Reference number : 172-2020-2021-Q2-957367, amendment number : , agreement type : G, recipient legal name : The Royal Institution for the Advancement of Learning/McGill University, recipient country : CA, recipient province : QC, recipient city : Montreal|Montréal, recipient postal code : H3A 0G4, 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 : AI-ENABLED DESIGN OF APTAMERS, agreement title french : CONCEPTION D’APTAMÈRES APPUYÉE PAR L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE, agreement number : 957367, agreement value : 96800.0, agreement start date : 2020-09-24, agreement end date : 2021-08-31, description english : DNA aptamers, small sequences of single-stranded DNA, may be used for biological sensing, cell therapies, immunotherapy, alternatives to antibodies in therapies, etc. They are small, highly stable, and once designed, they can be reproduced in unlimited exact copies. However, the process by which aptamers are designed is time-consuming and expensive (e.g. SELEX) and extensive optimisation is needed to tune their binding characteristics and improve specificity. To address these
challenges, artificial intelligence (AI) methods will be developed to augment and speed up aptamer design. The Project will develop AI capabilities with broad utility across a range of cell and gene (CGT) therapy research objectives in future years of the Disruptive Technology Solutions for Cell and Gene Therapy challenge program. In the near term the Project will leverage a dataset of approximately 1000 aptamers being synthesized as candidates for a COVID-19 sensor platform, thus giving the unique opportunity to have a large impact in mitigating the impact of the COVID pandemic., description french : Petites séquences d’ADN à simple brin, les aptamères peuvent être notamment utilisés pour la détection biologique, les thérapies cellulaires, l’immunothérapie et les substituts aux anticorps dans les thérapies. Ils sont petits, très stables, et une fois conçus, reproductibles en un nombre illimité de copies exactes. Toutefois, le processus de conception des aptamères est chronophage et coûteux (p. ex., SELEX) et une optimisation poussée est nécessaire pour ajuster leurs caractéristiques de liaison et améliorer leur spécificité. Pour relever ces défis, des méthodes d’intelligence artificielle (IA) seront mises au point pour augmenter et accélérer la conception des aptamères. Le projet permettra de développer des capacités d’IA d’une grande utilité pour toute une série d’objectifs de recherche sur la thérapie cellulaire et génique dans les années à venir du programme Défi « Technologies de rupture au service des thérapies géniques et cellulaires ». À court terme, le projet exploitera un ensemble de données d’environ 1000 aptamères en cours de synthèse comme candidats pour une plateforme de capteurs de la COVID-19, donnant ainsi l’occasion unique d’avoir une incidence significative dans l’atténuation de l’impact de la pandémie de COVID-19., 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