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URL:https://murmitoyen.com/events/vanille/udem/detail/819481-making-persona
 l-sense-of-disease-mutational-calculus-and-machine-learning
LOCATION:Université de Montréal - Pavillon Jean-Coutu\, 2940\, chemin de 
 la Polytechnique\, Montréal\, QC\, Canada\, H3T 1J7
SUMMARY:Making Personal Sense of Disease: Mutational Calculus and Machine L
 earning
DESCRIPTION:L’Institut de recherche en immunologie et en cancérologie (I
 RIC) présente une conférence hors-série. Soyez des nôtres pour entendr
 e des chercheurs de renom des quatre coins du monde présenter leurs perc
 ées scientifiques les plus récentes.
Conférencier :Olivier Lichtarge\, 
 MD\, PhD\, Baylor College of Medicine\, Houston\, Tx\, États-Unis.
Résum
 é :La relation entre le génotype et le phénotype gouverne l'évolution 
 à long terme et la santé humaine au jour le jour. En étudiant cette rel
 ation\, nous souhaitons acquérir de nouvelles connaissances sur les méca
 nismes de la maladie\, sur les cibles des médicaments et sur la thérapie
  optimale pour chaque patient. Une des approches utilisée est l'apprentis
 sage automatique. Cette approche permet de cribler des réseaux de donnée
 s et de textes pour relier les gènes\, les produits chimiques et les mala
 dies\, comme le montre des exemples dans la biologie de p53\, le paludisme
  et la découverte de médicaments. Mais ce n'est pas suffisant pour une m
 édecine vraiment personnalisée. Pour cela\, nous devons trouver parmi le
 s nombreuses différentes mutations de chaque patient\, celles qui contrô
 lent la maladie ou l’effet thérapeutique.
Cela a conduit à une seconde
  approche plus fondamentale. Elle décrit l'évolution du génotype et du 
 phénotype au moyen du calcul différentiel. Cette approche génère des 
 équations pour les gènes qui influencent les traits\, tels que la résis
 tance aux antibiotiques chez les bactéries\, la croissance néoplasique d
 es cancers et la cognition dans l'autisme. Ces gènes sont des cibles méd
 icamenteuses potentielles\, ce qui est prometteur. L’objectif à long te
 rme est de combiner ce calcul mutationnel avec l'apprentissage automatique
 . Cette fusion joindrait les vastes informations provenant de bases de don
 nées et d’articles scientifiques aux caractéristiques génétiques les
  plus pertinents pour chaque patient. Ce qui permettrait d'adapter les dé
 cisions médicales à chaque individu\; un résultat que nous espérons av
 oir dans un avenir proche.
Publics cibles : Étudiants des cycles supérie
 urs\, postdoctorants et membres de la communauté biomédicale.
Cette conf
 érence sera présentée en anglais.
          
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