Sciences de la vie
LiftPose3D: convertir des images 2D en modèles 3D
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EPFL
Des scientifiques de l’EPFL ont mis au point une méthode fondée sur l’apprentissage profond appelée LiftPose3D, qui permet de reconstruire en trois dimensions des poses d’animaux en utilisant uniquement des poses 2D d’une seule caméra. Cette méthode aura des répercussions en neurosciences et en robotique bioinspirée.
Cancer du poumon: espoir d'une immunothérapie plus efficace
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EPFL
Un phénomène de «paradoxe et échec» a forcé des scientifiques de l’EPFL à creuser plus profondément dans leur recherche d’un moyen de stimuler la puissance de l’immunothérapie dans le cancer du poumon. La compréhension du problème – et la découverte de sa solution – ont mené à une thérapie potentiellement prometteuse pour certains patients.
Une base de données pour accélérer le repositionnement de médicaments
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EPFL
NICEdrug.ch, une nouvelle base de données développée par des chercheuses et chercheurs de l’EPFL, peut permettre aux scientifiques d’évaluer plus rapidement les médicaments potentiels, y compris la façon dont ils sont métabolisés par l’organisme et leurs éventuels effets secondaires.
Des vessies organoïdes révèlent les secrets des infections urinaires
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EPFL
Des scientifiques de l’EPFL ont mis au point deux modèles complémentaires de vessie pour étudier les infections urinaires causées par E. coli: des organoïdes de vessie et une vessie sur puce. Les deux études montrent comment les bactéries envahissent la vessie, et comment elles échappent au système immunitaire et résistent aux antibiotiques.
Les bactéries utilisent un «sens du toucher» pour se déplacer
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EPFL
Des chercheurs de l’EPFL ont décrit un mécanisme qui permet aux bactéries de diriger leur mouvement en réponse aux propriétés mécaniques des surfaces sur lesquelles elles évoluent. Ces découvertes pourraient contribuer à lutter contre certains pathogènes.
Comment l'apprentissage automatique va-t-il changer la science?
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EPFL
Depuis des millénaires, les scientifiques passent « artisanalement » les données au crible dans le but de trouver des modèles significatifs dans la résolution de problèmes complexes. Aujourd’hui, nombre de chercheuses et chercheurs pensent que l’apprentissage automatique va modifier fondamentalement la façon dont s’élabore la science.
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