Développement de nouvelles représentations vectorielles réduites pour l’utilisation de données transcriptomiques et chimiques en leucémie myéloïde aiguë
De nouveaux médicaments ont récemment été introduits pour traiter la leucémie myéloïde aiguë (LMA), mais leur utilisation optimale reste à définir et leur impact sur la survie à long terme des patients âgés demeure limité. La médecine de précision, soutenue par des algorithmes d’intelligence artificielle (IA) appliqués à des tests basés sur la génomique, offre […]
Interprétation de l’épigénome du cancer par des outils novateurs d’intelligence artificielle
L’épigénome correspond à l’enveloppe moléculaire du génome d’une cellule et reflète sa fonction. Il s’agit d’un assemblage complexe de différents marqueurs protéiques qui, ensemble, confèrent des signatures uniques aux divers types cellulaires. Ainsi, l’étude de l’épigénome permet de distinguer les cellules cancéreuses des cellules normales et pourrait constituer un moyen très efficace d’offrir une évaluation […]
Développement de modèles d’intelligence artificielle pour prédire la réponse aux combinaisons de médicaments chez les patients atteints d’un cancer ayant un mauvais pronostic
L’objectif du projet était de développer des modèles d’apprentissage profond (DL) permettant de prédire la réponse aux médicaments en monothérapie et en thérapie combinée dans le cancer, ainsi que d’identifier des biomarqueurs de sensibilité aux traitements. L’équipe a développé plusieurs modèles DL. TINDL prédit la réponse clinique aux médicaments des tumeurs à partir de lignées […]
MELANO-PREDICT : développement d’un algorithme cliniquement applicable pour la prise en charge du mélanome à l’aide des inhibiteurs de points de contrôle immunitaire
Le mélanome est la forme la plus mortelle de cancer de la peau. Avant 2010, très peu de personnes survivaient lorsque le mélanome se propageait à des parties éloignées du corps. Mais la communauté scientifique a mis au point des thérapies qui renforcent le système immunitaire des patients pour combattre le mélanome. Ces traitements peuvent […]
Approches d’apprentissage profond pour comprendre les mécanismes d’altération épigénétique dans le cancer sur la base de la génomique tri-dimensionelle
Le cancer peut souvent être causé par des défauts épigénétiques qui altèrent la différenciation cellulaire normale. En particulier, les mutations modifiant l’épigénome sont reconnues comme des moteurs de plusieurs types de cancers pédiatriques. Dans certains cas, ces mutations agissent en cis (par exemple en perturbant un élément isolant). Dans d’autres cas, elles agissent en trans, […]