Cette page dédiée présente l’un des thème / domaine stratégique actuellement en discussion dans le cadre de notre Programme de financement de recherche stratégique. L’ensemble des thèmes / domaines en discussion est indiqué sur la page du programme. Chaque page dédiée (y compris celle-ci) peut être à un niveau de détail et de maturité variable. Pour participer à la discussion sur ce thème ou en proposer de nouveaux, veuillez utiliser ce formulaire. Si vous souhaitez être tenu.e au courant des développements autour de ce thème / domaine, inscrivez-vous ci-dessous.

IA et données Omiques en Oncologie

Description et justification du domaine

L’objectif de ce thème, est d’exploiter les données “omiques” multimodales (images (« radiomique »), texte, biomarqueurs, séquences de génome (« génomique »), dossier patient électronique, séries temporelles, etc.) pour assister les praticiens à la mise en oeuvre d’une trajectoire de soins personnalisée, prédictive, et préventive : assistance au diagnostic, au pronostic, et à la prise en charge des patients.

L’Oncologie se prête naturellement à la mise en œuvre de cette technologie –les cancers sont une des premières causes de mortalité dans le monde, font l’objet de recherches actives, et de nombreuses données interviennent dans le traitement de la maladie.

Les bénéfices cliniques attendus sont :

  • Une prédiction de l’efficacité de la prise en charge patient,
  • La détermination d’un modèle de prédiction de l’efficacité et de la toxicité d’un traitement médicamenteux
  • La détermination d’un modèle de prédiction de l’efficacité et de la toxicité d’un traitement en fonction des données génomiques seules

Les cas d’usage sont :

  1. Assistance à la prédiction de l’efficacité de la prise en charge sur des cancers rares
  2. Modèle Efficacité/Toxicité des traitement médicamenteux
  3. Évaluation d’efficacité et de toxicité d’un traitement sur cible génétique plutôt que cible pathologique
  4. Assistance à la planification de la ré-irradiation

Mise à jour 05 juillet : Domaine critique en santé, capable de produire de grandes quantités de données utilisables en IA. Masse critique de chercheurs en cancer et IA. Aurait simplement besoin d’un catalyseur (ce programme?) pour démarrer en grand.

Contexte

Mots-clefs : oncologie

Organisations pertinentes : DHDP, Imagia, IRT Saint-Exupery, Oncopole, Génome Québec, MEDTEQ+, consortium MEDomics

Personnes pertinentes suggérées durant la consultation :

Les noms suivants ont été proposés par la communauté et les personnes mentionnées ci-dessous ont accepté d’afficher publiquement leur nom. Notez cependant que tous les noms des professeur.e.s (qu’ils soient affichés publiquement ou non sur notre site web) seront transmis au comité conseil pour l’étape d’identification et de sélection des thèmes stratégiques. Notez également que les personnes identifiées durant l’étape de consultation n’ont pas la garantie de recevoir une partie du financement. Cette étape sert avant tout à présenter un panorama du domaine, incluant les personnes pertinentes et non à monter des équipes pour les programmes-cadres.

  • Sébastien Lemieux
  • Jacques Drouin
  • Marc G. Bellemare
  • Mathieu Blanchette
  • Amin Emad
  • Martin Vallières
  • Guy Wolf

Programmes-cadres potentiels

(pas de programmes-cadres potentiels pour le moment)

Documentation complémentaire

(pas de documentation complémentaire pour le moment)

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Historique

30 juin 2021 : Première version

3 juillet 2021 : Ajout de noms de personnes pertinentes.

5 juillet 2021 : Complément d’information section description.

13 juillet 2021 : Ajout de personnes pertinentes.

22 juillet 2021 : Ajout de personnes pertinentes.