Notre compréhension de la cognition humaine a été révolutionnée par la neuroimagerie. En particulier, une littérature impressionnante décrit les corrélats neuronaux de nombreuses caractéristiques cognitives, comportementales, développementales et pathologiques. Cependant, une question fondamentale demeure : comment transformer les informations issues d'études individuelles en connaissances ?

Dans les domaines de la neuroimagerie cognitive, de la psychopathologie et du neurodéveloppement, des résultats clés ont récemment été remis en question en raison d'un manque de reproductibilité. De plus, l'échelle temporelle et spatiale typique de la neuroimagerie est difficile à relier aux connaissances neurobiologiques actuelles. Le défi consiste donc à augmenter la taille des échantillons et à établir un pont entre les échelles spatiales et temporelles. Plusieurs approches sont désormais au cœur de cette entreprise :

1. Partage de données par le biais de grands consortiums internationaux, incluant un nombre croissant de modalités et d'espèces ;

2. Exploration de données et agrégation des résultats et conclusions issus de bases de données de publications ;

3. Efforts de normalisation visant à faciliter la réutilisation et l'analyse a posteriori entre les publications ;

4. Phénotypage approfondi : étude approfondie d'un nombre limité d'individus.

Cependant, la question de savoir comment exploiter les informations latentes dans les ensembles de données issus des propositions ci-dessus reste largement sans réponse. L'augmentation du volume des données disponibles, ainsi que les infrastructures – telles que UK Biobank, l'Allen Institute, OpenNeuro ou PRIME-DE – conçues pour faciliter l'accès à ces données, soulèvent plusieurs questions importantes

• Trouver des descriptions cohérentes des variables structurelles, fonctionnelles et comportementales entre les études et les espèces

• Trouver des descriptions cohérentes de l'organisation, de la pathologie et du développement entre les espèces

• Que faut-il attendre d'une méta-analyse : une analyse d'association ou un modèle prédictif ?

• Les requêtes sont souvent limitées à des approches thématiques : comment effectuer des requêtes plus précises sur les corpus de publications existants ? Comment combiner les corpus de publications et les connaissances structurées conservées dans les ontologies ?

• Deux paradigmes prévalent actuellement : le phénotypage approfondi, qui étudie en détail quelques individus, et les méta-analyses, qui capturent quelques informations issues de différentes études. Quels enseignements peut-on tirer de ces deux approches ? Comment se complètent-elles ?

Les approches basées sur l'IA sont prometteuses pour intensifier ce processus, en permettant l'inférence automatique de représentations et de résumés utiles à partir des vastes connaissances agrégées en neuroimagerie. Plus précisément, le développement de méthodes d'IA fiables peut fournir des explications interprétables sur la relation entre le cerveau humain, la cognition, le développement et la pathologie. Une tâche pour laquelle il est fondamental d'exploiter les grandes quantités de données hétérogènes et bruitées issues des publications et des référentiels d'images. Toutefois, les méthodes actuelles basées sur l'IA ne peuvent pas être facilement utilisées pour cette tâche. L'adaptation aux spécificités des données de neuroimagerie, telles que la structure des images et des signaux, le rapport signal/bruit limité et les annotations incohérentes, est fondamentale pour réussir à déduire la relation entre la structure et la fonction du cerveau humain et la cognition.

Fort du succès de la précédente édition, CogBases vise à réunir des experts de différents domaines des neurosciences cognitives et comparatives, de la bio-informatique et de l'IA afin de discuter des avancées technologiques récentes et des défis à relever dans le traitement des connaissances en neurosciences cognitives. Ce faisant, CogBases stimulera les progrès dans le développement méthodologique et l'application de méthodes d'IA capables de traiter d'importantes bases de données de publications et d'imagerie. Il permettra ainsi de faire progresser notre compréhension de la cognition, de la neuropathologie et du développement neurologique grâce à la neuroimagerie.

Comme lors de la précédente édition, l'atelier proposera des posters et des présentations en plus des interventions prévues.

L'inscription est gratuite mais obligatoire. Pour plus d'informations sur les intervenants et l'inscription, rendez-vous sur https://neuroanatomy.github.io/cogbases-2025/