Ottawa Hospital Research Institute

Objet publié

Les cellules souches présentent d’incroyables possibilités pour régénérer les tissus abîmés après un traumatisme ou en raison d’une maladie chronique ou dégénérative. Malheureusement, il est si difficile de manipuler et de faire croître les systèmes de cellules souches in vivo que l’usage des thérapies qui font appel à ces cellules en milieu clinique s’en trouve limité. Concevoir un traitement optimal avec des cellules souches s’avère donc extrêmement compliqué, car on doit en tester le moindre aspect, ce qui demande du temps et de l’argent. La conception d’un traitement in silico, grâce à des modèles d’apprentissage automatique, constitue une solution de rechange très performante. Le but général du projet consiste à mettre au point de nouvelles méthodes articulées sur l’IA pour concevoir les meilleures thérapies cellulaires. On y parviendra en formulant des prévisions précises sur l’aboutissement d’une perturbation qui affecte les systèmes de cellules souches à partir des données très pointues sur le génome d’une seule cellule. Les chercheurs colligeront les données publiques pertinentes sur les cellules des muscles squelettiques, ainsi que les données sur les cellules recueillies par l’Institut de recherche de l’Hôpital d’Ottawa, auxquelles ils ajouteront les solutions du programme « Technologies de rupture au service des thérapies cellulaires et géniques » du CNRC. Les méthodes d’IA et les modèles de simulation élaborés dans le cadre du projet nous aideront à mieux comprendre comment les cellules souches se différencient pour former des cellules précises, aux propriétés désirées, ce qui en accélérera la sélection par la méthode idéale, tout en rendant les thérapies articulées sur les cellules souches moins dispendieuses, mais aussi plus sûres et plus efficaces. Il en ressortira un outil aussi robuste qu’utile pour choisir la thérapie à base de cellules souches idéale.