B2 · Episode 37 · 5:00

Open Science and Brain Imaging Data

This episode explores the challenges and benefits of data sharing in neuroimaging research, examining how the high cost of MRI data acquisition—both financially and in terms of expertise and time—affects openness, reproducibility, and collaborative science.

Source:RP87 / Wikimedia Commons · License:CC BY-SA 4.0

Transcript

  1. C'est une problématique qui existe dans la discipline,

    This is a genuine issue within the field,

  2. notamment parce que produire des données IRM, ça coûte très cher,

    especially because acquiring MRI data is extremely expensive,

  3. ça coûte cher en temps et ça coûte cher aussi,

    costing both significant time and money,

  4. l'appareil IRM, c'est une machine qui coûte cher, il faut, l'acquisition en

    and the MRI machine itself is costly;

  5. elle- même demande des personnes qui

    operating it

  6. ont des compétences particulières, donc

    requires specially trained personnel,

  7. l'acquisition des données, c'est

    so collecting data

  8. quelque chose qui va coûter de l'argent.

    inevitably incurs financial costs.

  9. Et donc, On a effectivement ce sentiment d'appropriation des données.

    Thus, researchers genuinely feel a sense of ownership over their data.

  10. Je pense que c'est en train de changer dans la communauté.

    I believe this mindset is gradually shifting within the research community.

  11. C'est en train de changer notamment, de

    This shift is particularly evident in the fact that

  12. mon point de vue, parce qu'il y a une prise de conscience que de travailler avec des

    there’s growing awareness that working with small datasets has serious limitations;

  13. jeux de données qui sont petits, que finalement, quand chaque

    after all, each lab typically conducts its own acquisitions

  14. laboratoire réalise ses propres acquisitions finalement pour répondre à ses

    specifically to address its own research questions,

  15. problématiques de recherche, on va travailler avec des jeux de données qui sont

    so the resulting datasets are inevitably quite small;

  16. forcément d'une taille assez limitée, parce que encore une fois,

    again, because MRI acquisition is expensive,

  17. l'acquisition IRM a un coût, monter une étude, ça a un coût en temps,

    designing a study consumes both time and money,

  18. en argent, et ainsi de suite.

    and so on.

  19. Et donc on se rend compte

    We therefore realize that

  20. que de travailler avec des petits jeux de données, c'est

    working with small datasets is challenging,

  21. compliqué parce que ça réduit les questions de recherche qu'on peut poser.

    because it restricts the range of research questions we can ask.

  22. Il y a eu il y a quelques années cette question de crise de reproductibilité

    A few years ago, the field faced a ‘reproducibility crisis’,

  23. qui finalement questionne, est- ce que les résultats de recherche qu'on obtient sont

    which fundamentally questioned whether our research findings

  24. aussi robustes que ce qu'on voudrait le croire?

    are truly as robust as we’d like to believe.

  25. Et donc finalement une des possibilités.

    So ultimately, one possible solution is…

  26. pour attaquer ce problème, c'est travailler avec des plus gros échantillons de

    To tackle this problem, we need to work with larger data samples.

  27. données. Et travailler avec des plus gros échantillons, souvent,

    And working with larger samples often means collaborating more closely

  28. ça veut dire travailler de façon plus collaborative pour créer un jeu de données.

    to create a dataset.

  29. Je travaille pas directement avec des patients.

    I don’t work directly with patients.

  30. Dans l'équipe, on a une plateforme d'imagerie qui s'appelle Neurinfo,

    In our team, we have an imaging platform called Neurinfo,

  31. qui est située à l'hôpital de Rennes,

    which is located at Rennes Hospital.

  32. et on travaille en collaboration avec des médecins,

    We collaborate with physicians,

  33. mais je travaille pas personnellement avec des patients.

    but I personally do not work with patients.

  34. Et est- ce que tu sais s'il y a eu des retours de patients où il y avait des

    So, do you know whether there have been any patient responses?

  35. objections ou au contraire un enthousiasme?

    For instance, objections—or, on the contrary, enthusiasm?

  36. Je vais avoir du mal à me positionner sur ces questions- là parce que je suis un peu

    I’ll find it difficult to take a clear position on these questions,

  37. trop éloignée de l'acquisition en ce moment.

    as I’m currently quite distant from the data acquisition process.

