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Prix L'Oréal - Unesco

Anne Schneider - 4/11/2016

Nina Miolane lauréate d'une Bourse Femmes et Science

Doctorante au sein de l'équipe-projet ASCLEPIOS du centre de recherche Inria de Sophia Antipolis - Méditerranée, Nina Miolane fait partie des jeunes chercheuses prometteuses distinguées par la Fondation L'Oréal – Unesco. Elle vient de recevoir une bourse pour ses travaux de recherche sur le patient virtuel, dans la catégorie « Explorer le cerveau, un terrain à conquérir ».
Les trente lauréates ont été choisies cette année parmi plus de mille candidates par un jury indépendant composé d’académiciens qui ont tenu à récompenser l’excellence de leur niveau académique, l’originalité de leur projet scientifique, mais aussi leur désir de transmettre leur passion aux plus jeunes.
Nina Miolane a mené ses recherches au sein de l’équipe associée Inria - Stanford « GEOMSTATS » (spécialisée dans les statistiques géométriques appliquées à l‘anatomie numérique), auprès de Xavier Pennec, directeur de recherche Inria et Susan Holmes Professeur à Stanford, sur le modèle hiérarchique géométrique de l'anatomie cérébrale et la modélisation du cerveau humain à partir d’IRM. Elle soutiendra sa thèse en décembre sur le sujet « Un Homme virtuel pour la médecine du futur » avant de partir en post-doc à Stanford avec une bourse Inria@Siliconvalley.

A tout juste 25 ans, Nina Miolane savoure cette reconnaissance sociale et financière de ses travaux de recherche. C’est pour elle l’occasion d’expliquer au grand public les enjeux de ses recherches et d’encourager, à travers l’exemple de son parcours, les jeunes filles à se passionner pour les études scientifiques. Sa bourse va lui permettre de continuer à promouvoir la science auprès des jeunes et de suivre une formation complémentaire en neurologie afin de mieux appréhender les problématiques médicales dans ce domaine et tenter d’y répondre par ses futures recherches.

Mathématiques et physique

Des études au lycée franco-allemand de Buc en région parisienne, deux ans de prépa à « Ginette » (Ste Geneviève) à Versailles puis des études à l'École polytechnique, une trajectoire sans faute et pourtant quand on lui demande de quand date sa passion pour les maths elle avoue que ça ne lui est venu que progressivement, au fur et à mesure qu'elle en approfondissait les différentes branches et leurs applications. Et c’est en physique théorique qu’elle a fait son Mastère en appliquant la géométrie riemannienne à la description de l’espace-temps avant de s’orienter vers l’imagerie numérique.

Elle nous explique son choix d’orientation : « Je me suis rendu compte que même si j’adorais les maths, je voulais les appliquer à quelque chose qui puisse avoir un impact direct sur la société. C’est ce que j’ai fait en choisissant mon sujet de thèse. En rentrant en contact avec mon directeur de thèse, Xavier Pennec, je me suis aperçue que la géométrie riemannienne était utilisée dans l’analyse d’images médicales. J’ai donc quitté la physique théorique et transféré mes connaissances en maths vers l’imagerie médicale. J’utilise les mêmes mathématiques que celles que j’utilisais pour décrire les trous noirs pour modéliser maintenant des formes de cerveau . »

« Un Homme virtuel pour la médecine du futur »

Utiliser les mathématiques et les technologies numériques pour faire évoluer la pratique médicale: le projet de Nina Miolane développe l’un des axes de la médecine du futur, l’anatomie numérique. De quoi s’agit-il ? C’est une science pluridisciplinaire combinant les mathématiques et l’informatique pour analyser des images médicales (issues de scanners ou d’IRM) et faisant des statistiques sur ces images numériques de l’intérieur du corps humain pour créer un modèle de patient numérique en bonne santé. Plus précisément, dans les travaux de Nina, un modèle de cerveau numérique.

« L’expertise d’un médecin est liée à son expérience: plus il a vu de patients au cours de sa carrière, plus il est à même de diagnostiquer précisément un nouveau patient. Avec l’imagerie médicale et ses base de données c’est comme si on donnait à un médecin l’accès direct à une multitude de patients. Et au lieu d’analyser les images avec ses seuls yeux il peut utiliser la puissance de calcul d’un supercalculateur et l’imagerie 3D  » explique Nina Miolane.

En pratique, à partir d’une base de données d’IRM (Imagerie de Résonance Magnétique) de cerveaux sains, elle a développé une théorie mathématique (les statistiques géométriques) permettant de traiter les images médicales pour représenter numériquement l'anatomie humaine, ainsi que ses variations saines et pathologiques. Afin de prendre en compte la diversité de morphologies cérébrales présente chez les individus sains, le modèle d’anatomie cérébral numérique sera stratifié. Il présentera l’anatomie commune à grande échelle ainsi que les différentes anatomies possibles à petite échelle.

Bien que mené sur des images cérébrales, ce projet reste suffisamment générique pour pouvoir être ensuite appliqué à d’autres organes. Il permettra à court terme d'améliorer notre connaissance de l'anatomie humaine. À moyen terme, la comparaison des images médicales d'un patient virtuel à l'anatomie saine pourra servir d’aide au diagnostic via le développement de nouveaux outils numériques.

Développer une approche préventive de la médecine

L’objectif de ce type de recherches alliant puissance de calcul et base de données numériques est de parvenir à développer une approche préventive de la médecine c’est-à-dire de parvenir à diagnostiquer à l’avance la probabilité pour un patient donné de développer une maladie neurodégénérative de type Alzheimer ou Parkinson avant que les symptômes ne se déclarent.
« Un tel modèle pourrait servir de base à des technologies d'aide au diagnostic, présymptomatique, dans un futur proche  », résume Nina Miolane.

Mots-clés : Fondation l'Oréal-Unesco Géométrie riemannienne Patient virtuel Femmes & Sciences Mathémathiques Patient numérique ASCLEPIOS Cerveau Centre de recherche Inria - Sophia Antipolis - Méditerranée

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