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SYNERGx : cadre informatique pour la prédiction de la synergie créée par l’association des médicaments

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Generating solutions

Status

Active

Competition

2017 Bioinformatics and Computational Biology Competition

Genome Centre(s)

GE3LS

No

Project Leader(s)

Fiscal Year Project Launched

2000-2001

Project Description

Lorsqu’un seul médicament est utilisé pour traiter le cancer, le patient peut ne pas y réagir ou développer une résistance. La polythérapie, dans laquelle le traitement prévoit deux médicaments ou plus, a plus de chances de réussir. Il est pourtant impossible de tester toutes les associations de médicaments dans les essais cliniques en raison du coût élevé des ressources nécessaires et de certaines considérations éthiques. Des techniques informatiques sont donc nécessaires pour modéliser la grande quantité de données disponibles pour améliorer les stratégies actuelles de traitement du cancer et proposer des associations plus efficaces des médicaments.

Benjamin Haibe-Kains, Ph. D., du Princess Margaret Cancer Centre met au point SYNERGx, une nouvelle plateforme informatique qui intégrera des ensembles de données pharmacogénomiques multiples. Ces ensembles de données serviront à prédire les associations possibles de médicaments connus qui peuvent agir en synergie, ce qui signifie que leur efficacité thérapeutique combinée est supérieure à la somme de leurs effets individuels.

La plateforme utilisera des outils d’analyse pour améliorer la modélisation des effets synergiques des médicaments. Les utilisateurs auront accès à des données pharmacogénétiques de haute qualité sur l’association de médicaments et à un pipeline d’apprentissage machine en accès libre pour la prédiction des synergies médicamenteuses. SYNERGx mettra également en œuvre une nouvelle façon d’optimiser les études de sélection préliminaire des médicaments pour identifier les nouvelles associations synergiques qui pourront ensuite être validées dans des études précliniques et cliniques.

SYNERGx offrira un moyen efficace de mettre à profit les investissements considérables faits dans les études pharmacogénomiques en permettant l’intégration d’ensembles de données autrement disparates. Il s’agit d’une importante évolution dans la conception de nouvelles stratégies thérapeutiques de lutte contre le cancer.

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