Reference number : 172-2024-2025-Q3-1022500, amendment number : , agreement type : G, recipient legal name : University of Ottawa, recipient country : CA, recipient province : ON, recipient city : Ottawa|Ottawa, recipient postal code : K1N 6N5, 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 : Machine learning for Linking Lipidomics and Metabolomics with Clinical Measures for design of multimodal diagnostic models, agreement title french : Apprentissage automatique pour l’association de la lipidomique et de la métabolomique à des mesures cliniques pour la conception de modèles diagnostiques multimodaux, agreement number : 1022500, agreement value : 298100.0, agreement start date : 2024-06-10, agreement end date : 2026-03-31, description english : Clinical measurements have seen major improvements with increasingly high-quality data becoming available. Linking these data through hybrid machine learning and knowledge driven methods with molecular data provided by metabolomics and lipidomics is expected to lead to tangible clinical solutions in design of novel diagnostic, theragnostic and therapy avenues. Design of analytical AI and ML methods linking metabolome and lipidome with for example MRI or EEG is expected to provide an avenue for the understanding and design of innovative diagnostic and therapeutic modalities. The project aims to develop novel integrated ML driven methods for deriving information from clinical, structural measures such as EEG and MRI that can be directly linked with related molecular omics measures, specifically metabolomics and lipidomics in order to provide improved design of diagnostic and prognostic methods. Focus will be on application in neurodegenerative diseases of aging, description french : Les mesures cliniques ont été grandement améliorées grâce à la disponibilité accrue de données de qualité élevée. Par l’entremise d’une utilisation hybride de méthodes s’appuyant sur l’apprentissage automatique et les connaissances, on s’attend à ce que l’association de ces données de qualité à des données moléculaires fournies par la lipidomique et la métabolomique fournisse des solutions cliniques concrètes pour la conception d’outils diagnostiques, théranostiques et thérapeutiques novateurs. La conception de méthodes d’analyse fondées sur l’IA et l’AA permettant d’établir des liens entre le métabolome et le lipidome, p. ex., avec les résultats d’IRM ou d’EEG, pourrait contribuer à améliorer la compréhension et la conception de nouvelles modalités diagnostiques et thérapeutiques. Le projet vise à développer des méthodes novatrices et intégrées qui font appel à l’AA pour obtenir de l’information à partir de mesures cliniques et structurelles, comme les résultats d’EEG et d’IRM qui peuvent être directement liés à des mesures moléculaires omiques, plus particulièrement la métabolomique et la lipidomique, ce qui permettrait d’améliorer la conception des méthodes diagnostiques et pronostiques. L’accent sera mis sur les applications relatives aux maladies dégénératives associées au vieillissement., 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