PROJET COFINANCÉ PAR IVADO
Les maladies cardiovasculaires (MCV) demeurent la première cause de mortalité dans le monde, mais moins de la moitié des patients bénéficient de médicaments préventifs contre les MCV. Les réactions aux médicaments sont influencées par le profil génomique des patients, par d’autres caractéristiques individuelles et par des facteurs environnementaux. Or, ces facteurs n’étaient généralement pas pris en considération dans des études cliniques jusqu’à récemment, menant à une évaluation de traitements qui sous-estimait leur utilité ou qui ne réussissait pas à détecter des effets nuisibles pour certains groupes de patients. L’objectif principal de ce projet est d’utiliser la médecine de précision et les techniques d’apprentissage machine pour découvrir automatiquement les caractéristiques individuelles qui sont prédictives du développement ou de la progression de la maladie et des réponses à plusieurs médicaments contre les MCV (efficacité et toxicité). L’équipe propose d’intégrer de multiples données (génétique, multi-omique, imagerie, données cliniques) et biomarqueurs grâce à des méthodes statistiques traditionnelles et de nouvelles approches d’apprentissage machine. Leur approche permettra l’identification et la validation de cibles médicamenteuses, et conduira à la fois à la transformation du développement de médicaments contre les MCV ainsi qu’à l’amélioration des soins aux patients (en particulier pour les maladies liées à l’athérosclérose.
Centre de génomique responsable : Génome Québec
Partenaire : IVADO
Cochercheurs :
| Marie-Pierre | Dubé | Université de Montréal |
| Julie | Hussin | Université de Montréal |
| Joëlle | Pineau | Université McGill |