Du financement de Génome Québec pour le projet MICROB-AI dirigé par notre chercheur Arnaud Droit
Dans le cadre de son Programme d’intégration de la génomique – volet santé humaine, Génome Québec a annoncé cette semaine le financement du projet «MICROB-AI, vers une nouvelle génération de tests pour le diagnostic du tractus urinaire» dirigé par Arnaud Droit, professeur à la Faculté de médecine de l’Université Laval et chercheur membre de l’IID.
Le projet MICROB-AI vise à développer une nouvelle stratégie d’identification bactérienne basée sur l’utilisation d’analyses par spectrométrie de masse à haut débit et haute sensibilité associées à l’intelligence artificielle. Cette technologie permettra une identification bactérienne dans des échantillons biologiques en moins de trois heures sans nécessiter de culture bactérienne.
Du financement a été offert par Génome Québec à 12 équipes de recherches représentant quatre universités au Québec .
Les fonds octroyés seront consacrés à l’établissement de preuves de concept servant de levier à l’obtention de financement subséquent.
De plus, ce premier cycle du programme permet aux utilisateurs publics tels que le ministère de la Santé et des Services sociaux et les hôpitaux de bénéficier d’un véhicule de financement pour valider et intégrer les outils génomiques dans les soins offerts aux patients. Ces fonds permettront également à des chercheurs de la relève de se positionner en prévision des grands programmes de financement, dont ceux de Génome Canada.
À propos de MICROB-AI
Selon l’Organisation mondiale de la Santé, la résistance aux antimicrobiens est une menace croissante pour la santé mondiale, tant au niveau clinique qu’au niveau économique, et nécessite des actions dans tous les secteurs gouvernementaux et dans la société. La résistance aux antimicrobiens se produit naturellement avec le temps, mais la mauvaise utilisation et la surutilisation des antimicrobiens accélèrent ce processus. Cependant, le délai d’exécution nécessaire pour obtenir un diagnostic d’infection avec la méthode standard est généralement de 24 à 48 heures en raison de la culture bactérienne requise avant l’analyse par spectrométrie de masse. Pendant ce temps, les patients reçoivent des antibiotiques à large spectre qui peuvent ne pas être nécessaires ou être inefficaces et, dans tous les cas, ils sont connus pour augmenter la sélection de nouvelles résistances microbiennes dans la population.
Avec la collaboration de Thermo Fisher Scientific, Evosep Biosystems et du laboratoire du Pr Arnaud Droit au Centre de recherche CHU de Québec – Université Laval, nous visons à développer une nouvelle stratégie d’identification bactérienne nommée MICRO-AI. Cette méthode, basée sur l’utilisation d’analyses par spectrométrie de masse à haut débit et haute sensibilité associées à l’intelligence artificielle, permettra une identification bactérienne dans des échantillons biologiques en moins de trois heures sans nécessiter de culture bactérienne. Par conséquent, le patient pourrait être traité directement avec des antibiotiques spécifiques et seulement si nécessaire, réduisant l’apparition de nouvelles résistances bactériennes dans la population.
L’objectif principal de ce projet est de fournir une preuve de concept pour l’identification de 50 à 100 espèces microbiennes retrouvées dans plus de 99 % des infections du tractus urinaire (ITU), l’une des infections les plus courantes chez l’homme. Dans les prochaines étapes, la méthode sera validée dans un contexte clinique et pourra également être étendue à d’autres types d’infections. Finalement, MICROB-AI pourrait révolutionner le diagnostic clinique en microbiologie dans les années futures.
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