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Des équipes de recherche en Ontario utilisent l’IA pour diagnostiquer et traiter la COVID-19

Le CIFAR et le gouvernement ontarien soutiennent des avancées majeures dans la recherche sur la COVID-19. 

Trois équipes de recherche en Ontario utilisent l’IA pour trouver de nouvelles approches permettant de comprendre, de diagnostiquer et de traiter la COVID-19.

Le gouvernement de l’Ontario fournit le financement principal de plus de 200 000 $ pour soutenir des recherches innovantes réalisées par des chercheurs et chercheuses du CIFAR dans toute la province. 

« L’Ontario abrite certains des plus brillants chercheurs du monde », mentionne Ross Romano, ministre des Collèges et des Universités de l’Ontario. « Grâce au Fonds ontarien de recherche pour l’intervention rapide contre la COVID-19, nous avons soutenu des efforts de calibre mondial pour prévenir, détecter et traiter la COVID-19. Nous sommes fiers d’avoir mené ces recherches avec le CIFAR ; elles ont fait une différence notable dans notre lutte collective contre le virus. »  

Ces subventions permettent de constituer des équipes de recherche multidisciplinaires afin de faire progresser les connaissances sur le virus, de mettre au point de nouveaux traitements et de comprendre comment il se propage dans la population.

 « Les subventions Catalyseur IA-COVID-19 mobilisent le milieu de la recherche autour de solutions créatives pour lutter contre la pandémie », déclare Alan Bernstein, président et chef de la direction du CIFAR. « Nous sommes reconnaissants du généreux soutien du gouvernement de l’Ontario grâce auquel nos chercheurs et chercheuses en IA ont la liberté et la flexibilité d’explorer des idées à risque élevé et à fortes retombées. Cet investissement se traduit par des solutions concrètes qui favorisent la santé de la population de l’Ontario et du monde entier. » 

Utiliser l’IA pour trouver des traitements de la COVID-19 : Dirigé par Jean-Philippe Julien (Hôpital SickKids), chercheur mondial CIFAR-Azrieli, ce projet utilise l’IA pour identifier des médicaments existants et sûrs qui peuvent être utilisés pour traiter des patients atteints de COVID-19. En collaboration avec la jeune pousse canadienne Cyclica inc., l’équipe a utilisé l’IA pour examiner virtuellement plus de 10 000 médicaments et réduire la liste à 15 produits prioritaires. L’équipe a proposé au moins un médicament approuvé à ce jour, et d’autres médicaments pouvant être reconvertis pour le traitement de la COVID-19 sont en cours d’examen.

Suivre les dernières recherches sur la COVID-19 grâce à l’IA : Une équipe dirigée par Kyunghyun Cho, chercheur associé du CIFAR (Université de New York), et Jimmy Lin (Université de Waterloo) a développé un système d’information à code source libre appelé Neural Covidex, qui indexe et résume la documentation biomédicale pertinente relative à la COVID-19. Cela permet aux chercheurs biomédicaux, aux professionnels de la médecine ainsi qu’aux scientifiques d’autres disciplines et aux décideurs politiques de se tenir au courant des dernières recherches sur la COVID-19. Depuis son lancement, la plateforme a été utilisée par 4 000 visiteurs uniques du monde entier par mois, et elle est constamment mise à jour pour indexer les plus récents articles scientifiques sur la COVID-19 et les données d’essais cliniques.

Effectuer des radiographies pour prédire la gravité de la COVID-19 : Marzyeh Ghassemi, titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR (Institut Vecteur, Université de Toronto), codirige une équipe de scientifiques qui utilisent des outils basés sur l’IA pour prédire la gravité de la pneumonie en examinant des radiographies de patients atteints de la COVID-19. Bien qu’il n’ait pas encore été approuvé pour un usage médical, cet outil s’est avéré très précis. De plus, contrairement aux diagnostics précédents basés sur l’IA, il utilise des rayons X plutôt que des radiations, qui sont plus coûteuses et moins accessibles que les tomodensitogrammes. L’équipe voit actuellement à étendre la cohorte de test et l’évaluation clinique. 

Les recherches réalisées en Ontario font partie des 14 projets soutenus par les subventions Catalyseur IA-COVID-19 du CIFAR, qui financent des idées innovantes, à risque élevé et à fortes retombées pour lutter contre la pandémie de COVID-19. Le programme de subventions Catalyseur IA-COVID-19 est financé par le gouvernement de l’Ontario, le programme « L’IA au service de la santé » de Microsoft, le Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada (CRSNG), Génome Canada, la Fondation Max Bell et de nombreux donateurs individuels. Lancé en mars 2020, le programme finance des projets innovants, à risque élevé et à fortes retombées pour lutter contre la pandémie de COVID-19. Les projets, qui explorent une variété de sujets au moyen de l’IA, en sont à divers stades d’avancement.

