Le CRC a récemment accueilli trois nouveaux chercheurs, dont l'expertise contribuera à enrichir notre communauté. Le CRC leur adresse un accueil chaleureux et se réjouit à l'idée de collaborer avec eux pour réaliser de nouvelles avancées passionnantes dans le domaine de la recherche sur le cancer.
Mathias Cavaillé est médecin clinicien enseignant sous octroi adjoint au département de pédiatrie de la Faculté de Médecine de l’Université Laval. Il est également chercheur dans l’axe Oncologie du Centre de recherche du CHU de Québec-Université Laval. Le Dr Cavaillé a complété un double cursus M.D., Ph.D. en oncogénétique. De 2022 à 2023, il a assumé la responsabilité des consultations en oncogénétique et a été nommé responsable scientifique en oncogénétique au Centre Jean Perrin en France. Son implication a joué un rôle crucial dans le développement des téléconsultations en Auvergne, ainsi que dans la mise en place et la coordination des analyses génomiques en oncogénétique, dans le cadre du Plan France-Médecine-Génomique 2025. Ses travaux de recherche sont axés sur l'identification de nouveaux risques héréditaires de cancer. Cela englobe la recherche de nouveaux gènes candidats grâce à l'analyse de panels de gènes, d'exome ou de génome, ainsi que l'intégration de scores de risque polygénique dans la prise en charge des patients présentant un risque héréditaire de cancer. Son programme de recherche se décline en trois volets : 1) l’intégration de score de risque polygénique dans la prise en charge des patientes présentant un risque héréditaire de cancer du sein; 2) le profil moléculaire et clinique en oncogénétique de la population du Québec dans sa diversité, à l’aide des analyses génétiques diagnostiques effectuées dans la province et 3) l’identification de nouveaux gènes de prédisposition héréditaire au cancer chez des patients présentant un phénotype sévère de cancer, sans mutation identifiée par les analyses usuelles par panel de gènes.
Louis Gagnon est médecin clinicien enseignant sous octroi adjoint au département de radiologie et médecine nucléaire de la Faculté de Médecine de l’Université Laval. Il est chercheur au Centre CERVO. Le Dr Gagnon a complété un baccalauréat en génie physique et une première maîtrise en génie biomédical à l'École Polytechnique de Montréal avant de déménager à Boston, où il a complété une deuxième maîtrise en génie électrique et sciences informatiques au MIT et un doctorat en physique et génie biomédical conjointement à Harvard et au MIT. Il est ensuite revenu au Québec pour compléter sa médecine et sa résidence en radiologie à l'Université Laval, puis a terminé son fellowship en Imagerie par Résonance Magnétique (IRM) à l'Université de Californie à San Diego. Ses travaux de recherche sont axés sur le développement de nouveaux biomarqueurs en IRM cérébrale pour une utilisation en neuro-oncologie. Les objectifs spécifiques de son programme de recherche sont : 1) la détection et la segmentation des tumeurs cérébrales par intelligence artificielle et IRM de diffusion et 2) le développement d'un nouveau modèle de premiers principes de l'IRM de diffusion pour mieux délimiter les tumeurs cérébrales.
Venkata Manem est professeur adjoint sous octroi au département de biologie moléculaire, biochimie médicale et pathologie de la Faculté de Médecine de l’Université Laval. Il a débuté sa carrière à titre de chercheur à l’IUCPQ et professeur adjoint sous-octroi à l’UQTR pour ensuite joindre l’axe Oncologie du Centre de recherche du CHU de Québec-Université Laval. Le Prof. Manem détient maîtrise en mathématiques de l'Université Memorial, Terre-Neuve et une autre en mathématiques de l'Institut d'enseignement supérieur Sri Sathya Sai, en Inde. Il a complété son doctorat en mathématiques appliquées à l'Université de Waterloo, Ontario. Il a travaillé comme chargé de recherche au département de radio-oncologie du Massachusetts General Hospital et de la Harvard Medical School à Boston et fait un stage postdoctoral au Princess Margaret Cancer Centre à Toronto. Son programme de recherche intègre des ensembles de données multimodaux riches pour construire des biomarqueurs diagnostiques, pronostiques et prédictifs pour les patients atteints de cancer en utilisant des approches de bioinformatique et d'IA. Plus précisément, il se compose d'axes bien définis, chacun représentant un défi majeur en oncologie de précision et suivant la trajectoire clinique d'un patient : 1) Biomarqueurs diagnostiques - développer des outils de prédiction du risque de cancer du poumon et du sein en utilisant des données d'imagerie médicale ; 2) Biomarqueurs prédictifs - construire des biomarqueurs multimodaux robustes de la réponse à l'immunothérapie et à la radiothérapie en utilisant des données OMICS, des images médicales, des lames pathologiques et des données cliniques ; et, 3) Biomarqueurs pronostiques – développer des biomarqueurs multimodaux de rechute et de survie des patients en utilisant des données OMICS, des images médicales et des données cliniques.