Reference number : 172-2020-2021-Q4-969474, amendment number : , agreement type : G, recipient legal name : Ottawa Hospital Research Institute, recipient country : CA, recipient province : ON, recipient city : Ottawa|Ottawa, recipient postal code : K1Y 4E9, 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 : Artificial intelligence (AI) powered design of stem cell therapy for degenerative muscle diseases, agreement title french : Application de l’intelligence artificielle (IA) à l’élaboration de thérapies à base de cellules souches pour les maladies dégénératives des muscles, agreement number : 969474, agreement value : 198000.0, agreement start date : 2021-03-29, agreement end date : 2023-03-28, description english : Stem cells harbour tremendous potential for tissue regeneration after injury or in the face of chronic/degenerative disease. Yet, clinical application of stem cell therapies for muscle degenerative diseases has been limited due in part to the complexities of manipulating or augmenting stem cell systems in vivo. Designing optimal stem cell therapies is therefore extremely challenging because testing of every design is highly time-consuming and costly. In silico design using machine learning models can provide a high performance alternative solution. The overall objective of this Project is the development of novel AI-driven methodologies for optimal cell therapy design. This will be achieved by accurately predicting the outcomes of targeted perturbations of a stem cell system based on advanced single-cell genomic data. Researchers will collect publicly available skeletal muscle-relevant single-cell data and in-house cell data from the Ottawa Hospital Research Institute, as well as from the NRC’s Disruptive Technology Solutions for Cell and Gene Therapy Program. The AI-methodologies and simulation models developed in this Project will help to better understand the mechanisms of how stem cells differentiate to specific cell types with desired properties, speeding up the optimal strategy for selection while reducing the costs and facilitating the safe and efficient stem cell therapy.
The outcome of this Project will provide an efficient and robust tool for optimal stem cell therapy selection., description french : Les cellules souches présentent d’incroyables possibilités pour régénérer les tissus abîmés après un traumatisme ou en raison d’une maladie chronique ou dégénérative. Malheureusement, il est si difficile de manipuler et de faire croître les systèmes de cellules souches in vivo que l’usage des thérapies qui font appel à ces cellules en milieu clinique s’en trouve limité. Concevoir un traitement optimal avec des cellules souches s’avère donc extrêmement compliqué, car on doit en tester le moindre aspect, ce qui demande du temps et de l’argent. La conception d’un traitement in silico, grâce à des modèles d’apprentissage automatique, constitue une solution de rechange très performante. Le but général du projet consiste à mettre au point de nouvelles méthodes articulées sur l’IA pour concevoir les meilleures thérapies cellulaires. On y parviendra en formulant des prévisions précises sur l’aboutissement d’une perturbation qui affecte les systèmes de cellules souches à partir des données très pointues sur le génome d’une seule cellule. Les chercheurs colligeront les données publiques pertinentes sur les cellules des muscles squelettiques, ainsi que les données sur les cellules recueillies par l’Institut de recherche de l’Hôpital d’Ottawa, auxquelles ils ajouteront les solutions du programme « Technologies de rupture au service des thérapies cellulaires et géniques » du CNRC. Les méthodes d’IA et les modèles de simulation élaborés dans le cadre du projet nous aideront à mieux comprendre comment les cellules souches se différencient pour former des cellules précises, aux propriétés désirées, ce qui en accélérera la sélection par la méthode idéale, tout en rendant les thérapies articulées sur les cellules souches moins dispendieuses, mais aussi plus sûres et plus efficaces. Il en ressortira un outil aussi robuste qu’utile pour choisir la thérapie à base de cellules souches idéale., 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