Se concentrer sur la mission du groupe

Le groupe Vital-IT, dirigé par Mark Ibberson, apporte son expertise en bioinformatique à des projets et initiatives nationaux et internationaux , en collaboration avec des partenaires universitaires et industriels. Grâce à son expertise combinée en biologie computationnelle, en gestion des données et en génie logiciel, l'équipe développe des solutions sur mesure pour répondre à des questions biologiques complexes. Cela inclut l'exploitation des données biomédicales et omiques afin d'améliorer le diagnostic, la prévention et le traitement du cancer, du diabète et d'autres problèmes majeurs de santé publique. La valeur apportée aux partenaires reflète l'engagement profond du groupe à faire progresser la science de manière efficace et indépendante.

Chiffres clés annuels

22 accords de collaboration et de service

20 subventions accordées sur concours

17  articles publiés

Partenaire de choix pour les grands projets européens axés sur les données

Le groupe coordonne la gestion des données, l'analyse et la conception d'infrastructures en tant que partenaire de confiance dans le cadre de nombreuses initiatives européennes à grande échelle telles que Horizon Europe, ELIXIR et autres. Ces projets, dont beaucoup impliquent des partenaires pharmaceutiques et biotechnologiques, s'attaquent souvent à des maladies graves et façonnent l'avenir des écosystèmes de données dans le domaine des sciences de la vie.

Notre rôle va de la fonction de Data Coordination Centre au développement de solutions innovantes pour exploiter les données sensibles et favoriser l'adoption des principes FAIR. Parmi nos projets récents, citons :

  • la mise en place d'une oncologie de précision grâce à un atlas sécurisé des données des patients (IMMUcan ; en savoir plus) ;
  • prévenir l'obésité infantile en mettant en place des bases de données fédérées et en effectuant des analyses multi-omiques (Obelisk ; en savoir plus) ;
  • faire progresser le nuage européen pour la science ouverte en harmonisant les pratiques de conservation numérique et de curation des données et en améliorant la gestion du cycle de vie des données (EOSC EDEN, FIDELIS et EOSC Data Commons ; en savoir plus).

Nous coordonnons également le nœud suisse de la Federated European Genome-phenome Archive (FEGA), une archive nationale sécurisée pour les données génomiques humaines.

En savoir plus sur le rôle de Le SIB dans les partenariats public-privé européens

Rendre les données des sciences de la vie compatibles avec l'IA grâce à une expertise multidisciplinaire

Nos compétences en matière de gestion des données et nos approches innovantes pour partager en toute sécurité des données sensibles nous permettent d'obtenir des informations nouvelles et plus rapides sur des ensembles de données complexes (par exemple, RNA-Seq, métabolomique, lipidomique, protéomique, transcriptomique, microbiomique), y compris les données des patients. Nous organisons, nettoyons et contrôlons la qualité des ensembles de données pour une analyse ultérieure. En outre, nous traitons, transformons et alignons les ensembles de données sur les normes existantes et les rendons disponibles via des interfaces conviviales.

Nos spécialités comprennent : 

  • Gestion des données FAIR (voir études de cas)
  • la conservation des données et de la littérature
  • technologies fédérées (par exemple, analyse fédérée ou serveurs dédiés sécurisés pour l'analyse à distance)
  • représentationdes connaissances

Nos projets comprennent : 

  • la connexion et la conservation de grandes quantités de données hétérogènes sur les molécules métaboliques végétales et la mise en place d'une interrogation assistée par IA de ces connaissances afin de stimuler la découverte de composants bioactifs (MetabolinkAI et autres projets connexes ; voir plus) ;
  • accélérer le diagnostic et personnaliser la prise en charge des maladies métaboliques héréditaires grâce à la reconstruction d'un modèle métabolique humain complet et précis, en utilisant la plateforme MetaNetX dirigée par le SIB pour accéder, analyser et manipuler des réseaux métaboliques à l'échelle du génome (Recon4IMD ; voir plus) ;
  • mettre en place des bases de données fédérées et des outils d'aide à l'analyse sécurisée des données de patients présentant des caractéristiques similaires, notamment dans le cadre des projets paneuropéens Obelisk, pour lutter contre l'obésité infantile, et IMI HIPPOCRATES, pour lutter contre l'arthrite psoriasique. Cette capacité s'appuie sur notre solide expertise en matière d'harmonisation des données dans des formats FAIR et d'interopérabilité des bases de données.

