Portrait de Guillaume Dumas

Guillaume Dumas

Membre académique associé
Professeur agrégé, Université de Montréal, Département de psychiatrie et d’addictologie
Professeur adjoint, McGill University, Département de psychiatrie
Sujets de recherche
Apprentissage automatique médical
Apprentissage par renforcement
Apprentissage profond
Biologie computationnelle
Neurosciences computationnelles
Systèmes dynamiques
Théorie de l'apprentissage automatique

Biographie

Guillaume Dumas est professeur agrégé de psychiatrie computationnelle à la Faculté de médecine de l'Université de Montréal et chercheur principal du laboratoire de psychiatrie de précision et de physiologie sociale du Centre de recherche du CHU Sainte-Justine. Il est titulaire de la chaire IVADO IA en santé mentale et chercheur-boursier junior 1 du Fonds de recherche du Québec - Santé (FRQS) dans le domaine de l’ IA en santé et de la santé numérique. En 2023, il a été retenu dans le cadre du Programme des chercheurs mondiaux CIFAR-Azrieli pour le programme de recherche Cerveau, esprit et conscience. Il a également été nommé parmi les Futurs leaders canadiens de la recherche sur le cerveau par la Fondation Brain Canada.

Il a auparavant été chercheur permanent en neurosciences et en biologie computationnelle à l'Institut Pasteur (Paris, France), ainsi que chercheur postdoctoral au Center for Complex Systems and Brain Sciences à l’Université Florida Atlantic (FAU), aux États-Unis. Il est titulaire d'un diplôme d'ingénieur en ingénierie avancée et informatique (École centrale Paris), de deux masters (physique théorique, Université Paris-Saclay; sciences cognitives, ENS/EHESS/Paris 5) et d'un doctorat en neurosciences cognitives (Sorbonne Université).

Ses recherches visent à combiner l’intelligence artificielle, les neurosciences cognitives et la médecine numérique à travers un programme interdisciplinaire suivant deux axes principaux :

- L’intelligence artificielle en santé mentale, par la création de nouveaux algorithmes pour étudier le développement de l'architecture cognitive humaine et pour fournir une médecine personnalisée en neuropsychiatrie grâce à des données allant du génome à celles des téléphones intelligents;

- Les neurosciences sociales en intelligence artificielle, par la traduction de la recherche fondamentale sur le cerveau et le formalisme des systèmes dynamiques en des modèles hybrides neurocomputationnels et d’apprentissage automatique (NeuroML) et de nouvelles architectures présentant des capacités d'apprentissage social (NeuroIA Sociale et IHM).

Étudiants actuels

Visiteur de recherche indépendant - UdeM
Superviseur⋅e principal⋅e :
Maîtrise recherche - UdeM
Doctorat - UdeM
Maîtrise recherche - UdeM
Superviseur⋅e principal⋅e :
Postdoctorat - UdeM
Co-superviseur⋅e :
Doctorat - UdeM
Superviseur⋅e principal⋅e :

Publications

Interactive Psychometrics for Autism with the Human Dynamic Clamp: Interpersonal Synchrony from Sensory-motor to Socio-cognitive Domains
Florence Baillin
Aline Lefebvre
Amandine Pedoux
Yann Beauxis
Denis-Alexander Engemann
Anna Maruani
Frederique Amsellem
Thomas Bourgeron
Richard Delorme
Neuropsychiatric mutations delineate functional brain connectivity dimensions contributing to autism and schizophrenia
Clara A. Moreau
Sebastian Urchs
Pierre Orban
Catherine Schramm
Aurélie Labbe
Guillaume Huguet
Elise Douard
Pierre-Olivier Quirion
Amy Lin
Leila Kushan
Stephanie Grot
David Luck
Adrianna Mendrek
Stephane Potvin
Emmanuel Stip
Thomas Bourgeron
Alan C. Evans
Carrie E. Bearden
Sébastien Jacquemont
16p11.2 and 22q11.2 Copy Number Variants (CNVs) confer high risk for Autism Spectrum Disorder (ASD), schizophrenia (SZ), and Attention-Defic… (voir plus)it-Hyperactivity-Disorder (ADHD), but their impact on functional connectivity (FC) remains unclear. We analyzed resting-state functional magnetic resonance imaging data from 101 CNV carriers, 755 individuals with idiopathic ASD, SZ, or ADHD and 1,072 controls. We used CNV FC-signatures to identify dimensions contributing to complex idiopathic conditions. CNVs had large mirror effects on FC at the global and regional level. Thalamus, somatomotor, and posterior insula regions played a critical role in dysconnectivity shared across deletions, duplications, idiopathic ASD, SZ but not ADHD. Individuals with higher similarity to deletion FC-signatures exhibited worse cognitive and behavioral symptoms. Deletion similarities identified at the connectivity level could be related to the redundant associations observed genome-wide between gene expression spatial patterns and FC-signatures. Results may explain why many CNVs affect a similar range of neuropsychiatric symptoms.
Patterns of autism symptoms: hidden structure in the ADOS and ADI-R instruments
Jeremy Lefort-Besnard
Kai Vogeley
Leonhard Schilbach
Gael Varoquaux
Bertrand Thirion