Reference number : 172-2022-2023-Q3-996944, 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 : Novel Automated Remote Wellness and Health Analysis of Lipids (NARWHAL), agreement title french : Système NARWHAL de contrôle à distance automatique du bien-être et de la santé par l’analyse des lipides, agreement number : 996944, agreement value : 331431.0, agreement start date : 2022-11-01, agreement end date : 2025-10-31, description english : NARWHAL combines expertise in lipid quantification and machine learning 
(ML) driven diagnostics to develop a personalized health monitoring tool 
possibly deployable using NRC’s automated microfluidics platform. The 
combination of machine learning (ML) methodology, miniaturization of 
sample processing, and new fluorescent-based assay of lipids seek to 
enable new diagnostics. Previous collaborative work with NRC has resulted 
in a panel of lipid biomarkers for COVID19. In this Project, the team will now 
develop and miniaturize novel experimental and analytical methodologies for 
automated ML-driven diagnostics of depression, cardiovascular problems, 
and long COVID19. The goals of the Project are to validate fluorescent lipid 
biomarker quantification against the gold-standard of mass spectrometry, 
select optimal markers for this approach through ML, and to optimize ML 
methods for real-time personalized diagnostic evaluation. NARWHAL will 
enable clinicians to have rapid clinical diagnostic testing in remote locations., description french : Le système NARWHAL combine l’expertise en quantification des lipides à l’apprentissage automatique (AA) pour aboutir à un outil personnalisé de contrôle de la santé qu’on pourrait déployer avec la plateforme automatisée de microfluidique du CNRC. En réunissant l’AA, la miniaturisation du conditionnement des échantillons et les nouvelles techniques de dosage des lipides par fluorescence, on espère parvenir à de nouvelles méthodes de diagnostic. Les collaborations antérieures avec le CNRC ont débouché sur la création d’une série de biomarqueurs lipidiques pour la COVID-19. À présent, l’équipe chargée du projet élaborera puis miniaturisera de nouvelles méthodes d’expérimentation et d’analyse s’appuyant sur l’AA en vue de diagnostiquer de façon automatisée la dépression, les problèmes cardiovasculaires et la COVID longue. Les objectifs consistent à comparer la quantification par les biomarqueurs lipidiques fluorescents à la règle d’or qu’est la spectrométrie de masse, à sélectionner les meilleurs marqueurs pour cette approche reposant sur l’AA et à optimiser les méthodes d’AA afin d’obtenir un diagnostic individualisé en temps réel. Le système NARWHAL permettra au clinicien d’effectuer des tests rapidement dans les lieux éloignés pour porter un diagnostic., 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