r.l., via Marche 10, 56123 Pisa, Italy.

6

National Institute for Nuclear Physics (INFN), Largo Bruno Pontecorvo 3, 56127 Pisa, Italy; University of Pisa, Physics Department, Largo Bruno Pontecorvo 3, 56127 Pisa, Italy.

7

IRCCS Stella Maris Foundation, Viale del Tirreno 331, 56128 Pisa, Italy.

8

I+ S.r.l., Piazza Puccini 26, 50144 Florence, Italy.

Abstract

The complexity and heterogeneity of Autism Spectrum Disorders (ASD) require the implementation of dedicated analysis techniques to obtain the maximum from the interrelationship among many variables that describe affected individuals, spanning from clinical phenotypic characterization and genetic profile to structural and functional brain images. The ARIANNA project has developed a collaborative interdisciplinary research environment that is easily accessible to the community of researchers working on ASD (https://arianna.pi.infn.it). The main goals of the project are: to analyze neuroimaging data acquired in multiple sites with multivariate approaches based on machine learning; to detect structural and functional brain characteristics that allow the distinguishing of individuals with ASD from control subjects; to identify neuroimaging-based criteria to stratify the population with ASD to support the future development of personalized treatments. Secure data handling and storage are guaranteed within the project, as well as the access to fast grid/cloud-based computational resources. This paper outlines the web-based architecture, the computing infrastructure and the collaborative analysis workflows at the basis of the ARIANNA interdisciplinary working environment. It also demonstrates the full functionality of the research platform. The availability of this innovative working environment for analyzing clinical and neuroimaging information of individuals with ASD is expected to support researchers in disentangling complex data thus facilitating their interpretation.

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PMID: 28544911

DOI: 10.1016/j.compbiomed.2017.05.017