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Constat : Les collections de tissus biologiques sont des ressources précieuses pour l’étude des maladies. Créer de nouvelles biobanques est complexe et coûteux. Une alternative plus efficace serait de travailler sur des collections historiques de tissus pathologiques.
Hypothèse : Pour transformer des collections historiques en biobanques exploitables il faut : (1) pouvoir analyser des biomarqueurs histopathologiques dans des échantillons anciens; (2) proposer un modèle assisté par IA pour exploiter des données anciennes massives ; (3) offrir une compréhension exposomique-historique des catégories de constitution de ces collections.
Objectif : Transformer deux collections historiques de tissus du 20e siècle, offrant une profondeur chronologique sans précédent (> 100 ans), en biobanques utilisables pour la recherche translationnelle actuelle avec des méthodes génomique, histopathologique et exposomique.
Démarche : Combinaison d’outils empruntés aux sciences des données, à l'IA, à la biologie moléculaire, à l'histopathologie, à la médecine clinique, à l’histoire et aux sciences humaines en médecine
Données : a) Banque de cerveaux de Genève (GBB, 1901-2013) ; b) Collection de tissus pathologiques de Strasbourg (SPTC, 1872-2003). Les dossiers médicaux papier (rapports pathologiques et cliniques) qui accompagnent ces collections de tissus permettent une compréhension contextualisée, historico-épidémiologique et archéo-exposomique des données sur les biomarqueurs.