Reference number : 172-2024-2025-Q4-1026031, amendment number : , agreement type : G, recipient legal name : The Governing Council of the University of Toronto, recipient country : CA, recipient province : ON, recipient city : Toronto|Toronto, recipient postal code : M5S 1S8, 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 : Development of novel AI tools for high-throughput peptide discovery by 
integration with fluidics., agreement title french : Développement de nouveaux outils d’IA pour la découverte de peptides à haut débit au moyen de la fluidique intégrée, agreement number : 1026031, agreement value : 258500.0, agreement start date : 2024-12-04, agreement end date : 2026-03-31, description english : AI-enabled drug discovery has led to the rapid discovery of novel drug 
candidates and sparked significant investment in specialized drug 
companies in Canada and around the world. However, one important 
limitation of these proprietary platforms is they require large training 
datasets that are labor intensive to produce, and computationally expensive 
to analyze. This project will develop a self-driving lab (SDL) to develop a 
machine-learning (ML) algorithm that integrates experimental constraints 
directly into generative models as well as an orchestrator tool to control 
experiments performed and refine hypotheses tested. 
This approach not only streamlines the discovery process but also 
enhances the diversity and quality of candidates generated. The project 
team anticipates accelerated discovery by significantly reducing the time 
required to identify promising peptide drug candidates through automated, 
intelligent experimental design. This will lead to innovative therapeutics, as 
AI-driven hypothesis generation to discover peptides with unprecedented 
therapeutic potential., description french : L’IA dans la découverte de médicaments a rapidement mené à de nouveaux médicaments expérimentaux et a suscité des investissements considérables dans des sociétés pharmaceutiques spécialisées au Canada et à l’étranger. Cependant, une limitation importante de ces plateformes exclusives est qu’elles nécessitent de grands ensembles de données de formation et requièrent une imposante main-d’œuvre et une analyse coûteuse sur le plan du calcul. Ce projet créera un laboratoire autonome pour développer un algorithme d’apprentissage automatique (AA) qui intègre les contraintes expérimentales directement dans des modèles génératifs, ainsi qu’un outil pour contrôler les expériences réalisées et préciser les hypothèses testées. 
Cette approche permet non seulement de rationaliser le processus de découverte, mais aussi d’améliorer la diversité et la qualité des médicaments expérimentaux générés. L’équipe du projet prévoit une accélération de la découverte en réduisant grandement le temps nécessaire à l’identification de médicaments peptidiques expérimentaux majeurs grâce à des plans d’expériences automatisées et intelligentes. Cela conduira à des thérapies innovantes, car la génération d’hypothèses guidée par l’IA permettra de découvrir des peptides au potentiel thérapeutique sans précédent., 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