PROJET COFINANCÉ PAR IVADO
L’immunothérapie est un traitement récent et efficace pour certains types de cancer. Des molécules appelées complexes majeurs d’histocompatibilité de classe I (CMH I) jouent un rôle central dans ce type de thérapie. Les différents CMH I sont présents à la surface des cellules et servent à présenter au système immunitaire un éventail de courts fragments représentant l’activité interne de la cellule. Ces peptides sont appelés peptides associés au CMH I ou PAC.
Les cellules du système immunitaire peuvent juger si les PAC sont « inoffensifs » ou « anormales », et élimineront les cellules présentant les PAC anormaux. C’est de cette façon dont le système immunitaire surveille et contrôle la présence de cellules infectées ou l’apparition spontanée de cellules cancéreuses. L’immunothérapie tire avantage de ce système et l’une des stratégies est la création de vaccins se servant de PAC spécifiques au cancer ciblé. Ces vaccins stimulent le système immunitaire du patient pour éliminer des cellules cancéreuses. L’identification des PAC propres à la tumeur d’un patient représente une étape clé dans le développement d’une immunothérapie anti-cancer efficace et personnalisée. Ce projet vise à développer une nouvelle approche informatique afin d’identifier des PAC à l’aide des méthodes de réseaux de neurones profonds qui seront appliquées sur d’importants jeux de données de séquençage d’ARN et de données de spectrométrie de masse en tandem (MS/ MS). Ce projet est conçu pour simplifier l’identification des PAC et augmenter la fiabilité de ces identifications et, ainsi, augmenter le nombre de PAC potentiels à cibler pour le développement des vaccins anticancer.
Centre de génomique responsable : Génome Québec
Partenaire : IVADO
Cochercheurs :
| Yoshua | Bengio | Université de Montréal |
| Guy | Sauvageau | Université de Montréal |
| Joseph Paul | Cohen | Université de Montréal |