Le diagnostic précoce et la prédiction des cancers hématologiques peuvent réduire considérablement les taux de mortalité et augmenter les taux de survie. Avec la hausse spectaculaire de la quantité de données disponibles pour la recherche, les chercheurs ont maintenant une chance sans précédent de recourir aux calculs pour générer de nouvelles informations et mieux comprendre la maladie. L’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) et de méthodes basées sur l’apprentissage automatique est la meilleure approche pour gérer cette tâche.

L’intégration de l’IA et de l’apprentissage automatique fournit divers outils et plateformes pour faciliter la compréhension et le traitement de ces maladies potentiellement mortelles. La recherche en oncologie clinique se concentre désormais davantage sur le décodage des mécanismes moléculaires associés à l’apparition du cancer en étudiant l’architecture biologique complexe de la prolifération des cellules cancéreuses. En outre, le recours à l’IA et à l’apprentissage automatique dans la prise de décision clinique devrait augmenter les chances de prédiction et de diagnostic de la maladie à un stade précoce grâce au séquençage à haut débit et aux techniques d’imagerie à haute résolution. Elle pourrait également conduire à l’introduction de nouveaux biomarqueurs pour le diagnostic du cancer, à la mise au point de nouveaux médicaments personnalisés et à l’accès à des stratégies de traitement personnalisées.

Grâce à nos subventions Catalyseur de l’IA contre les cancers du sang, nous espérons financer des projets qui catalysent l’exploration de nouveaux domaines de recherche et de collaborations autour de l’apprentissage automatique et de son application aux cancers du sang. Ces projets porteront sur les thèmes suivants :

• Pronostic et stratification des risques 
  Les pronostics personnalisés permettent de mesurer les risques associés à une greffe et à la réponse aux médicaments.
• Génomique et prédiction de la réponse
  Une meilleure connaissance de la biologie et de la génomique de la maladie permettra de choisir les traitements qui conviennent le mieux aux patients.
• Nouvelles thérapies
  Les chercheurs qui ont accès aux données peuvent mettre au point et tester de nouveaux médicaments in vitro.
• Diagnostic précoce et précis
  L’étude des symptômes précoces des cancers du sang permet de dépister la maladie le plus tôt possible, ce qui peut améliorer les résultats pour les patients.

Nous espérons trouver de nouveaux moyens de prévenir les cancers du sang, d’améliorer le taux de survie grâce au dépistage précoce lorsque la maladie est plus facile à traiter, et de mettre au point des traitements plus précis et plus efficaces entraînant moins d’effets secondaires nuisibles, en tirant parti de l’expertise scientifique, clinique et des patients dans un environnement collaboratif et interdisciplinaire qui intègre la puissance des nouvelles technologies et des nouvelles interventions.

La subvention Catalyseur de l’IA contre les cancers du sang est une subvention de validation de principe d’un an conçue pour déterminer les capacités de l’intelligence artificielle (IA) et des approches basées sur l’apprentissage automatique pour faire progresser la recherche sur les cancers du sang et les diagnostics, et pour améliorer les options de traitement et les résultats pour les personnes touchées par un cancer du sang.

Au lieu de financer des recherches qui représentent la suite logique d’un programme de travail, ces subventions visent à soutenir des projets qui permettront de faire évoluer notre approche de la prévention, du dépistage précoce et du traitement des cancers du sang. 

La préférence sera donnée aux :

• propositions pluridisciplinaires (les cochercheurs proviennent de différentes disciplines);
• Collaborations avec des experts en IA et/ou en apprentissage automatique;
• propositions présentant des occasions de formation pour les groupes sous-représentés;
• propositions comprenant des chercheurs en début de carrière.