Empiric Logic remporte une subvention pour sécuriser la confidentialité des données dans la recherche en génomique


La start-up NovaUCD développe des moyens de préserver la protection de la vie privée et l’identité tout en faisant des recherches sur la génétique et les maladies humaines.

Empiric Logic, une start-up basée à Dublin, a reçu une subvention de 85 000 € pour développer de nouvelles méthodes de sécurisation des données et de préservation de la vie privée dans la recherche génétique.

La start-up, basée à NovaUCD et fondée en 2018, développe une plateforme d’intelligence artificielle pour dépouiller les données génomiques de ses informations d’identification tout en conservant sa valeur pour la recherche sur la santé et les maladies.

L’argent de la subvention provient du programme de partenariat d’innovation d’Enterprise Ireland.

Empiric Logic cherche à trouver le délicat équilibre entre la recherche de données sur la santé et la protection et la confidentialité des données. Ces données personnelles ne peuvent être utilisées qu’avec le consentement et doivent être conformes aux lignes directrices et aux règles mises en place par des cadres tels que le RGPD.

Les réglementations sont toujours dans l’esprit des chercheurs lorsqu’ils traitent de telles informations sensibles et du potentiel qu’elles recèlent.

Avec cette nouvelle subvention, Empiric Logic collaborera avec le Dr Sean Ennis de la faculté de médecine UCD pour explorer les moyens de partager les informations génomiques tout en assurant la protection des données.

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Il examinera et concevra de nouveaux algorithmes et méthodologies de collecte de données génétiques. L’une des méthodes qu’il examinera est celle des «représentations simulées» où une simulation des données d’origine est créée qui ne peut pas être extraite de l’identité des données d’origine.

«Garantir la confidentialité et la sécurité des données génétiques sensibles devrait être une priorité pour les entreprises travaillant avec ce type de données», a déclaré le directeur général Gareth O’Sullivan. «Cependant, le cryptage, la pseudonymisation et d’autres contrôles de confidentialité et de sécurité de pointe n’empêchent pas nécessairement les individus d’être ré-identifiés à partir de leurs données génétiques.»

En plus d’assurer une meilleure protection de la vie privée, le financement aidera à développer de meilleurs processus analytiques, a-t-il ajouté.

La méthodologie signifiera qu’il sera «impossible de réidentifier les individus» à partir des données, selon le Dr Ennis de l’UCD.

«L’aspect transformation des données de cette approche est complètement nouveau et n’est actuellement utilisé nulle part», a-t-il déclaré.

Le projet recrute un chercheur postdoctoral et un chercheur de troisième cycle pour se joindre à la recherche.

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