Brock University

$464,200.00 CAD

≈ le salaire annuel moyen de 6 Canadiens
Ministère
Conseil national de recherches Canada
Programme
Programme de collaboration en science, en technologie et en innovation - Initiatives de collaboration en R-D
Pays bénéficiaire
Canada
Exercice financier
2023-2024
Période de l'entente
21 août 2023 – 31 mars 2026
Référence
nrc-cnrc:172-2023-2024-Q2-1008396

Objet publié

Le cancer se présente comme un ensemble de phénotypes anormaux caractérisés par la croissance incontrôlable d’une cellule maligne et invasive causée par différentes mutations de génome et exprimée par des signatures génomiques distinctes. Les résultats du traitement des divers types de cancer peuvent varier, et bien qu’il y ait certains exemples de personnes qui ont réussi à survivre, généralement, la plupart des cancers demeurent incurables dans le cadre des solutions thérapeutiques actuelles. Il y a des traitements personnalisés particuliers qui sont essentiels afin d’accroître le taux de survie des patients, mais ils peuvent être très coûteux et inefficients, en raison des exigences plus strictes en matière de diagnostics et de détermination des procédés thérapeutiques. Grâce à l’appui du Fonds d’idéation du CNRC et de la recherche dans la filière du Centre de recherche en technologies numériques de CNRC (CNRC-TN), l’équipe de projet a relevé des mutations dans plusieurs groupes de gènes associés au cancer du sein et du poumon. Les résultats suggèrent que cela s’applique également à d’autres cancers. Ce projet qui vise à réduire les coûts et à accroître le taux de survie dans le cadre du traitement des cancers permet l’application clinique de la recherche génomique dans le traitement personnalisé du cancer au moyen de technologies numériques (IA) en examinant les grandes quantités de données génomiques qui sont disponibles, les commentaires sur les médicaments ainsi que les données sur l’efficacité et les données de la médecine biogénétique, et en intégrant ces données aux renseignements sur le parcours. Les technologies numériques (modèles d’IA et filières d’analyse de données) et les approches expérimentales élaborées dans le cadre du projet, ainsi que les ressources médicinales et génomiques auront une très large application dans d’autres domaines de la prestation des soins de santé personnalisés de précision.

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