 

Récipiendaires des subventions Catalyseur IA-COVID-19 :

  • PanXcea : Prédictions grâce à une analyse externe de la COVID-19 basée sur des radiographies
    Collaborateurs : Marzyeh Ghassemi (titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR, Institut Vecteur, Université de Toronto), Joseph Paul Cohen (Mila, Université de Montréal), Chris McIntosh (Université de Toronto).
  • COVIDEX – Recherche avancée d’information dans la documentation clinique et universitaire
    Collaborateurs : Kyunghyun Cho (boursier du CIFAR, programme Apprentissage automatique, apprentissage biologique, Université de New York), Jimmy Lin (Université de Waterloo)
  • Exploitation des graphes de connaissances biomédicales pour les stratégies de reconversion de médicaments pour la COVID-19
    Collaborateurs : Jian Tang (titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR, Mila, HEC Montréal), William L. Hamilton (titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR, Mila, Université McGill), Yoshua Bengio (titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR et codirecteur, programme Apprentissage automatique, apprentissage biologique du CIFAR, Mila, Université de Montréal), Guy Wolf (Mila, Université de Montréal), Yue Li (Mila, Université McGill)
  • COVID-Net : Une plateforme d’apprentissage profond à code source libre pour la détection et la stratification du risque de COVID-19
    Collaborateurs : Alexander Wong, James Lee, Linda Wang et Desmond Lin (Université de Waterloo)
  • Assemblage rapide et automatisé de la phylogénie du SRAS-CoV-2
    Collaborateurs : Quaid Morris (titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR, Institut Vecteur, Université de Toronto), Jeffrey Wintersinger (Université de Toronto), Jeff Wrana et Ben Blencowe
  • Modélisation de la transmission du SRAS-CoV-2 entre sources zoonotiques au niveau génétique
    Collaborateurs : Guillaume Rabusseau (titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR, Mila, Université de Montréal), Vladimir Makarenkov (Université du Québec à Montréal) Bogdan Mazoure (Mila, Université McGill)
  • MyTrace / MaTrace : Une application mobile de traçage des contacts respectueuse de la vie privée pour la COVID-19
    Collaborateurs : Alán Aspuru-Guzik (titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR, boursier Lebovic, programme Énergie solaire bio-inspirée, Institut Vecteur),  Maryzeh Ghassemi (titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR, Institut Vecteur, Université de Toronto)
  • L’apprentissage automatique contre la COVID-19 : Accélérer la découverte de médicaments à petites molécules
    Collaborateurs : Sarath Chandar (titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR, Mila, Polytechnique Montréal), Matthew Taylor (Amii, Université de l’Alberta), Sai Krishna (99andBeyond), Karam Thomas (99andBeyond)
  • Protection des populations à risque avec l’IA (GuARD-AI)
    Collaborateurs : Daniel C. Baumgart (Université de l’Alberta), Martha White (titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR, Université de l’Alberta, Amii), Randy Goebeli (Amii, Université de l’Alberta), Robert Hayward (responsable en chef de l’information médicale, Alberta Health Services), Shy Amlani (Virtual Health), Jonathan Choy (Virtual Health), Sara Webster (Virtual Health) et Sarah Hall (Virtual Health)
  • Détection et suivi de la pneumonie chez les patients infectés par la COVID-19 grâce à l’apprentissage automatique et à l’imagerie ultrasonore
    Collaborateurs : Kumaradevan Punithakumar (Université de l’Alberta), Russell Greiner (Université de l’Alberta, Amii), Jacob Jaremko (Université de l’Alberta), Nathaniel Meuser-Herr (Upstate Health Care Center, NY), Dornoosh Zonoobi (MEDO.ai)
  • Identification et validation basées sur l’IA des médicaments propices à la reconversion pour le traitement de la COVID-19
    Collaborateurs : Jean-Philippe Julien (programme Architecture moléculaire de la vie du CIFAR, Université de Toronto), Costin Antonescu (Université Ryerson), Cyclica Inc. (partenaire industriel), Phoenix Pharma (partenaire industriel)
  • Prévention de l’infection par la COVID-19 dans les familles : Étude de la COVID-19  auprès des enfants et des familles
    Collaborateurs : Jonathon Maguire (Hôpital Sick Children), Anna Goldenberg (titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR, boursière Lebovic, programme Développement du cerveau et de l’enfant du CIFAR, Institut Vecteur, Université de Toronto, Hôpital Sick Children), Marzyeh Ghassemi (titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR, Institut Vecteur, Université de Toronto), Catherine Birken (Hôpital Sick Children), Peter Jüni (Hôpital St. Michael) Kevin Thorpe (Hôpital Sunnybrook), Charles Keown-Stoneman (Hôpital St. Michael), Mary Aglipay (Hôpital St. Michael)
  • Suivi de la santé mentale pendant la pandémie de coronavirus
    Collaborateurs : Alona Fyshe (titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR, programme Apprentissage automatique, apprentissage biologique du CIFAR, Amii, Université de l’Alberta), Daniel Lizotte (Université Western), Rumi Chunara (Université de New York)
  • Détection automatique de la COVID-19 à partir de radiographies thoraciques/tomodensitogrammes
    Collaborateurs : Frank Wood (titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR, Mila, Université de la Colombie-Britannique), Leonid Sigal (titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR, Institut Vecteur, Université de Toronto)
  • La planification en tant qu’inférence dans les modèles de dynamique épidémiologique
    Collaborateurs : Frank Wood (titulaire d’une chaire en IA Canada-CIFAR, Mila, Université de la Colombie-Britannique), Benjamin Bloem-Reddy, Alexandre Bouchard et Trevor Campbell (Université de la Colombie-Britannique)

Apprenez en plus sur les mesures du CIFAR contre la COVID-19.

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