Reference number : 172-2019-2020-Q4-947406, 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, recipient postal code : M5G 1L5, 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 : AI for precision discovery on associations in biological systems, agreement title french : L’IA au service de la recherche sur les liens de causalité dans les systèmes biologiques, agreement number : 947406, agreement value : 158400.0, agreement start date : 2020-03-26, agreement end date : 2022-03-31, description english : Precise discovery on the causal associations between phenotype (such as human complex diseases) and underlining genetic variations is one of the fundamental questions in life sciences, and has an essential role in translational medicine. To date, many studies have been conducted to infer disease-relevant genes/biomarkers, but only a limited number of signals have been experimentally confirmed to be causative. The cell heterogeneity of the complex tissues is a major known factor contributing to this limitation. In this project, we aim to precisely identify genetic-phenotype associations in a cell-subtype specific manner by combining massively parallel single-cell-based CRISPR knockdown or knockout screening and advanced AI technologies, such as deep generative models. In particular, activities will focus on applying and developing AI methods to mine the real information behind the massive single cell data and infer the precise genetic-phenotype signals. Research will also make use of AI technologies to design gene and cell therapeutic interventions to target the identified signals., description french : La description précise des liens de causalités entre le phénotype (p. ex. les maladies humaines complexes) et les variations génétiques sous-jacentes est l’un des thèmes fondamentaux des sciences de la vie. Elle joue un rôle essentiel en médecine translationnelle. Jusqu’à maintenant, de nombreuses études ont été effectuées pour détecter des gènes ou des biomarqueurs liés à des maladies, mais seul un petit nombre d’entre eux ont été confirmés expérimentalement comme étant causaux. L’hétérogénéité cellulaire des tissus complexes est un important facteur limitant à cet égard. Dans le cadre de ce projet, nous prévoyons de décrire précisément les associations génotype-phénotype pour un sous-type cellulaire en combinant le triage CRISPR par activation et désactivation massivement parallèle sur cellule unique à des techniques avancées d’IA telles que les modèles génératifs profonds. En particulier, des activités seront consacrées à l’application et au développement de méthodes basées sur l’IA visant à extraire des renseignements utiles du grand nombre de données afférentes aux cellules uniques et à en déduire des liens précis entre le génotype et le phénotype. Les travaux s’appuieront également sur des techniques d’IA pour concevoir des interventions thérapeutiques génétiques ou cellulaires qui ciblent les liens ainsi mis en évidence., 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 : This agreement has been amended 1 time(s). The end date of this agreements has been modified by 32 days., additional information french : Cet accord a été modifié 1 fois La date de fin du présent accord a été changé de  32 jours., owner organization : nrc-cnrc, owner organization title : National Research Council Canada | Conseil national de recherches Canada