Life Sciences

LiftPose3D: Umwandlung von 2D-Bildern in 3D-Modelle

EPFL-Forschende haben eine auf Deep Learning basierende Methode namens LiftPose3D entwickelt, die 3D-Posen von Tieren rekonstruieren kann, indem sie nur 2D-Posen von einer Kamera verwendet. Diese Methode wird Auswirkungen auf die Neurowissenschaften und die bioinspirierte Robotik haben.

Lungenkrebs: Hoffnung auf bessere Wirksamkeit der Immuntherapie

Ein «Paradoxon und Rückschlag» zwangen EPFL-Forschende, bei der Suche nach einem Mittel zur verbesserten Wirksamkeit der Immuntherapie bei Lungenkrebs tiefer zu graben. Das Verstehen des Problems – und das Finden der Lösung – hat zu einer vielversprechenden potenziellen Therapie für eine Reihe von Patientinnen und Patienten geführt.

Neue Datenbank für die Neupositionierung von Medikamenten

NICEdrug.ch, eine neue Datenbank, die von einer EPFL-Forschendengruppe entwickelt wurde, kann Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern helfen, potenzielle Medikamente schneller zu beurteilen, auch im Hinblick darauf, wie sie vom Körper verstoffwechselt werden und welche Nebenwirkungen sie haben könnten.

Organoide Blasen decken Geheimnisse von Harnwegsinfektionen auf

Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler der EPFL haben zwei komplementäre Blasenmodelle entwickelt, um durch E. coli verursachte Harnwegsinfektionen zu untersuchen: Blasen-Organoide und eine Blase auf einem Chip. Die beiden Studien zeigen, wie Bakterien in die Blase eindringen, das Immunsystem umgehen und Antibiotika widerstehen.

Bakterien navigieren mittels «Tastsinns» auf Oberflächen

Forschende der EPFL haben einen Mechanismus entdeckt, der es Bakterien ermöglicht, ihre Bewegungen je nach den mechanischen Eigenschaften der Oberflächen, auf denen sie sich befinden, zu steuern – eine Erkenntnis, die bei der Bekämpfung bestimmter Krankheitserreger hilfreich sein könnte.

Wie verändert maschinelles Lernen die Wissenschaft?

Seit Jahrtausenden durchkämmen Forschende manuell Daten, um aussagekräftige Muster zur Lösung komplexer Probleme zu finden. Jetzt glauben viele Forschende, dass maschinelles Lernen die Art und Weise, wie man heute Wissenschaft betreibt, grundlegend verändern wird.

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