Genome Canada主办关于加拿大基因组学未来的第三届领导人圆桌会议
构建讨论框架
第三次圆桌会议讨论的重点是三个关键问题:
加拿大应考虑哪些生态系统基本要素作为在加拿大和国际上实现未来基因组学影响的重要支持? 支持跨部门(包括公私部门和多部门)从基因组学研究和创新中获益的独特机会在哪里? 在广泛的数据、人才和能力领域,我们需要如何管理我们的支持组合,以加强加拿大的竞争基因组学优势? 我们如何确保对加拿大未来基因组学研究和创新的支持,以满足全社会的不同需求,并推动健康、社会和经济效益?
主题演讲
RNA疗法:药物是数字信息。 人工智能(AI)允许为任何遗传条件下的几乎任何基因编程最佳RNA疗法。 基因组学发展的RNA疗法是一系列字母的序列,这意味着我们有数字靶点、数字生物学和数字疗法。 人工智能系统是根据基因组数据集进行训练的,这使得更快、更低的成本开发药物成为可能。 加拿大基因组学界的创业活动令人兴奋。
专题讨论会主持人总结
更好的数据共享必须是更重要的优先事项。 跨多个利益相关者的信任可能是一个挑战,行政障碍和互操作性仍然是一个令人关注的领域。 数据共享和设定期望的奖励制度至关重要。 我们还需要 重新审视研究成功的衡量标准&数据不仅仅是关于出版 . 我们需要在流程开始时考虑AI分析 -而不仅仅是在最后。 让年轻人参与基因组学对培养加拿大的基因组学人才至关重要。 我们如何更好地吸引K-12年龄组? 通过基因组学绘制并更好地解释职业发展 可以帮助感兴趣的学生展望他们在这个生态系统中的未来,使加拿大能够培养其研究人才。 要驾驶 多样性、公平性和包容性 ,需要有 获得培训、工具和资源 让主要研究人员和其他已经在太空工作的人知道正确的方法 建造 多元化团队, 接近 才能和 保持 才能。 人们谈论拥有实验室进行研究的物理基础设施。 我们真正需要的是将其视为一种途径 从采集的生物样本到测序和实验室活动,再到分析数据的计算能力 生产出真正需要的产品。 深度测序- 能够多次快速对样本进行测序,以检测DNA序列中的微小差异- 是准确读取DNA序列的关键。 但是,正是所有的“组学”(基因组学、现象学、经颅多普勒组学、蛋白质组学、代谢组学、糖组学等)使我们从仅仅阅读DNA转向理解导致组织功能的所有生物分子。 当人们考虑建设加拿大的基因组学能力和基础设施时,我们通常会想到拥有所有大型测序器或DNA写入器的中心。 我们必须做更多的工作 将基因组学带出实验室,建立更广泛的社会吸收能力 -从医疗专业人员和患者,到农民,再到环境专家。