Grant: Collaborative Science, Technology and Innovation Program - Collaborative R&D Initiatives

Cancer is a collection of abnormal phenotypes characterized by malignant, invasive, and uncontrollable cell growth caused by different genome mutations and reflected by distinct genomic signatures. Treatment outcomes of different cancer types may vary, with some specific successful survival stories, but in general, cancers remain largely incurable with current therapeutic solutions. Precise personalized treatments are essential to effectively increase patient survival rates but can also be very expensive and inefficient due to higher level of requirements in diagnosis and identification of therapy procedures. Through NRC’s Ideation and NRC-DT pipeline research, the project team has identified mutations in several groups of genes associated with breast and lung cancers. Results suggest this is applicable to other cancer types as well. Aiming at reducing cost and increasing survival rate in cancer therapeutics, this research project brings genomic research to clinical application in personalized cancer treatment through digital (AI) technologies by exploring available large-scale genomic data, drug annotation and efficacy data, and biogenic medicine data, and incorporating these data with pathway information. The digital technologies (AI models and data analysis pipelines) and experimental approaches developed in the project, and the medicinal and genomics resources will be broadly applicable to other areas in personalized precision health care delivery.

Le cancer se présente comme un ensemble de phénotypes anormaux caractérisés par la croissance incontrôlable d’une cellule maligne et invasive causée par différentes mutations de génome et exprimée par des signatures génomiques distinctes. Les résultats du traitement des divers types de cancer peuvent varier, et bien qu’il y ait certains exemples de personnes qui ont réussi à survivre, généralement, la plupart des cancers demeurent incurables dans le cadre des solutions thérapeutiques actuelles. Il y a des traitements personnalisés particuliers qui sont essentiels afin d’accroître le taux de survie des patients, mais ils peuvent être très coûteux et inefficients, en raison des exigences plus strictes en matière de diagnostics et de détermination des procédés thérapeutiques. Grâce à l’appui du Fonds d’idéation du CNRC et de la recherche dans la filière du Centre de recherche en technologies numériques de CNRC (CNRC-TN), l’équipe de projet a relevé des mutations dans plusieurs groupes de gènes associés au cancer du sein et du poumon. Les résultats suggèrent que cela s’applique également à d’autres cancers. Ce projet qui vise à réduire les coûts et à accroître le taux de survie dans le cadre du traitement des cancers permet l’application clinique de la recherche génomique dans le traitement personnalisé du cancer au moyen de technologies numériques (IA) en examinant les grandes quantités de données génomiques qui sont disponibles, les commentaires sur les médicaments ainsi que les données sur l’efficacité et les données de la médecine biogénétique, et en intégrant ces données aux renseignements sur le parcours. Les technologies numériques (modèles d’IA et filières d’analyse de données) et les approches expérimentales élaborées dans le cadre du projet, ainsi que les ressources médicinales et génomiques auront une très large application dans d’autres domaines de la prestation des soins de santé personnalisés de précision.

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.

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.

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.

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.