Le Fonds Nouvelles frontières finance des recherches de pointe en diagnostic du cancer, en résistance aux traitements et en cicatrisation utérine

Par Université d'Ottawa

Cabinet de la vice-rectrice à la recherche et à l'innovation, CVRRI

Les lauréats du Fonds Nouvelles frontières de la recherche 2025 de l'Université d'Ottawa. De gauche à droite, Jean-Michel Ménard, Arvind Mer et Fabio Variola.
Trois chercheurs de l’Université d’Ottawa repoussent les limites de l’innovation en santé avec des projets interdisciplinaires audacieux soutenus par le Fonds Nouvelles frontières en recherche.

Le Fonds Nouvelles frontières en recherche (FNFR) du Canada soutient des équipes de recherche, des projets et des approches à haut risque et à haut rendement qui explorent de nouveaux horizons, hors des sentiers battus.

Les initiatives de l’Université financées par le FNFR portent sur une méthode évoluée de diagnostic du cancer, l’utilisation de l’IA dans l’analyse de la pharmacorésistance, et le potentiel transformateur d’un biomatériau en santé maternelle. Elles sont appuyées par le volet Exploration du Fonds, qui soutient des efforts de recherche de calibre mondial, au potentiel de retombées concrètes, menés ici même au Canada.

Récipiendaires du Fonds Nouvelles frontières en recherche 2025

Jean-Michel Ménard, Faculté des sciences

Surveillance en temps réel des vibrations moléculaires comme nouvelle plateforme de diagnostic du cancer

Le dépistage précoce est essentiel à l’amélioration des résultats des traitements du cancer. Or, les outils diagnostiques actuels sont souvent inefficaces pour détecter les changements moléculaires subtils qui surviennent bien avant l’apparition des symptômes.

Les travaux du professeur Jean-Michel Ménard portent sur la mise au point d’une plateforme d’imagerie spectroscopique novatrice qui utilise le rayonnement térahertz (THz) pour détecter des changements associés au cancer à l’échelle moléculaire.

Pour la première fois, la spectroscopie THz – une méthode bien établie en science des matériaux – sera appliquée à des systèmes biologiques afin de capter en temps réel les vibrations moléculaires et les changements structuraux rapides des tissus. La recherche s’appuiera sur des méthodes avancées d’analyses de données pour repérer des profils moléculaires fonctionnels qui permettent de distinguer les tissus sains des tissus atteints, révélant des biomarqueurs que les approches diagnostiques classiques et statiques ne détectent pas.

Dans un premier temps, la recherche sera appliquée à l’endométriose, une maladie chronique associée à un risque accru de cancer de l’ovaire et à des diagnostics tardifs.

L’approche remet en cause les cadres diagnostiques actuels et vise à favoriser une détection plus précoce du cancer afin d’améliorer les résultats pour la patientèle.

Arvind Mer, Faculté de médecine

Décodage de l’hibernation à l’aide de l’IA pour contrer la résistance aux médicaments contre le cancer

La pharmacorésistance est l’une des principales causes de récidive du cancer. Elle s’explique notamment par la capacité des cellules tumorales à entrer en dormance pendant la chimiothérapie, puis à réactiver la maladie ultérieurement.

Le professeur Arvind Mer s’appuie sur l’hibernation animale pour s’attaquer à la source à ce mécanisme de survie. Chez certaines espèces, comme l’ours, les cellules ralentissent fortement leur activité afin de traverser de longues périodes de stress physiologique. Les cellules cancéreuses semblent entrer dans un état comparable pour résister à la chimiothérapie.

Le professeur souhaite comparer, à l’aide de l’intelligence artificielle et de la bioinformatique, les mécanismes moléculaires associés à la dormance chez les animaux qui hibernent, et à la résistance thérapeutique des cellules cancéreuses. Son approche vise à cibler des voies de survie communes et à repérer des traitements existants capables de les perturber.

Avec ce projet, le professeur remet en cause les modèles classiques de chimiorésistance et souhaite prévenir les récidives, prolonger l’efficacité des traitements et améliorer de façon notable les résultats cliniques.

Fabio Variola, Faculté de génie

Un biomatériau d’origine naturelle qui favorise une guérison des plaies utérines postchirurgicales sans tissu cicatriciel

Les tissus cicatriciels utérins résultant d’interventions courantes, comme la césarienne, sont une cause majeure d’infertilité et de complications pendant la grossesse, en particulier dans les milieux à ressources limitées ou éloignés, où le suivi postopératoire est restreint.

Les travaux du professeur Fabio Variola portent sur la mise au point d’un biomatériau novateur et peu effractif, conçu pour favoriser une guérison sans cicatrice de l’utérus, soutenir la régénération des tissus et prévenir les complications à long terme.

Le matériau injectable aux propriétés antimicrobiennes et anti-inflammatoires ne contient que des composants durables et de qualité alimentaire. Comme il est abordable et facile à utiliser, il peut être déployé dans de nombreux milieux de soins maternels à l’échelle mondiale.

Cette approche remet en question les normes actuelles de guérison post-chirurgie en santé des femmes et vise à diminuer l’infertilité, à accélérer le rétablissement et à améliorer les résultats de grossesse.