Subventions et contributions gouvernementales

Les méthodes d’évaluation de la viabilité des techniques de transformation des protéines issues des légumineuses alimentaires fondées sur l’analyse technicoéconomique (ATE) et l’analyse du cycle de vie (ACV) ne sont pas très avancées au Canada. Les praticiens canadiens de l’ATE et de l’ACV utilisent principalement à cette fin des données de substitution tirées de bases américaines ou européennes, lorsqu’elles existent. Or, comme les résultats de ces évaluations sont très sensibles aux données de départ, il est essentiel de pouvoir compter sur des données locales et régionales facilement accessibles, réunies dans une base de données organisée pour assurer des résultats d’ATE et d’ACV rigoureux et significatifs. Le Canada est un chef de file de l’alimentation à base de végétaux, mais il doit aussi pouvoir mesurer les répercussions environnementales et économiques des solutions retenues à l’heure actuelle pour la production de ces aliments. Ce projet vise à réaliser une évaluation détaillée des procédés actuels de production de protéines végétales et d’amidon. En combinant les données expérimentales et les simulations de procédés, il permettra d’optimiser l’évaluation de la viabilité des systèmes de transformation des protéines végétales en s’appuyant sur des critères techniques, économiques et environnementaux.

Les cellules souches présentent d’incroyables possibilités pour régénérer les tissus abîmés après un traumatisme ou en raison d’une maladie chronique ou dégénérative. Malheureusement, il est si difficile de manipuler et de faire croître les systèmes de cellules souches in vivo que l’usage des thérapies qui font appel à ces cellules en milieu clinique s’en trouve limité. Concevoir un traitement optimal avec des cellules souches s’avère donc extrêmement compliqué, car on doit en tester le moindre aspect, ce qui demande du temps et de l’argent. La conception d’un traitement in silico, grâce à des modèles d’apprentissage automatique, constitue une solution de rechange très performante. Le but général du projet consiste à mettre au point de nouvelles méthodes articulées sur l’IA pour concevoir les meilleures thérapies cellulaires. On y parviendra en formulant des prévisions précises sur l’aboutissement d’une perturbation qui affecte les systèmes de cellules souches à partir des données très pointues sur le génome d’une seule cellule. Les chercheurs colligeront les données publiques pertinentes sur les cellules des muscles squelettiques, ainsi que les données sur les cellules recueillies par l’Institut de recherche de l’Hôpital d’Ottawa, auxquelles ils ajouteront les solutions du programme « Technologies de rupture au service des thérapies cellulaires et géniques » du CNRC. Les méthodes d’IA et les modèles de simulation élaborés dans le cadre du projet nous aideront à mieux comprendre comment les cellules souches se différencient pour former des cellules précises, aux propriétés désirées, ce qui en accélérera la sélection par la méthode idéale, tout en rendant les thérapies articulées sur les cellules souches moins dispendieuses, mais aussi plus sûres et plus efficaces. Il en ressortira un outil aussi robuste qu’utile pour choisir la thérapie à base de cellules souches idéale.

Ce projet vise à mettre au point de nouveaux algorithmes d’apprentissage automatique pour automatiser certains aspects de la chimie physique grâce à la découverte de nouveaux processus pour la création de matériaux ayant des propriétés particulières. L’objectif est d’utiliser le cadre de l’apprentissage par renforcement pour découvrir de nouveaux matériaux ainsi que contrôler et optimiser leur production. Le présent projet explorera une nouvelle stratégie de prise de décision associée à des processus établis mais très complexes utilisés pour transformer un produit chimique en un autre. D’un point de vue algorithmique, ces travaux de recherche relèveront le défi de travailler avec des relations hautement non linéaires et de générer des simulations de haute qualité.

Pour accélérer la création d’inoculants susceptibles de servir dans la lutte biologique contre le pourridié causé par Aphanomyces euteiches (A. euteiches), on élargira la panoplie d’outils de mutagenèse bactérienne employés pour étudier les principaux mécanismes à la base de ce phénomène. On concevra des vecteurs INSeq ainsi qu’adaptera puis optimisera un protocole RBTnSeq. Ces outils seront appliqués pour mieux comprendre les bases de l’antagonisme efficace de A. euteiches et de la survie compétitive dans la rhizosphère d’un ensemble de nouveaux isolats bactériens sur une gamme d’affiliations taxonomiques. Des groupes de mutants de chaque souche seront contrôlés sur des plantules de pois lors d’expériences en phytotron. Les plantules seront exposées aux mutants destinés à la lutte biologique, au microbiome naturel issu du sol des Prairies canadiennes dans lequel on cultive le pois, ou à A. euteiches. Ces expériences nous procureront les gènes essentiels qui commandent la lutte biologique contre A. euteiches chez les bactéries et nous permettront d’expliquer comment des bactéries taxinomiquement différentes réussissent à détruire l’agent pathogène. Les informations recueillies faciliteront la sélection des souches les plus prometteuses en vue d’un usage sur le terrain.

Les communications satellitaires optiques tous temps (satellite-sol et sol-satellite) posent toujours des difficultés en raison de plusieurs facteurs. Le projet visera à mettre au point des détecteurs et des récepteurs adaptés aux communications par satellite optiques de la prochaine génération. Le travail de mise au point du détecteur mettra l’accent sur l’optimisation de la taille, du poids, de la puissance et de la sensibilité des détecteurs pour obtenir une détection cohérente et le multiplexage par répartition en longueur d’onde (WDM). Le projet se penchera notamment sur les photodétecteurs multicanaux à diodes à avalanche photonique ou SPAD (single-photon avalanche diodes), les détecteurs infrarouges multispectraux à nanofils, les détecteurs à haute sensibilité dans le moyen infrarouge et les récepteurs cohérents à relation Kramers-Kronig.

