COVID-19: Génome Québec accorde 1 M$ pour soutenir une recherche inédite associant génomique et intelligence artificielle

Le projet combine la génomique, l’intelligence artificielle et la chimie médicinale pour la découverte de nouveaux inhibiteurs du virus SARS-CoV-2 à l’origine de la COVID-19.

Le projet combine la génomique, l’intelligence artificielle et la chimie médicinale pour la découverte de nouveaux inhibiteurs du virus SARS-CoV-2 à l’origine de la COVID-19.

Crédit : Getty

En 5 secondes

Course à la découverte de médicaments contre la COVID-19: Génome Québec, en partenariat avec l'IRIC, l'Université de Montréal et Mila, finance un projet de recherche associant génomique et IA.

Génome Québec, en partenariat avec l’Institut de recherche en immunologie et en cancérologie (IRIC) de l’Université de Montréal, l’Université de Montréal, Mila – l'Institut québécois d’intelligence artificielle – et l’Université McMaster, est fier d’annoncer le financement d’un nouveau projet de recherche visant à accélérer la découverte de médicaments antiviraux contre la COVID-19. Dirigé par les professeurs Michael Tyers (IRIC/Université de Montréal), Yoshua Bengio (Mila/Université de Montréal) et Anne Marinier (IRIC/Université de Montréal), ce projet de un million de dollars a été lancé en mode accéléré le 1er juin.

Le projet combine la génomique, l’intelligence artificielle et la chimie médicinale pour la découverte de nouveaux inhibiteurs du virus SRAS-CoV-2, à l’origine de la COVID-19. L’utilisation du criblage génomique conduira à une meilleure compréhension des interactions génétiques entre le virus et les cellules humaines hôtes, et donc à de nouvelles cibles pour la découverte de médicaments. L’intelligence artificielle (IA) permettra de concevoir de nouveaux inhibiteurs chimiques pour les protéines virales et les protéines humaines hôtes dont le virus dépend. Et avec la chimie médicinale avancée, l’équipe sera en mesure de synthétiser et tester ces inhibiteurs.

Michael Tyers

Crédit : Justine Latour

«Nous sommes très heureux de pouvoir associer nos expertises en génomique, en intelligence artificielle et en chimie médicinale pour pouvoir comprendre comment le virus interagit avec les cellules humaines et ainsi concevoir de nouveaux inhibiteurs de la réplication virale», a mentionné Michael Tyers, chercheur principal à l’Unité de recherche en biologie des systèmes et biologie synthétique de l’IRIC.

Anne Marinier

Crédit : Justine Latour

«La chimie médicinale jouera un rôle important dans cette recherche, puisqu’elle nous permettra de valider et d’améliorer de nouvelles approches associant génomique et intelligence artificielle pour la découverte de médicaments», a ajouté Anne Marinier, chercheuse principale et directrice de la chimie médicinale et de l’Unité de découverte de médicaments de l’IRIC.

À plus long terme, cette approche alliant génomique et intelligence artificielle permettra d’accélérer significativement – en comparaison des approches conventionnelles – la découverte d’antiviraux pour de futures pandémies. Elle pourra également être appliquée à l'élaboration de nouveaux traitements contre le cancer et de nombreuses autres maladies. 

Yoshua Bengio

Crédit : Amélie Philibert

«Ce projet est emballant d’abord en raison de son potentiel de découverte de médicaments qui pourraient avoir un effet significatif sur la COVID-19, ensuite parce que la méthodologie qui se met en place pourrait se généraliser à la recherche de nouvelles molécules thérapeutiques dans bien d’autres domaines. Et, finalement, parce que ce projet soulève des questions de recherche qui vont bien au-delà des sentiers battus, ce qui contribuera aux progrès de la science de manière plus générale», a expliqué Yoshua Bengio, directeur scientifique de Mila.

En regroupant ces expertises de renommée mondiale en génomique, en intelligence artificielle et en chimie médicinale, ce projet place le Québec et le Canada à l’avant-garde des recherches actuelles en médecine de précision. «Nous sommes particulièrement fiers, chez Génome Québec, de pouvoir contribuer activement à la lutte contre la COVID-19 en soutenant une équipe de recherche d’aussi grande envergure. Ce projet démontre clairement la place qu’occupe aujourd’hui le Québec à l'échelle internationale autant en génomique qu’en intelligence artificielle», a souligné Daniel Coderre, président-directeur général de Génome Québec.

Sélectionné dans le cadre d’un programme commun Génome Canada-Génome Québec, ce projet bénéficiera également des financements de Mila, de l’IRIC et de l’Université McMaster.

Pour en apprendre davantage sur le projet.

À propos de l'IRIC

Pôle de recherche et centre de formation ultramoderne, l'Institut de recherche en immunologie et en cancérologie (IRIC) de l'Université de Montréal a été créé en 2003 pour élucider les mécanismes du cancer et accélérer la découverte de nouvelles thérapies plus efficaces contre cette maladie. L'IRIC fonctionne selon un modèle unique au Canada. Sa façon innovante d'envisager la recherche a déjà permis de réaliser des découvertes qui auront, au cours des prochaines années, une incidence significative dans la lutte contre le cancer.

 

 

À propos de Génome Québec

Génome Québec a pour mission de catalyser le développement et l’excellence de la recherche en génomique, son intégration et sa démocratisation. Pilier de la bioéconomie du Québec, l’organisme contribue également au développement social et durable, ainsi qu’au rayonnement du Québec. Les fonds investis par Génome Québec proviennent du ministère de l’Économie et de l’Innovation du Québec, du gouvernement du Canada par l’entremise de Génome Canada et de partenaires privés.

À propos de Mila

Fondé en 1993 par le professeur Yoshua Bengio de l’Université de Montréal, Mila est un institut de recherche en intelligence artificielle qui rassemble aujourd’hui plus de 1000 chercheurs spécialisés dans le domaine de l’apprentissage profond et par renforcement. Basé à Montréal, Mila est un organisme à but non lucratif reconnu mondialement pour ses importantes contributions au domaine de l’apprentissage profond, particulièrement dans les domaines de la modélisation du langage, de la traduction automatique, de la reconnaissance d’objets et des modèles génératifs.

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