Projets financés

Résumé

Les progrès de la génétique au cours des 10 dernières années ont conduit à la mise au point de plusieurs traitements ciblés du cancer du poumon, du sein et du côlon. Cependant, un certain nombre de facteurs limitent l’utilisation optimale de ces innovations, notamment le coût élevé du processus organisationnel associé aux tests moléculaires et leur utilisation tardive dans le parcours du patient. Récemment, la perspective d’obtenir des biomarqueurs numériques diagnostics non invasifs, et pouvant faciliter un traitement personalisé, peu couteux et rapides est apparue au travers d’une discipline connue sous le nom de radiomique. La radiomique exploite les progrès de l’intelligence artificielle pour la mesure quantitative de caractéristiques d’imagerie de haute dimension avec des indications prédictives et pronostiques prometteuses et pour le moins complémentaire aux tests moléculaires actuels. Néanmoins, le manque de validation sur des cohortes importantes et la transdisciplinarité nécessaire à ce processus apparaissent comme une barrière méthodologique melant la physique et le traitement de l’imagerie médicale, l’analyse du big data en santé (clinique, biologique, génétique et épigénétique), et l’expertise requise en apprentissage machine et en apprentissage profond. Le projet proposé vise à opérationnaliser à grande échelle l’écosystème d’Imagia, appelé Evidens, afin de permettre une forte réduction du coût de la découverte de biomarqueurs numériques en imagerie du cancer, en appliquant les avancées en matière d’apprentissage profond automatique, de confidentialité des données et de calcul distribué et de biostatistique. Ce projet multidisciplinaire contribuera à la mission d’Evidens, qui consiste à faciliter un accès universel à la médecine de précision en favorisant les collaborations avec l’IA, en fédérant l’apprentissage issu des données des patients dans les hôpitaux partenaires et en unissant l’expertise clinique et l’IA.

Partenaires

• Imagia
• Société de Recherche sur le Cancer
• Institut de recherche du Centre universitaire de santé McGill
• Université de Montréal
• Université McGill

Résumé

Dans ce projet, nous proposons le développement d’outils d’aide à la décision novateurs pour améliorer la prestation des soins et des services à domicile. Le projet est articulé autour de deux principaux sujets de recherche : A) le développement d’approches d’optimisation pour la gestion de l’offre (les soignants) et de la demande (les patients); et B) le développement de techniques d’optimisation spécifiques à la confection de tournées de véhicules complexes dans un contexte dynamique et multi-critères. L’innovation du projet s’appuie sur la formulation et la conception de nouvelles approches d’optimisation qui intègrent des techniques tirées de la science des données, de l’intelligence artificielle et de l’optimisation combinatoire. Elles seront adaptées pour résoudre des problèmes complexes et à grande échelle afin de prendre des meilleures décisions (de manière récurrente) en pratique.

Partenaires

• Alayacare
• ApStat Technologies
• École polytechnique de Montréal

Résumé

Ce projet a pour but la conception d’une technologie de réalité virtuelle qui permettra de former des chirurgiens à une nouvelle procédure de chirurgie de la colonne vertébrale : la fusion intervertébrale lombaire par voie transforaminale (TLIF). Cette méthode diminue de moitié la durée d’hospitalisation des patients et de moitié les coûts pour les hôpitaux (coût de la chirurgie et coût d’hospitalisation) par rapport à la méthode traditionnelle (la discectomie de la région lombaire). Cependant, elle a pour inconvénient de nécessiter en moyenne 20 à 30 chirurgies de formation avant que les chirurgiens se sentent à l’aise de l’utiliser. La technologie de simulation en question permettra de reproduire les propriétés visuelles et haptiques de la chirurgie à enseigner, à l’aider de la méthode des éléments finis (MÉF).

Partenaires

• CAE
• Depuy/Synthes (Johnson & Johnson)
• Université McGill
• Université de Miami
• Université de Lille

Résumé

L’objectif de cette recherche est d’améliorer le contrôle local du cancer du sein et de réduire les effets secondaires du traitement en démontrant que la nouvelle technologie au plasma froid peut avoir un impact positif quand elle est combinée à la radiothérapie conventionnelle.