Favoriser les découvertes dans le domaine de la santé grâce à la biologie computationnelle de pointe

Nous proposons des pipelines d'analyse adaptés à chaque contexte de recherche, y compris des modèles multi-omiques et l'interprétation des résultats. Nos spécialités comprennent : 

  • analyse omique ;
  • exploration de données ;
  • analyse intégrative ;
  • analyse des voies métaboliques ;
  • apprentissage automatique.

Exemples : 

  • analyse intégrative des données omiques soutenue par l'apprentissage automatique dans le cadre de projets paneuropéens sur le diabète, permettant l'identification de changements moléculaires spécifiques à certains organes liés à une glycémie élevée et à une résistance à l'insuline (projet IMI RHAPSODY), et la découverte de changements moléculaires communs et spécifiques à certaines cellules liés à la résistance à l'insuline, ouvrant la voie à des thérapies ciblées (projet IMI BEAt-DKD). En savoir plus;
  • développement d'une méthode d'interprétation des données d'expression génétique à l'aide de modèles métaboliques, qui a permis d'identifier des gènes clés dans l'inflammation liée à l'obésité dans les tissus adipeux (voir l'article).

Collaborons !

Faciliter l'accès aux données et leur compréhension grâce à des interfaces et des outils conviviaux

Nous développons des applications web et des outils logiciels sur mesure pour présenter, analyser, visualiser et interpréter les données et les résultats, y compris ceux provenant des bases de données fédérées que nous mettons en place. Nous utilisons diverses normes appropriées pour garantir l'interopérabilité et la réutilisabilité (par exemple, les normes W3C telles que RDF).

En pratique :

  • mise en place d'une infrastructure sécurisée de stockage et de requêtes pour prendre en charge les bases de données fédérées développées dans le cadre de divers projets (voir ci-dessus) afin de permettre la recherche à partir d'ensembles de données sensibles (par exemple, IHI iCARE4CVD; Obelisk; IMI HIPPOCRATES) ;
  • maintenir et développer la plateforme MetaNetX en tant que référentiel de premier plan pour les réseaux métaboliques et les voies biochimiques à l'échelle du génome.

Accédez à notre pile logicielle

Outils logiciels et applications web

Notre approche

Nous nous efforçons d'établir des partenariats: même pour des collaborations ponctuelles, nous cherchons à comprendre en profondeur les données et les objectifs du projet sur lequel nous travaillons. Nos partenaires, qu'il s'agisse de grands consortiums ou de chercheurs individuels, apprécient notre fiabilité, notre engagement et notre esprit d'équipe.

Nous sommes reconnus pour notre flexibilité et notre indépendance, qui nous permettent d'élaborer des solutions efficaces sur mesure et de proposer des services de conseil adaptés à chaque situation. Par exemple, les collaborations peuvent être personnalisées afin d'inclure les ontologies propres à nos partenaires, d'apporter un soutien à la validation d'approches internes ou d'intégrer des quantités importantes et complexes de données de types et d'origines variés.

Nous offrons un Training aussi bien aux débutants qu'aux experts aux méthodes, aux langages et aux meilleures pratiques en bioinformatique.

