Collaboration entre l’IVADO et Génome Québec pour financer des projets de recherche

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Génome Québec participera au financement de neuf projets de recherche fondamentale en génomique du programme de financement de l’IVADO.

Neuf chercheurs ont été sélectionnés dans le cadre du partenariat établi entre l’Institut de valorisation des données (IVADO) et Génome Québec. Leurs projets de recherche permettront la mise au point d’outils visant à traiter, analyser et intégrer de grands volumes de données complexes. Ils feront également avancer l’apprentissage automatique afin de prédire la survenue, la progression et la réponse aux traitements d’affections comme l’épilepsie, le cancer ou les maladies cardiovasculaires.

La génomique est la technologie qui engendrera les données massives les plus importantes du secteur de la santé humaine. La capacité d’analyse et d’interprétation de ces données est un facteur clé de la réussite de l’intégration de la génomique dans le système de soins de santé québécois.

Les projets retenus

Professeurs Projets de recherche
Patrick Cossette, professeur au Département de neurosciences de l’UdeM Vers une médecine personnalisée dans la gestion de l'épilepsie: une approche d'apprentissage automatique dans l'interprétation de données génomiques à grande échelle
Benoit Coulombe, professeur et chercheur au Département de biochimie et médecine moléculaire et à l’Institut de recherches cliniques de Montréal Approche d'apprentissage automatique pour déchiffrer les interactions protéine-protéine dans le plasma humain
Julie Hussin, professeure au Département de médecine et chercheuse à l’Institut de cardiologie de Montréal Méthodes d'apprentissage profond en recherche biomédicale: de la génomique aux approches multiomiques.
Sébastien Jacquemont, professeur au Département de pédiatrie et chercheur au Centre de recherche du CHU Sainte-Justine Modélisation et prévision de l'effet des variants génétiques sur la structure et la fonction du cerveau
Éric Lécuyer, professeur au Département de biochimie et médecine moléculaire et chercheur à l’Institut de recherches cliniques de Montréal Élaboration d'un cadre d'apprentissage automatique pour disséquer le contrôle de l'expression des gènes dans l'espace subcellulaire
Sébastien Lemieux, professeur au Département de biochimie et médecine moléculaire et chercheur à l’Institut de recherche en immunologie et en cancérologie Apprentissage profond pour la médecine de précision par analyse conjointe de profils d'expression génique mesurés par RNA-Seq et puces à ADN
Jean-Claude Tardif, professeur au Département de médecine et chercheur à l’Institut de cardiologie de Montréal Apprentissage automatique et médecine de précision pour infléchir l'athérosclérose (cette équipe est financée par Génome Québec exclusivement)
Pierre Thibault, professeur au Département de chimie et chercheur à l’Institut de recherche en immunologie et en cancérologie Mise au point d’une nouvelle approche protéogénomique permettant l’identification des spectres de peptides associés au CMH I à l’aide d’algorithmes d’apprentissage profond
Frédéric Leblond, professeur à Polytechnique Montréal Technologie d'apprentissage automatique appliquée à la découverte de nouveaux biomarqueurs par spectroscopie vibratoire pour le pronostic chez les patients atteints d'un cancer de la prostate à risque intermédiaire