Application de l’Intelligence Artificielle à la Médecine de Précision en Oncologie (AIMPRO)
AIMPRO est un groupe de recherche à l'Université de Moncton qui intègre la bioinformatique, la médecine de précision et l'intelligence artificielle
Ce groupe réunit des professionnels, médecins, chercheurs, étudiants, et collaborateurs externes autour de l’interface des thématiques de la génomique appliquée, la bioinformatique, l’apprentissage machine, la recherche translationnelle et les essais cliniques
Chercheurs membres
Moulay Akhloufi, PhD
Dr. Akhloufi est professeur agrégé au département de sciences informatiques de l'Université de Moncton. Avant de rejoindre l’Université de Moncton, il a travaillé pendant une quinzaine d’années dans l’industrie, le transfert technologique et la recherche appliquée dans les domaines de l’apprentissage machine, la vision par ordinateur, et la robotique intelligente.
Rodney Ouellette MD, PhD
Dr. Ouellette est Chercheur Fondateur de l’Institut atlantique de recherche sur le cancer. Il est titulaire de la chaire RR Léger/FRSNB en Cancérologie de Précision. Ses intérêts de recherche s’articulent autour de l’application de la biopsie liquide afin d’améliorer le diagnostic, l’établissement de marqueurs prognostiques et le monitoring de cancer.
Eric Allain, PhD
Dr. Allain est spécialiste en bioinformatique clinique au département de génétique moléculaire du Réseau de santé Vitalité. Ses intérêts de recherche portent sur la conception d’outils bioinformatiques pour l’analyse des données génomiques pour les cancers hématologiques.
Thématique Unifiante: Déconvolution et prédiction précoce de la réponse thérapeutique ou du pronostic de personnes atteintes du cancer à partir de données massives multi-omiques complexes. Une étape cruciale est de comprendre la contribution des divers tissus à l’espace plasmatique. Le plasma contient des molécules de provenance de plusieurs organes et tissus même en temps normale, il y a donc un besoin pour des approches utilisant plusieurs technologies ainsi que des méthodes statistiques et informatiques puissantes pour la déconvolution des composantes dans ce mélange complexe. La dynamique de ce système est perturbée davantage par la présence du cancer, ce qui fait en sorte que nous devons s’appuyer sur des données massives ainsi que des stratégies computationnelles. Les analyses reposant sur l’intelligence artificielle nous permettrons de voir les interdépendances entre les composantes biologiques afin de mieux comprendre la biologie du cancer.
Contact: AIMPRO.UMONCTON@gmail.com