Reference number : 172-2020-2021-Q4-968659, amendment number : , agreement type : G, recipient legal name : York University, recipient country : CA, recipient province : ON, recipient city : Toronto|Toronto, recipient postal code : M3J 1P3, 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 : Mathematical modeling of SARS-CoV-2 life cycle and COVID-19 vaccine response, agreement title french : Modélisation mathématique du cycle de vie du SRAS-CoV-2 et de la réaction au vaccin contre la COVID-19, agreement number : 968659, agreement value : 199815.0, agreement start date : 2021-03-01, agreement end date : 2022-03-01, description english : This Project proposes a modeling platform to quickly explore vaccine designs using simulation and Machine Learning algorithms. A recently developed base model describes the life-cycle of the virus and includes a general immune response. Extension of the model to study pathogen mutation and ‘viral fitness’ is currently underway. The main focus of the proposed work will be the development of a complementary mathematical model that rigorously describes the host immune system to elucidate the complex interactions between interferon signaling pathways and the adaptive immune response to SARS-CoV-2 infection. Collectively these models will be crucial to defining vaccine strategies, and will provide a qualitative and quantitative platform to test and guide vaccine development.
Since December 2020, there has been a few new strains of the coronavirus. Namely the UK (SARS-CoV-2 VOC 202012/01) and South Africa strain (501Y.V2) are among the more prevalent. The UK strain has already spread to Canada. The current vaccine was not developed with these new strains in mind. For that matter, further mutation of the virus can be anticipated. The current distributed vaccine that was approved in the interim is a mRNA based vaccine. While this vaccine completed clinical trials overseas, it was not tested in Canada and Health Canada have an interim approval due to the emergency. There are many vaccine candidates using other technologies that are currently in development in Canada and overseas such as instance Providence Therapeutics, Medicago, and VBI. This Project proposes a modeling framework that can be applied to test new candidates and compare to those that have been approved/distributed in Canada.
There are significant values in testing vaccines against new strains of the virus and optimizing current vaccine design against new strains. The Project’s mathematical model can be quickly modified to rapidly address the new challenges SARS-CoV-2 variants pose., description french : Le projet propose une plateforme de modélisation avec laquelle on pourra explorer rapidement un vaccin quelconque par la simulation et au moyen d’algorithmes d’apprentissage automatique. Un modèle de base, élaboré depuis peu, décrit le cycle de vie du virus et la réaction générale qu’il engendre dans le système immunitaire. S’y ajoutera bientôt un module qui servira à étudier les mutations de l’agent pathogène et la « capacité d’adaptation » du virus. Les travaux porteront sur le développement d’un modèle mathématique complémentaire qui décrira rigoureusement le système immun de l’hôte afin d’élucider les interactions complexes entre les systèmes de signalisation des interférons et la modulation de la réaction immune à l’infection par le SRAS-CoV-2. De tels modèles sont indispensables pour échafauder des stratégies de vaccination et constitueront une plateforme à la fois qualitative et quantitative pour tester les vaccins et en orienter le développement.
Quelques nouvelles souches du coronavirus ont fait leur apparition depuis décembre 2020, les plus courantes étant les variants britannique (SRAS-CoV-2 VOC 202012/01) et sud-africain (501Y.V2). Le premier a déjà commencé à se propager au Canada. Or, le vaccin actuel n’a pas été créé en fonction des nouveaux variants. Par ailleurs, il faut s’attendre à ce que le virus subisse d’autres mutations. Le vaccin homologué pour l’instant et actuellement distribué est un vaccin reposant sur l’ARN messager. Bien qu’il ait fait l’objet d’essais cliniques complets à l’étranger, il n’a pas été testé au Canada et Santé Canada ne lui a accordé d’approbation provisoire que face à l’urgence de la situation. Maints vaccins qui reposent sur d’autres technologies sont en cours de développement au Canada et ailleurs, par exemple ceux de Providence Therapeutics, de Medicago et de VBI. Le projet propose un cadre de modélisation dont on se servira pour tester les futurs vaccins et les comparer à ceux qui ont été homologués et sont administrés au Canada.
Il est très utile de tester les vaccins contre les nouvelles souches du virus et d’optimiser la conception actuelle des vaccins contre les nouvelles souches. Le modèle mathématique du projet pourra être modifié rapidement en fonction des difficultés que soulèvent les nouvelles mutations du SRAS-CoV-2., 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