  38. Justement dans mes interrogations sur

    This raises my questions about openness in research—

  39. l'ouverture de la recherche, de ces données, de ces pratiques.

    about opening up both data and research practices.

  40. Il y avait cette interrogation de savoir est- ce que c'est

    I wondered: Is this bias stemming from my own situated perspective?

  41. un biais de mon point de vue situé,

    My perspective is shaped by my background—

  42. en ayant été chercheur et maintenant étant hors d'institution,

    I was once a researcher, but am now outside of an academic institution.

  43. cette capacité d'interagir avec le milieu de la recherche,

    Does this distance reduce my ability to engage with the research community?

  44. et est- ce que finalement les autres contribuables n'en ont rien à faire,

    And do other taxpayers, in fact, simply not care?

  45. particulier, ni ne souhaitent ni n'ont d'attentes

    Do members of the public neither wish for nor expect anything specific?

  46. particulières, ou est- ce qu'au

    Or is it the opposite?

  47. contraire, quand la possibilité est soulevée, il y

    When the possibility is raised,

  48. a une appétence et une

    people actually show interest,

  49. envie finalement de contribuer à la recherche?

    and genuinely wish to contribute to research?

  50. Je vois quand même deux axes au moins de réflexion autour de ça.

    I see at least two lines of reflection on this topic.

  51. Le premier, c'est qu'un composant de la science ouverte, c'est

    First, one component of open science is

  52. aussi cette idée de permettre de mettre à la disposition de la communauté

    also the idea of making available to the scientific community

  53. scientifique, mais au- delà, des citoyens, un certain nombre de

    — and beyond, to citizens —

  54. données et de résultats de recherche.

    a certain amount of research data and findings.

  55. Garder moins les résultats de la recherche uniquement dans la communauté des

    No longer keeping research results solely within the researchers’ community,

  56. chercheurs, mais tendre vers.

    but rather striving to extend them more broadly.

  57. l'ensemble des citoyens, puisque finalement c'est des problématiques qui concernent

    Toward all citizens, since ultimately

  58. tout le monde.

    these are issues that concern everyone.

  59. Et pour ce qui est du partage de données, il

    Regarding data sharing, there is also

  60. y a aussi un volet, et

    another aspect; and

  61. moi c'est plutôt les retours que j'ai, mais c'est pas des retours directs,

    the feedback I’ve received tends to be

  62. donc je sais pas si c'est ce que j'ai envie d'illustrer,

    indirect, so I’m not sure whether this is what I’d like to illustrate.

  63. mais ce que j'ai entendu dans notre communauté, c'est qu'un intérêt

    However, what I’ve heard within our community is that

  64. aussi d'un participant qui accepte de participer à une étude de recherche,

    a participant who agrees to take part in a study

  65. il va plutôt avoir envie que ces données puissent être utiles au plus grand nombre

    would prefer their data to benefit the greatest number possible

  66. plutôt que limitées à une étude,

    rather than being limited to just one study;

  67. où finalement il va pouvoir avoir un impact plus important sur les résultats de

    this way, their contribution can have a greater impact on research outcomes.

  68. recherche. Historiquement, la problématique de

    Historically, the issue of ownership regarding scientific output stemmed from

  69. propriété par rapport à la production scientifique venait

    the cost involved in producing such data.

  70. d'un coût à la production de ces données.

    I assume there were also expectations of valorization.

  71. Je suppose qu'il y avait des attentes de valorisation.

    So, in your discipline,

  72. Est- ce que dans ta discipline,

    could you clarify the expectations around data valorization?

  73. tu pourrais éclairer les attentes de valorisation vis- à- vis des données,

    Or more broadly,

  74. mais de l'activité de recherche

    regarding research activities in general,

  75. en général, que ce soit la pression à publication

    such as the pressure to publish in certain journals,

  76. dans certains canaux ou

    or the production of patents?

  77. la production de brevets.

    —

  78. Je sais pas si ce sont des.

    I don’t know if these are

  79. Les unités de valorisation, certaines universités ont des groupes spécifiques.

    valuation units—some universities have dedicated teams.

  80. Alors, le premier type de valorisation,

    The first type of valorization is

  81. c'est ce qu'on retrouve partout dans la recherche,

    the approach commonly used in research,

  82. c'est d'écrire des articles scientifiques.

    namely, writing scientific articles.