Chercheur principal
Jacques Corbeil
CHU de Québec-Université Laval
Co-investigateurs
Marc-André D’Aoust
Medicago R&D
Projet en cours 1 137 500 $/ 3 ans
- Soutenu par le CQDM à travers : IME
- Et par le(s) partenaire(s) de cofinancement : Medicago R&D
Défi
Les systèmes biologiques sont souvent difficiles à mettre en œuvre et à maintenir dans un cadre industriel. Il y a un grand nombre de paramètres à optimiser et la complexité est grande. L’intelligence artificielle (IA) peut aider à découvrir des modèles et à identifier des caractéristiques parmi les paramètres qui peuvent améliorer l’efficacité d’un processus ainsi que l’exigence d’une production durable de haute qualité. Medicago R&D est une société de biotechnologie de premier plan au stade clinique qui utilise des technologies brevetées à base de plantes pour développer et produire rapidement de nouveaux vaccins et anticorps. Dans ce projet, l’entreprise bénéficiera des approches de l’IA pour améliorer sa plateforme de production.
Solution
Le projet est mené par une équipe interdisciplinaire combinant des compétences en matière d’analyse de données massives et de métabolomique, d’apprentissage automatique et profond, ainsi que de production de vaccins. L’équipe vise à améliorer la productivité du fabricant québécois de vaccins Medicago R&D. Dans ce projet, des analyses métabolomiques à haut débit couplées à des algorithmes d’apprentissage automatique et profond seront utilisées pour identifier les signatures moléculaires des plantes productives et définir les limites moléculaires des paramètres qui ont un impact sur la productivité du processus de production pharmaceutique. Plus précisément, le projet vise à développer un système basé sur la spectrométrie de masse qui peut modéliser les processus biologiques tout au long de la période de croissance et d’incubation des plantes pendant la production de particules de type viral.
Réalisations/Impact
Ce projet conduira à la création d’une base de données de réponses qui pourrait être exploitée pour mieux comprendre les effets de multiples paramètres sur la production de vaccins et d’autres produits biothérapeutiques, ce qui conduira à une augmentation du rendement et de la qualité. Les données seront d’une grande utilité pour améliorer le processus de production de vaccins de Medicago R&D, qui doit s’assurer que sa technologie de fabrication reste optimale et que sa productivité reste prévisible. Un projet réussi fournira à Medicago R&D un ensemble d’outils qui amélioreront le contrôle et la précision dès le début du processus de fabrication, ce qui améliorera considérablement sa compétitivité dans l’espace.
