EPFL

Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der EPFL stellen DiffPALM vor, eine innovative KI-Methode, die die Vorhersage von Proteininteraktionen und das Verständnis biologischer Prozesse verbessert, die für medizinische Anwendungen relevant sein könnten.

Die EPFL ist offiziell als Gründungsmitglied dem Projekt Multi Spectroscopic Telescope (MUST) beigetreten, das von der chinesischen Tsinghua-Universität geleitet wird. Dieses Vorzeigeprojekt wird es den Wissenschaftlerinnnen und Wissenschaftlern ermöglichen, das junge Universum, die dunkle Energie und die dunkle Materie besser zu verstehen.

Forschende der EPFL haben herausgefunden, dass Tröpfchen, die das Grippevirus enthalten, in Innenräumen länger infektiös bleiben, wenn sie auch bestimmte Arten von Bakterien enthalten, die in unseren Atemwegen vorkommen. Diese Erkenntnis liefert wichtige Erkenntnisse darüber, wie Atemwegsinfektionen übertragen werden, und kann die Einschätzung des Expositionsrisikos verbessern.

Forschende der EPFL haben fortschrittliche, hauchdünne Graphenmembranen mit Pyridin-Stickstoff an den Porenrändern entwickelt, die eine noch nie dagewesene Leistung bei der CO₂-Abscheidung aufweisen. Dies ist ein wichtiger Schritt auf dem Weg zu effizienteren Technologien zur CO₂-Abscheidung.

EPFL-Forschende haben eine Deep-Learning-Pipeline entwickelt, um lösliche Analoga von Schlüsselproteinen zu entwerfen, die in der pharmazeutischen Entwicklung verwendet werden, und so die unerschwinglichen Kosten der Extraktion dieser Proteine aus Zellmembranen zu umgehen.

Durch die Kombination fortschrittlicher molekularer Kartierungstechnologien und künstlicher Intelligenz haben Forschende einen «Open-Source-Atlas» in Nature veröffentlicht, der ein umfassendes Verständnis der Biologie von Rückenmarksverletzungen bei Mäusen vermittelt und den Weg für neue Therapien ebnet.