Une subvention Génome Québec pour le projet MICROB-AI-R+ de notre chercheur Arnaud Droit
Notre chercheur membre Arnaud Droit, professeur à la Faculté de médecine de l’Université Laval, aux côtés de Jennifer Geddes-McAlister de la University of Guelph, a reçu un financement Génome Québec pour son projet MICROB-AI-R+, une nouvelle technologie basée sur la protéomique et l’IA pour la détection de pathogènes résistants dans les infections urinaires.
C’est six équipes de recherche – incluant celle pilotée par Arnaud Droit et Jennifer Geddes-McAlister – qui ont remporté des financements majeurs dans le cadre du programme Solutions génomiques pour l’identification, la caractérisation et la surveillance de la résistance aux antimicrobiens et des pathogènes émergents. L’investissement total, incluant celui des partenaires publics et privés, représente plus de 4,5 M$ et permettra de soutenir le développement d’outils pour se préparer à de futures pandémies et lutter contre le fléau de la résistance aux antimicrobiens.
La réponse des pays dans les débuts de la pandémie a eu un grand impact sur la santé et le bien-être des citoyennes et citoyens et a également entraîné des répercussions sociales et économiques majeures. Le risque d’épidémies causées par des pathogènes émergents ne devrait qu’augmenter. Toutefois, les connaissances acquises au cours des dernières années en matière de surveillance génomique permettent et permettront de mieux nous préparer en vue des pandémies futures.
À propos du projet MICROB-AI-R+
Selon les prévisions, la résistance aux antimicrobiens (RAM) sera la principale cause de décès dans le monde d’ici 2050. Il est impératif d’explorer de nouvelles stratégies pour ralentir l’évolution de la résistance et préserver notre capacité à lutter contre les maladies infectieuses. Le diagnostic correct et rapide des microbes à l’origine des maladies chez les patients est un domaine d’intervention essentiel. Pour les infections des voies urinaires (UTI), la deuxième infection la plus fréquente chez l’homme, la méthode de diagnostic standard (culture microbienne et spectrométrie de masse) prend 1 à 2 jours. Pendant ce temps, les patients reçoivent des antibiotiques à large spectre, ce qui accroît la sélection de nouvelles résistances dans la population.
De plus, cette méthode ne permet pas de détecter la résistance aux antimicrobiens. Notre équipe a mis au point MICROB-AI, une technologie basée sur les signatures protéiques et l’intelligence artificielle, qui permet d’identifier les agents pathogènes responsables des infections urinaires en 4 heures. Dans cette proposition, nous allons au-delà de l’état de l’art en étendant notre travail à la détection de la résistance (MICROB-AI-R+) qui peut être utilisée pour informer les cliniciens sur les stratégies de traitement efficaces. Ceci limitera l’évolution de la résistance et réduira les coûts associés aux infections urinaires au Canada. Dans l’ensemble, le projet proposé est une preuve de concept pour une technologie qui pourrait faire du Québec et du Canada un chef de file dans l’utilisation appropriée des antibiotiques dans les soins de santé.
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