Carleton University

Objet publié

Les systèmes d'IA qui peuvent décrire et prédire le comportement des réseaux biologiques de cellules, de tissus et d'organismes permettront des innovations plus précises, plus rapides et moins coûteuses dans les sciences de la vie tout en garantissant des résultats prévisibles. En particulier, le plein potentiel d'une utilisation sûre et efficace de l'édition de gènes et des thérapies à base de cellules vivantes nécessite une capacité de conception contrôlée de ces modalités avec des simulations qui permettent de tester et d'optimiser dans différentes conditions à la fois la production et l'utilisation. Le projet combinera l'apprentissage automatique et la modélisation mécaniste pour le développement de la simulation de systèmes biologiques et reliera ces simulations à des algorithmes d'apprentissage pour tester et optimiser différentes conceptions. L'objectif de ce projet de 2 ans sera le développement de méthodes pour la simulation et la conception des caractéristiques souhaitées des exosomes, en tant que porteurs de thérapies géniques, et le développement de méthodologies pour la construction de simulations pour HEK293, en tant que cellules principales pour la production de bioréacteurs et iPSC les cellules en tant que cellules majeures dans le développement de la thérapie souche et cellulaire. Ce projet se concentrera sur un cadre probabiliste pour la fusion de méthodes basées sur les données avec des modèles basés sur la théorie. Le projet évaluera également l'applicabilité des méthodes de quantification métabolique automatique de pointe de la littérature aux données RMN