Conception de capteurs à base d'aptamères assistée par l'IA

 

Les aptamères d'ADN, petits segments d'ADN monocaténaire (à un seul brin), constituent des outils potentiellement puissants pour les capteurs biologiques, les thérapies cellulaires, l'immunothérapie et les produits de remplacement des anticorps dans diverses thérapies. Ils peuvent aussi être utilisés comme marqueurs sélectifs lors du dépistage ou du triage de particules virales ou d'exosomes. Les aptamères peuvent permettre d'élargir la gamme d'applications des biocapteurs et être synthétisés de manière massive et économique grâce aux avancées accomplies au niveau de la chimie de la fabrication des biocapteurs. Ils sont par ailleurs robustes, peuvent être utilisés dans une large gamme de conditions d'essais et offrent une grande flexibilité sur le plan de la fabrication. La pandémie de COVID-19 est devenue un facteur puissant d'accélération des innovations dans le domaine du diagnostic, l'objectif étant de minimiser la propagation de la maladie, de la traiter ainsi que d'éclairer les politiques adoptées et les mesures à prendre. Ce projet est une collaboration entre l'Université McGill et le CNRC. L'Université McGill amène son expertise en chimie computationnelle et théorique et dans le domaine de l'application de méthodes basées sur l'intelligence artificielle (IA) à des problèmes liés aux sciences moléculaires. Le CNRC offre son expertise en matière de résolution de problèmes dans les domaines biologiques et biomédicaux. L'Université McGill collaborera par ailleurs directement avec l'Université d'Ottawa pour concevoir des méthodes basées sur l'IA en vue d'améliorer et d'accélérer la conception des aptamères. L'Université d'Ottawa offrira son expertise sur le développement expérimental des aptacapteurs pour le dépistage de la COVID-19.

Équipe

Lena Simine, Ph. D.

Mme Lena Simine est professeure adjointe au sein du Département de chimie de l'Université McGill à Montréal, au Canada. Son expertise est centrée sur le développement de simulations computationnelles des phénomènes chimiques, comme le montre la série importante d'articles qu'elle a publiés dans des revues scientifiques de renom. En tant que chercheuse indépendante à l'Université McGill, elle se concentre sur l'adaptation d'algorithmes d'intelligence artificielle aux simulations de systèmes moléculaires désordonnés.

Miroslava Cuperlovic-Culf, Ph. D.

Mme Miroslava Cuperlovic-Culf est agente de recherches principale et chef d'équipe au Conseil national de recherches du Canada. Ses travaux de recherche sont axés sur l'application de l'apprentissage machine et l'exploration des données aux sciences de la vie, en particulier sur le développement de nouvelles méthodes de diagnostic, de traitement et de simulation pour la médecine in silico. Sa formation unique, qui couvre à la fois les sciences expérimentales et l'analyse des données axées sur les techniques à haut débit, lui permet de travailler de manière très productive avec les expérimentateurs, les cliniciens, les informaticiens et les mathématiciens.

Pour en savoir plus, consultez la page de Mme Cuperlovic-Culf.