BioPIM veut donner un coup d’accélérateur à la génomique mobile ultra-rapide
En l'espace de quelques années, les performances des technologies de séquençage se sont grandement améliorées, un seul appareil étant désormais capable de cartographier plusieurs milliers de génomes par an, y compris sur le lieu même d’émergence de nouveaux pathogènes. L’exploitation rapide in situ des données génomiques produites par les séquenceurs reste toutefois délicate en raison de la puissance de calcul que requièrent ce type d’analyses. Afin de pallier ces difficultés, BioPIM vise à développer des outils de bioinformatique à la fois plus performants et flexibles. Ce projet européen qui démarrera au printemps prochain pour une durée de quatre ans bénéficie du soutien financier du Conseil européen de l’innovation.
Les technologies de séquençage offrent aujourd’hui la possibilité de cartographier en un temps record des génomes de bactéries ou de virus non seulement en laboratoire mais aussi en milieu hospitalier ou sur le lieu même d'émergence de nouveaux agents pathogènes. Si ces avancées technologiques sont louables, elles présentent encore certaines failles. L’analyse rapide des grands volumes de données générés par les plateformes reste notamment compliquée. Pour surmonter cette difficulté, le projet BioPIM entend développer un nouveau dispositif d’analyse reposant sur le traitement en mémoire - Processing In-Memory (PIM) en anglais - des données génomiques.
Réunissant sept partenaires académiques et industriels, ce consortium international compte dans ses rangs plusieurs scientifiques français parmi lesquels Dominique Lavenier, directeur de recherche CNRS à l’Institut de recherche en informatique et systèmes aléatoires (IRISA, CNRS/ENS Rennes/Inria/INSA Rennes/IMT Atlantique/Université de Bretagne-Sud/Université de Rennes 1). En lien avec l’entreprise de semi-conducteurs UPMEM installée à Grenoble, le chercheur collabore depuis quelques années à la transposition de ces nouvelles architectures de calcul au domaine de la génomique. « La démarche d’UPMEM, qui consiste à intégrer des milliers de cœurs à la mémoire d’un serveur informatique, ouvre la voie à des calculs plus performants pour un coût économique réduit grâce à la limitation des mouvements de données entre la mémoire principale et le processeur chargé de les analyser », explique Dominique Lavenier.