Ce projet s’attaque aux principales difficultés que posent les réseaux classiques de mise en forme de faisceaux (BFN) utilisés dans l’espace pour les antennes réseau à commande de phase, répandues dans les projets récents de constellations de satellites peu coûteux en orbite basse (LEO). Il évaluera la faisabilité du recours à des circuits photoniques intégrés pour la mise en place d’une architecture de BFN novatrice. Un degré plus haut d’intégration des circuits photoniques réduit les dimensions et le prix des réseaux BFN. Il autorise en outre la temporisation vraie qui élimine l’effet de la fréquence sur la formation des faisceaux. Les performances des larges bandes passantes seront grandement améliorées sur de grands angles de balayage pour le fonctionnement en orbite basse.

Le projet s’appuie sur le succès remporté par les travaux visant l’établissement de services de fabrication de lentivirus et de produits cellulaires de catégorie clinique ces deux dernières années et par les essais cliniques initiaux sur une thérapie cellulaire utilisant des cellules CAR-T CD19 de facture canadienne. Le but général consiste à bâtir une capacité dont on a grand besoin au point d’intervention, c’est-à-dire la fabrication de nouveaux produits des cellules CAR-T et de divers autres produits pour des thérapies cellulaires individualisées en vue d’un usage clinique grâce à l’aménagement de nouveaux services de production et d’essais cliniques aux points d’intervention. Le Conconi Family Immunotherapy Lab (CFIL) de BC Cancer est le premier de quatre sites qui verra le jour et prendra de l’expansion. Parallèlement au site, la participation directe du CNRC permettra de lancer au moins deux nouveaux essais cliniques à vocation universitaire, riches en informations, qui devraient s’achever d’ici à cinq ans et dont profiteront tous les Canadiennes et Canadiens aux prises avec le cancer.

De nombreuses simulations sont nécessaires quand on veut optimiser la performance d’un microsystème électromécanique (MEMS) à haut rendement lors de sa conception. L’usage de MEMS complexes, comme en optique adaptative (OA), exige l’optimisation de maintes spécifications contradictoires et de multiples paramètres structuraux. Les concepteurs chevronnés passent parfois des mois à développer de tels systèmes, mais interrompent souvent leurs efforts dès qu’ils les jugent assez performants, sans chercher à les optimiser totalement. Ceci restreint et freine l’innovation dans l’application des technologies qui utilisent les MEMS. Le projet verra le développement de méthodes IA propres à faciliter l’optimisation en fonction de nombreux objectifs, le but étant d’automatiser la conception et l’optimisation des MEMS complexes. Le problème que pose la performance des MEMS en regard d’objectifs multiples en est un dans lequel l’IA pourrait s’avérer réellement utile et accélérer l’innovation de façon appréciable.

Le projet engendrera des dispositifs automatiques adaptables pour séquencer rapidement et efficacement le génome du SRAS-CoV-2 en vue d’un dépistage accéléré du virus et de la tenue d’études en épidémiologie moléculaire pour étayer les politiques de santé publique. L’appareil recourra au système PowerBlade et devrait effectuer des analyses moléculaires complexes, notamment la transcription inverse de l’ARN viral, son amplification par PCR et la création d’une bibliothèque en vue d’un séquençage rapide par la technologie Nanopore. L’amplification isotherme médiée par les boucles (réaction LAMP) sera combinée au séquençage par la technique Nanopore pour aboutir à une sorte de test moléculaire rapide fondé sur le séquençage. Les dispositifs conçus dans le cadre du projet pourront être déployés rapidement dans les laboratoires de santé publique, les laboratoires de diagnostic hospitaliers, les laboratoires de génomique et les services de séquençage des universités et du secteur privé lorsqu’il y a éclosion de COVID-19 ou lorsque surgissent d’autres menaces. Ils conviendront aussi à un déploiement là où on en a besoin, y compris dans les régions reculées. L’alliage des technologies PowerBlade et Nanopore pourrait déboucher sur une solution mobile et souple, exploitable aux endroits où les services de génomique sont rudimentaires. On concourrait donc à une plus vaste utilisation du système. Il en découlera un séquençage du génome plus rapide et moins onéreux, mais aussi un séquençage de précision, ce qui facilitera l’identification des variants du SRAS-CoV-2 qui présentent des risques élevés lors des éclosions, en vue d’en informer les responsables de la santé publique.

Le projet explorera la façon d’optimiser les surfaces, les interfaces et les dispositifs fabriqués à partir de semi-conducteurs bidimensionnels (2D), comme le disulfure de molybdène (MoS2), le diséléniure de molybdène (MoSe2), le disulfure de tungstène (WS2), le diséléniure de tungstène (WSe2) ainsi que le graphène et le nitrure de bore. Ces matériaux sont extrêmement prometteurs pour le développement d’applications telles que les dispositifs optoélectroniques, les capteurs chimiques et environnementaux ou les technologies quantiques. Cependant, pour que ces matériaux puissent être utilisés dans des applications réelles, il faut d’abord optimiser la propreté de leur surface, la résistance au contact ou le nombre de défauts. Le projet alliera la microscopie à effet tunnel et la fabrication de dispositifs à l’Université d’Ottawa à la caractérisation électrique et optique au CNRC dans le but d’optimiser ces matériaux en vue de leur utilisation dans des dispositifs de prochaine génération. The Project will also evaluate protocols for device fabrication that will optimize 2D materials. Le projet évaluera également des protocoles de fabrication de dispositifs qui optimiseront les matériaux 2D.