L’Oncopole, le consortium MEDTEQ, l’Institut TransMedTech et la Société de recherche sur le cancer viennent d’annoncer un investissement de 2,6 M$ pour soutenir des projets novateurs en oncologie et en technologies médicales.
Cette annonce a été faite dans le cadre du concours Onco-Tech, qui vise à aider les chercheurs québécois à accélérer le développement, la validation et la mise en marché de nouvelles technologies médicales en oncologie.
Cinq projets bénéficiant d’un soutien substantiel
Cinq projets ont ainsi été sélectionnés pour leur capacité à répondre à un besoin clinique par l’intégration de technologies innovantes, en collaboration avec des partenaires industriels comme Imagia, Siemens, Elekta, Photo Etc ou encore ORS.
Une meilleure classification des anomalies mammographiques grâce à l’utilisation de l’intelligence artificielle [L’équipe de Julie Lemieux et de Louise Provencher (CHU de Québec – Université Laval)]
En utilisant la plateforme EVIDENS d’Imagia, le projet de recherche a pour objectif de classifier plus précisément les anomalies mammographiques en « malignes » ou « bénignes ». Cela permettrait de diminuer le nombre d’investigations supplémentaires (autre imagerie mammaire ou biopsie) pour des images mammographies anormales. Le projet est aussi porteur d’espoir pour des avancées majeures dans le dépistage du cancer du sein : il cherche à obtenir une mesure objective de la densité mammaire par l’entremise de l’intelligence artificielle.
Vers un meilleur diagnostic quantitatif et multiplexé du cancer du poumon grâce à l’utilisation de nanoparticules métalliques [L’équipe de Michel Meunier et Dominique Trudel (Polytechnique Montréal, CHUM)]
Le projet se concentre sur l’utilisation novatrice de multiples nanoparticules métalliques de différentes couleurs ciblant des protéines de surface cellulaire pour assurer un diagnostic quantitatif et multiplexé plus précis et une sélection optimale du traitement immunologique pour les patients atteints d’un cancer du poumon.
Prédire la réponse clinique à l’immunothérapie chez les patients atteints d’un cancer du poumon, grâce à l’intelligence artificielle
[L’équipe des Dr Philippe Joubert et Bertrand Routy (Institut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec, Centre de recherche du CHUM)]
En mettant à profit l’intelligence artificielle, le projet vise à développer un algorithme intégrant les caractéristiques cliniques, radiologiques et moléculaires de la tumeur chez des patients atteint d’un cancer du poumon avancé, afin de prédire leur potentiel de réponse à des traitements visant à réactiver le système immunitaire afin de détruire les cellules tumorales (immunothérapie).
Une meilleure détection des carcinomes hépatocellulaires pour améliorer l’efficacité des traitements du cancer du foie, grâce à des algorithmes novateurs
[L’équipe de Guy Cloutier et du Dr An Tang, Centre de recherche du CHUM, Université de Montréal]
L’équipe se penche sur l’étude des propriétés mécaniques et structurelles du foie à l’aide d’algorithmes novateurs appliqués sur des images échographiques expérimentales afin d’augmenter la détection des carcinomes hépatocellulaires (CHC) et ainsi améliorer la surveillance, l’efficacité des traitements et la survie des patients.
Une plateforme prédictive des traitements de radiothérapie grâce aux percées en intelligence artificielle [L’équipe de Samuel Kadoury et du Dr David Roberge (Polytechnique Montréal, CHUM)]
Le projet a pour objectif de développer une plateforme de prédiction basée sur l’apprentissage profond pour la planification numérique et les traitements de radiothérapie – adaptable en fonction des cas -, à partir d’images médicales, pour les patients atteints d’un cancer.
Ce financement permettra aux projets sélectionnés de bénéficier d’expertises ciblées et complémentaires pour accélérer le développement de nouvelles technologies médicales, porteuses d’espoir dans la lutte contre le cancer.
Source : Oncopole