Ducrest AL, San-Jose LM, Neuenschwander S, Schmid-Siegert E, Simon C, Pagni M, Iseli C, Richter H, Guex N, Cumer T, Beaudoing E, Dupasquier M, Charruau P, Ducouret P, Xenarios I, Goudet J, Roulin A. Melanin and Neurotransmitter Signalling Genes Are Differentially Co-Expressed in Growing Feathers of White and Rufous Barn Owls. Pigment Cell Melanoma Res 2025;38(2):e70001

  1. Bozzi D, Neuenschwander S, Cruz Dávalos DI, Sousa da Mota B, Schroeder H, Moreno-Mayar JV, Allentoft ME, Malaspinas AS. Towards predicting the geographical origin of ancient samples with metagenomic data. Sci Rep 2024;14(1):21794
  2. Cailleau G, Junier T, Paul C, Fatton M, Corona-Ramirez A, Gning O, Beck K, Vidal J, Bürgmann H, Junier P. Temporal and spatial changes in the abundance of antibiotic resistance gene markers in a wastewater treatment plant. Water Environ Res 2024;96(8):e11104
  3. Castillo-Armengol J, Marzetta F, Sanchez-Archidona AR, Fledelius C, Evans M, McNeilly A, McCrimmon RJ, Ibberson M, Thorens B. Correction to: Disrupted hypothalamic transcriptomics and proteomics in a mouse model of type 2 diabetes exposed to recurrent hypoglycaemia. Diabetologia 2024;67(2):403
  4. Decken Ivd, Gutiérrez DR, Sproll P, Opitz L, Stevenson B, Azimi H, Lang-Muritano M, Konrad D, Lenherr-Taube N, Kennedy U, L’Allemand D, Livshits L, Raafat S, Nef S, Biason-Lauber A. Maximizing the Benefits of WES Data for Clinical Diagnosis of individuals with Differences/Variations of Sex Development 2024
  5. Delfin C, Dragan I, Kuznetsov D, Tajes JF, Smit F, Coral DE, Farzaneh A, Haugg A, Hungele A, Niknejad A, Hall C, Jacobs D, Marek D, Fraser DP, Thuillier D, Ahmadizar F, Mehl F, Pattou F, Burdet F, Hawkes G, Arts ICW, Blanch J, Van Soest J, Fernández-Real JM, Boehl J, Fink K, van Greevenbroek MMJ, Kavousi M, Minten M, Prinz N, Ipsen N, Franks PW, Ramos R, Holl RW, Horban S, Duarte-Salles T, Tran VDT, Raverdy V, Leal Y, Lenart A, Pearson E, Sparsø T, Giordano GN, Ioannidis V, Soh K, Frayling TM, Le Roux CW, Ibberson M. A Federated Database for Obesity Research: An IMI-SOPHIA Study. Life (Basel) 2024;14(2):262
  6. Gaudry A, Pagni M, Mehl F, Moretti S, Quiros-Guerrero LM, Cappelletti L, Rutz A, Kaiser M, Marcourt L, Queiroz EF, Ioset JR, Grondin A, David B, Wolfender JL, Allard PM. A Sample-Centric and Knowledge-Driven Computational Framework for Natural Products Drug Discovery. ACS Cent Sci 2024;10(3):494-510
  7. Gloyn AL, Ibberson M, Marchetti P, Powers AC, Rorsman P, Sander M, Solimena M. Author Correction: Every islet matters: improving the impact of human islet research. Nat Metab 2024;6(7):1415
  8. Gouy A, Wang X, Kapopoulou A, Neuenschwander S, Schmid E, Excoffier L, Heckel G. Genomes of Microtus Rodents Highlight the Importance of Olfactory and Immune Systems in Their Fast Radiation. Genome Biol Evol 2024;16(11):evae233
  9. Hurcombe JA, Dayalan L, Barrington F, Burdet F, Ni L, Coward JT, Brinkkoetter PT, Holzenberger M, Jeffries A, Oltean S, Welsh GI, Coward RJ. The insulin / IGF axis is critically important controlling gene transcription in the podocyte 2024
