Reference number : 172-2024-2025-Q4-1025435, amendment number : , agreement type : G, recipient legal name : The Governing Council of the University of Toronto, recipient country : CA, recipient province : ON, recipient city : Toronto|Toronto, recipient postal code : M5S 1S8, program name english : Collaborative Science, Technology and Innovation Program - Collaborative R&D Initiatives, program name french : Programme de collaboration en science, en technologie et en innovation - Initiatives de collaboration en R-D, program purpose english : Collaborate on multiparty research and development programs to catalyze transformative, high-risk, high-reward research with the potential for game-changing scientific discoveries and technological breakthroughs in priority areas., program purpose french : Collaborer à des programmes multipartites de recherche-développement dans le but de profiter de la synergie entre la recherche transformatrice à haut risque et à haut rendement et le potentiel de découvertes scientifiques et de percées technologiques révolutionnaires dans des secteurs d’intervention prioritaires., agreement title english : Integrating AI, Fluidics, and Bioengineering for a Self-Driving Peptide Therapeutics Discovery Lab, agreement title french : Intégration de l’IA, de la fluidique et de la bio-ingénierie dans un laboratoire autonome de découverte de thérapeutiques peptidiques, agreement number : 1025435, agreement value : 641300.0, agreement start date : 2024-12-04, agreement end date : 2026-03-31, description english : Peptides are an increasingly effective and important drug modality that can serve to combine the advantages of small molecule drugs and large proteins. Yet, their discovery faces limitations in terms of cost and expertise, reducing access to drug discovery processes. Embracing in silico methods holds promise for revolutionizing biologic therapeutics discovery. However, high-quality training sets are rare, and training data must be generated specifically for each new drug target interaction. The goal of this project is to create a self-driving lab (SDL)-based discovery platform for peptides by combining droplet microfluidics, cell-free protein expression, and machine learning (ML)-guided design. This project will use split optical proteins, which are composed of two parts, a peptide and larger protein fragment, as well as insulin, as model peptides and targets for high-throughput screening. This platform will shift peptide discovery from manual to automated, accelerating the development of next-gen tools and drugs with broad applications in research and medicine., description french : Les peptides constituent une solution médicamenteuse de plus en plus efficace et importante qui permet de combiner les avantages des médicaments à petites molécules et des grandes protéines. Pourtant, leur découverte est limitée en raison des coûts élevés, du manque d’expertise et du peu de méthodes de recherche de médicaments. L’adoption de méthodes in silico est prometteuse pour révolutionner la découverte de thérapies biologiques. Cependant, les ensembles d’entraînement de haute qualité sont rares et les données doivent être générées spécialement pour chaque interaction avec une nouvelle cible de médicament. L’objectif de ce projet est de créer une plateforme de découverte de peptides basée sur un laboratoire autonome en combinant la microfluidique en gouttelettes, l’expression de protéines acellulaires et la conception guidée par l’apprentissage automatique. Ce projet utilisera des protéines optiques divisées, composées de deux parties, un peptide et un fragment de protéine plus grand, ainsi que l’insuline, comme peptides modèles et cibles pour le criblage à haut débit. Cette plateforme fera passer la découverte de peptides d’une méthode manuelle à une méthode automatisée, accélérant ainsi le développement d’outils et de médicaments de nouvelle génération ayant de vastes applications en recherche et en médecine., expected results english : In the short term, anticipated outcomes will be strengthened collaborations across industry, academia, and government to support research excellence. In the medium term, anticipated outcomes will be the development of new and potentially disruptive technologies with collaborators. In the long term, find collaborative solutions to public policy challenges and create stronger innovation systems., expected results french : À court terme, les résultats prévus seront des collaborations renforcées entre l'industrie, le milieu universitaire et le gouvernement pour soutenir l'excellence en recherche. À moyen terme, les résultats attendus seront le développement de nouvelles technologies potentiellement perturbatrices avec des collaborateurs. À long terme, trouver des solutions collaboratives aux défis des politiques publiques et créer des systèmes d'innovation plus solides., additional information english : nan, additional information french : nan, owner organization : nrc-cnrc, owner organization title : National Research Council Canada | Conseil national de recherches Canada