GGM 

Grille Géno-Médicale : Architecture pour la gestion et l’analyse de données géno-médicales sur grille de calcul

Description du projet

Les grilles de calcul ont connu un fort développement ces 5 dernières années. Des financements conséquents ont été consentis pour faire émerger des infrastructures de grilles de calcul fonctionnelles. Si les travaux sur les intergiciels (middleware) permettant d'utiliser la grille pour des besoins de calcul commencent à donner des résultats positifs, le travail reste entier, ou presque, pour la gestion et l'analyse des données partagées sur la grille.

Ce projet vise ainsi à proposer une architecture logicielle s'appuyant sur les grilles de calcul capable de gérer des données hétérogènes et dynamiques au sein d'entrepôts de données distribués, à des fins d'analyse et de traitement intensifs.

Ce challenge est particulièrement important dans le cadre des grilles biomédicales. En effet, la diffusion des technologies haut débit en génomique/protéomique et la gestion informatique du dossier médical réparti ouvrent des perspectives diagnostiques totalement novatrices.

Parce qu'elles exigent une capacité d'analyse et de traitement considérable et un partage d'informations hétérogènes et très volumineuses à grande échelle, ces technologies apparaissent comme des " cibles " naturelles des grilles de calcul. Or, aucun des outils nécessaires à leur mise en œuvre effective n'existe actuellement :

les entrepôts de données n'ont pas encore été déployés sur grille de calcul, et des problèmes multiples de gestion de données dans ce contexte (hétérogénéité, dynamicité, sécurité, traçabilité, efficacité d'accès) devront être résolus;

le portage efficace sur grille de calcul des algorithmes d'extraction de connaissances (datamining) doit être généralisé à des masses importantes de données dynamiques et hétérogènes réparties à grande échelle ;

des mandataires (proxys) sémantiques doivent être développés pour optimiser/réguler l'utilisation des ressources (calcul, stockage) et assurer une adaptation des données aux droits et besoins des utilisateurs finaux.

Le but du projet est d'étudier ces problématiques en les intégrant dans un cadre logiciel cohérent. Les travaux des équipes participant au projet, ainsi que les travaux classiques de la littérature, seront adaptés à la nature des données manipulées dans ce projet.

Au-delà du domaine médical, ces problématiques se situent au cœur de l'ouverture des grilles de calcul vers la gestion de communautés et d'organisation virtuelles (cf. architecture OGSA) et en conditionnent le déploiement. Par la complexité et la criticité des données et des processus impliqués, l'analyse géno-médicale et le diagnostic intégré constituent des champs d'application particulièrement pertinents en terme scientifique comme en terme d'impact socio-économique.

Les équipes partenaires du projet (LIRIS, IRIT, LIFL), très complémentaires, sont fortement impliquées dans des initiatives en grid computing, fouille de données, algorithmique parallèle, systèmes d'information et entrepôts médicaux. La validation de nos travaux et l'alimentation en données de nos plate-formes de test s'appuieront sur les équipes biomédicales avec lesquelles nous entretenons des relations étroites et anciennes (Génopoles de Lille et Lyon, Hospices Civils de Lyon).

Coordinateur du projet

PIERSON Jean-Marc - Laboratoire d'Informatique en Images et Systèmes d'Information (LIRIS), FRE 2672 CNRS, INSA Lyon, Ecole centrale Lyon, Université Lyon 1

Partenaires