Vers une médecine personnalisée dans la gestion de l'épilepsie : une approche d'apprentissage automatique dans l'interprétation de données génomiques à grande échelle

Chercheur principal : Patrick Cossette
Thème : Santé
Concours : Concours 2017 : Financement de projets de recherche fondamentale IVADO
Statut : Terminé
Début : 1er avr. 2018
Fin : 31 déc. 2020
Budget : 172 800,00 $



PROJET COFINANCÉ PAR IVADO 

 

L’épilepsie est une maladie qui a des conséquences néfastes dans la vie quotidienne des patients et qui est difficile à traiter. À ce jour, plus de 150 gènes de l’épilepsie ont été découverts, expliquant environ 35 % des cas. Cependant, les méthodes génomiques classiques n’ont pas réussi à expliquer tout le spectre de l’hérédité de l’épilepsie, ainsi que la résistance aux médicaments antiépileptiques. En effet, les études traditionnelles n’ont pas la capacité de saisir toute la complexité du génome humain, comme les interactions entre les variations génomiques (épistasie). Au cours de ce projet, nous étudierons comment nous pouvons utiliser des algorithmes d’apprentissage machine dans les analyses de données génomiques afin de détecter des patrons multivariés, en tirant avantage de notre vaste ensemble de données des génomes des individus souffrants d’épilepsie. Dans ce projet multidisciplinaire, des neurologues, des généticiens, des bio-informaticiens et des informaticiens uniront leurs forces afin d’utiliser des algorithmes d’apprentissage machine pour détecter les signatures de variants génomiques chez les patients atteints d’épilepsie pharmacorésistante.  La capacité de prédire la pharmacorésistance permettra de réduire le fardeau de morbidité de cette maladie.

 

Centre de génomique responsable : Génome Québec


Partenaire : IVADO

 

Cochercheurs :

Yoshua Bengio Université de Montréal
François Laviolette Université Laval
Simon Girard Université du Québec à Chicoutimi