Partenaires

• NexPlasmaGen
• InstaDesign
• Centre de recherche du Centre hospitalier universitaire de Montréal
• Université McGill

Résumé

Selon l’Organisation Mondiale de la Santé (OMS), près de 7,7 millions nouveaux cas de démence et d’Alzheimer sont identifiés chaque année à travers le monde. Par ailleurs, l’incidence des commotions cérébrales dans le sport et les conséquences sur la santé mentale sont devenues préoccupantes. Enfin, malgré une prévalence relativement faible, les cancers du cerveau ont un pronostic très sombre, avec une espérance de survie de moins d’un an pour la forme la plus courante et la plus agressive, le glioblastome multiforme. La tomographie d’émission par positrons (TEP) est la modalité d’imagerie la plus sensible pour étudier in vivo de façon non-invasive ces affections au niveau de la biochimie et du métabolisme cérébral, avec le potentiel d’un diagnostic plus hâtif, d’une caractérisation plus fine du type de pathologie, mais aussi d’une meilleure compréhension des causes à la source de ces maladies. Les scanners TEP actuellement disponibles manquent de précision pour permettre une étude détaillée du cerveau. Le présent projet vise à développer un scanner TEP dédié de haute performance qui permettra d’imager le cerveau humain avec une résolution spatiale 2 fois supérieure à celle atteinte avec la meilleure technologie existante. À la résolution prévue de 1.25 mm, il devient possible de caractériser l’infiltration tumorale et l’hétérogénéité des tumeurs, des facteurs déterminants de l’évolution de cancers agressifs comme le glioblastome. Il devient aussi possible de suivre en temps réel l’ouverture osmotique de la barrière hémato-encéphalique pour favoriser l’acheminement de médicaments à la tumeur. Un tel scanner TEP permettra également l’imagerie moléculaire d’animaux intermédiaires pour la recherche biomédicale avec une précision inégalée.

Partenaires

• IR&T
• Laboratoires Charles Rivers
• Novalgo
• Société de recherche sur le cancer
• Université de Sherbrooke
• Centre de recherche du Centre hospitalier universitaire de Sherbrooke
• Université Harvard

Résumé

Le principal objectif de ce projet de recherche est d’intégrer une méthode vasculaire souple en 2D/3D durant une intervention endo-vasculaire basée sur la détection en temps réel des mouvements du patients, la localisation du fil guide ou du cathéter et le réalisme du modèle mécanique des structures vasculaires et des tissus sous-jacents.
Cette méthode sera d’abord adaptée à la réparation endo-vasculaire des anévrysmes aortiques (EVAR).-Une approche générique permettra de l’utiliser pour d’autres types d’interventions endo-vasculaires abdominales (aorto-iliaque, angioplastie ou endo-prothèse, procédures d’embolisation) de même que des interventions intracrâniennes.
La technologie EVAR développée par le chercheur principal et son équipe termine l’étape de validation en laboratoire. Pour étendre le processus de simulation à d’autres tissus abdominaux, il faut aussi valider ses nouveaux éléments dans un environnement contrôlé.

Partenaires

• Siemens Healthineers
• Centre de recherche du Centre hospitalier universitaire de Montréal (CRCHUM)
• Université McGill
• Université de Toronto
• Université de Montréal (UdeM) / École de technologie supérieure (ETS)

Résumé

Démontrer l’innocuité et la faisabilité de la collecte de données ECG à l’aide du système automatiqued’acquisition sans contact SIG.ECG 1 en milieu hospitalier et en clinique externe. Démontrer la concordance diagnostique entre l’ECG standard ou la télémétrie hospitalière et le système automatique d’acquisition sans contact SIG.ECG 1.

Partenaires

• SIGNUM
• HSCM

Résumé

La compagnie NXTSens a développé un microcapteur implantable et autonome permettant un suivi continu de la pression des tissus et de la température des muscles des membres endommagés afin de mieux diagnostiquer le syndrome des loges aigu (Acute Compartment Syndrome). Le projet est divisé en 2 étapes : 1) développer des modèles chirurgicaux appropriés pour la mise en place précise et reproductible des microcapteurs dans les compartiments de rongeurs ; 2) tester les performances d’un microprototype dans les compartiments de cadavres humains.

Partenaires

• NXT Sens
• Institut de recherche du Centre universitaire de santé McGill (IR-CUSM)

Partenaires

• Sensoreal
• Parallex BioAssays
• Université Laval

Résumé

Effectuer une validation technologique / étude comparative de la réponse immunologique au vaccin antigrippal chez des patients utilisant l’injecteur sans aiguille MED-JET H4 par rapport aux aiguilles traditionnelles pour valider l’efficacité de la technologie.

Partenaires

• MIT Canada
• Institut de recherche du Centre universitaire de santé McGill (IR-CUSM)

Résumé

Développer des outils d’aide à la décision novateurs permettant aux professionnels de la santé d’offrir des soins à domicile plus personnalisés à la population vieillissante en utilisant au mieux les ressources humaines et matérielles disponibles.

Partenaires

• Alayacare
• VHA
• Ecole polytechnique de Montréal

Partenaires

• Medvalgo
• 360Medlink
• Université de Montréal (UdeM)
• École polytechnique de Montréal