Reference number : 172-2020-2021-Q1-948902, amendment number : 2, agreement type : G, recipient legal name : Queen's University at Kingston, recipient country : CA, recipient province : ON, recipient city : Kingston|Kingston, recipient postal code : K7L 3N6, 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 for simulation of biological systems - machine learning implementation for cell behavior prediction and knowledge discovery, agreement title french : L’IA au service de la simulation de systèmes biologiques - Mise en œuvre de l'apprentissage automatique pour la prédiction du comportement cellulaire et la découverte de connaissances, agreement number : 948902, agreement value : 97350.0, agreement start date : 2020-04-28, agreement end date : 2024-03-31, description english : AI systems that can describe and predict behavior of biological networks of cells, tissues and organisms will allow more accurate, faster and less expensive innovations in life sciences while at the same time ensuring predictable outcomes. In particular, the full potential for safe and efficient utilization of gene editing and live cell therapies requires an ability for controlled design of these modalities with simulations that allow testing and optimization under different conditions in both production and utilization. This project will combine machine learning and mechanistic modeling for the development of simulation of biological systems and link these simulations with learning algorithms for testing and optimizing different designs. The focus of this 2 year project, will be on the development of methods for the simulation and design of desired characteristics of exosomes, as carriers of gene therapies, and development of methodologies for building simulations for HEK293, as major cells for bioreactor production and iPSC cells as major cells in stem and cell therapy development., description french : Déduire les propriétés structurales d’une protéine à partir de sa séquence d’acides aminés est un exercice difficile, mais important en biologie. La caractérisation de ces structures est importante puisqu’elles déterminent une vaste gamme de propriétés chez les protéines. La détermination expérimentale de ces structures est néanmoins onéreuse et elle n’a été effectuée à l’échelle atomique que pour une minuscule fraction des protéines connues. L’objectif de ce projet est de mettre au point un système d’IA capable de prévoir les interactions entre les protéines et les propriétés physicochimiques de celles-ci uniquement à partir de leur séquence d’acides aminés, sans avoir recours à des méthodes onéreuses, chronophages et exigeantes en moyens informatiques comme la modélisation de l’homologie, la cristallographie, la résonance magnétique nucléaire, la simulation de la dynamique moléculaire et l’amarrage macromoléculaire., 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 : This agreement has been amended 2 time. The end date of this agreements has been modified by 365 days, additional information french : Cet accord a été modifié 2 fois.  La date de fin du présent accord a été changé de  365 jours., owner organization : nrc-cnrc, owner organization title : National Research Council Canada | Conseil national de recherches Canada