  10. Keller F, Denicolò S, Leierer J, Kruus M, Heinzel A, Kammer M, Ju W, Nair V, Burdet F, Ibberson M, Menon R, Otto E, Choi YJ, Pyle L, Ladd P, Bjornstad PM, Eder S, Rosivall L, Mark PB, Wiecek A, Heerspink HJL, Kretzler M, Oberbauer R, Mayer G, Perco P. Association of Urinary Epidermal Growth Factor, Fatty Acid-Binding Protein 3, and Vascular Cell Adhesion Molecule 1 Levels with the Progression of Early Diabetic Kidney Disease. Kidney Blood Press Res 2024;49(1):1013-1025
  11. Lay AC, Tran VDT, Nair V, Betin V, Hurcombe JA, Barrington AF, Pope RJ, Burdet F, Mehl F, Kryvokhyzha D, Ahmad A, Sinton MC, Lewis P, Wilson MC, Menon R, Otto E, Heesom KJ, Ibberson M, Looker HC, Nelson RG, Ju W, Kretzler M, Satchell SC, Gomez MF, Coward RJM, BEAt-DKD consortium. Profiling of insulin-resistant kidney models and human biopsies reveals common and cell-type-specific mechanisms underpinning Diabetic Kidney Disease. Nat Commun 2024;15(1):10018
  12. Li S, Dragan I, Tran VDT, Fung CH, Kuznetsov D, Hansen MK, Beulens JWJ, Hart LM', Slieker RC, Donnelly LA, Gerl MJ, Klose C, Mehl F, Simons K, Elders PJM, Pearson ER, Rutter GA, Ibberson M. Multi-omics subgroups associated with glycaemic deterioration in type 2 diabetes: an IMI-RHAPSODY Study. Front Endocrinol (Lausanne) 2024;15:1350796
  13. Mehl F, Sánchez-Archidona AR, Meitil I, Gerl M, Cruciani-Guglielmacci C, Wigger L, Le Stunff H, Meneyrol K, Lallement J, Denom J, Klose C, Simons K, Pagni M, Magnan C, Ibberson M, Thorens B. A multiorgan map of metabolic, signaling, and inflammatory pathways that coordinately control fasting glycemia in mice. iScience 2024;27(11):111134
  14. Niarakis A, Laubenbacher R, An G, Ilan Y, Fisher J, Flobak Å, Reiche K, Rodríguez Martínez M, Geris L, Ladeira L, Veschini L, Blinov ML, Messina F, Fonseca LL, Ferreira S, Montagud A, Noël V, Marku M, Tsirvouli E, Torres MM, Harris LA, Sego TJ, Cockrell C, Shick AE, Balci H, Salazar A, Rian K, Hemedan AA, Esteban-Medina M, Staumont B, Hernandez-Vargas E, Martis B S, Madrid-Valiente A, Karampelesis P, Sordo Vieira L, Harlapur P, Kulesza A, Nikaein N, Garira W, Malik Sheriff RS, Thakar J, Tran VDT, Carbonell-Caballero J, Safaei S, Valencia A, Zinovyev A, Glazier JA. Immune digital twins for complex human pathologies: applications, limitations, and challenges. NPJ Syst Biol Appl 2024;10(1):141
  15. Palmieri F, Diserens J, Gresse M, Magnin M, Helle J, Salamin B, Bisanti L, Bernasconi E, Pernot J, Shanmuganathan A, Trompette A, von Garnier C, Junier T, Neuenschwander S, Bindschedler S, Pagni M, Koutsokera A, Ubags N, Junier P. One-Step Soft Agar Enrichment and Isolation of Human Lung Bacteria Inhibiting the Germination of Aspergillus fumigatus Conidia. Microorganisms 2024;12(10):2025
  16. Sempach L, Doll JPK, Limbach V, Marzetta F, Schaub AC, Schneider E, Kettelhack C, Mählmann L, Schweinfurth-Keck N, Ibberson M, Lang UE, Schmidt A. Examining immune-inflammatory mechanisms of probiotic supplementation in depression: secondary findings from a randomized clinical trial. Transl Psychiatry 2024;14(1):305
  17. Slieker RC, Münch M, Donnelly LA, Bouland GA, Dragan I, Kuznetsov D, Elders PJM, Rutter GA, Ibberson M, Pearson ER, 't Hart LM, van de Wiel MA, Beulens JWJ. An omics-based machine learning approach to predict diabetes progression: a RHAPSODY study. Diabetologia 2024;67(5):885-894

Membres

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