Sciences de la vie

Imagerie par résonance magnétique, ultrasons ou encore scanner à rayons X, l’imagerie médicale ne cesse de se développer pour devenir toujours plus puissante et plus précise, notamment avec l’essor de l’intelligence artificielle. À l’EPFL, plusieurs laboratoires contribuent à ces avancées et façonnent l’avenir de ce domaine.

Dans le cadre d’une étude inédite visant à comprendre comment les souvenirs sont créés, des scientifiques de l’EPFL révèlent le rôle majeur de la flexibilité de la chromatine – l’ADN empaqueté à l’intérieur de la cellule – dans la sélection des neurones impliqués dans la formation d’un souvenir précis.

Afin de résoudre les problèmes liés au diagnostic et au traitement du cancer du sein, des scientifiques de l’EPFL ont mis au point EMBER, un outil qui intègre les données transcriptomiques du cancer du sein issues de plusieurs bases de données. EMBER peut améliorer l’oncologie de précision en prédisant avec exactitude les sous-types moléculaires et les réponses aux traitements.

Des scientifiques de l’EPFL présentent DiffPALM, une méthode d’IA innovante qui améliore la prédiction des interactions entre protéines et permet potentiellement de mieux comprendre des processus biologiques pertinents pour des applications médicales.

En combinant des technologies avancées de cartographie moléculaire et l’IA, des scientifiques ont publié dans Nature un «atlas» open source qui permet de comprendre en profondeur la biologie des lésions de la moelle épinière chez la souris et ouvre la voie à de nouvelles thérapies.

Des scientifiques de l’EPFL ont découvert les interactions gènes-environnement complexes qui influencent la santé métabolique chez les souris, et ont validé leurs résultats à l’aide de données humaines réelles.