Équipes

Groupes de recherche

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  Gottardo Group

  Le groupe Gottardo développe et applique des méthodes statistiques et informatiques innovantes pour répondre à des questions biologiques et cliniques fondamentales. Notre travail se situe à l’interface des nouvelles technologies expérimentales, de la génération de données à grande échelle et de l’analyse avancée des données, avec un fort accent sur la modélisation probabiliste et bayésienne, l’inférence en haute dimension et l’intégration de données multimodales. En collaborant étroitement avec des expérimentateurs et des clinicien-nes, nous générons et analysons des ensembles de données complexes issus de technologies de pointe en single-cell et transcriptomique spatiales, ainsi que d’échantillons cliniques bien annotés, dans le but d’extraire des informations biologiques robustes et exploitables à partir de données réelles.

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  Raisaro Group

  Le groupe Raisaro fait progresser une IA fiable et ancrée dans la pratique clinique afin d’améliorer les soins aux patient-e-s et de soutenir la recherche multicentrique. Nous développons des méthodes et des modèles allant des Large Language Models cliniques et des systèmes agentiques jusqu’aux modèles fondation multimodaux intégrant des données issues du dossier électronique du patient, notamment le texte clinique, les variables structurées et les signaux temporels. Notre vision est de traduire une recherche rigoureuse et reproductible en une IA clinique scalable, prête pour les exigences réglementaires, avec un impact mesurable sur les résultats de santé. Pour soutenir un déploiement sûr en conditions réelles, nous développons également des infrastructures fondatrices telles que CHORUS, un environnement de traitement sécurisé cloud-native permettant un accès, un partage et une analyse conformes des données entre partenaires cliniques et de recherche.

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  Rapsomaniki Group

  Le groupe Rapsomaniki développe des méthodes d’IA et d’apprentissage automatique pour la biomédecine, avec l’ambition de transformer des données biomédicales complexes en modèles mécanistiques de la maladie et de guider des interventions de précision à différentes échelles- des molécules et des cellules jusqu’aux tissus, aux patients et aux résultats thérapeutiques. Notre recherche s’articule autour de trois thèmes interconnectés: Représenter: intégrer des types de données biomédicales variés- des omiques unicellulaires et spatiales à l’histopathologie- dans des représentations multimodales unifiées capturant les états cellulaires, la morphologie tissulaire et l’architecture spatiale; Interpréter: développer des méthodes d’IA explicables qui révèlent les facteurs déterminant les prédictions des modèles, mettant au jour les mécanismes biologiques et les biomarqueurs spatiaux; Perturber: créer des modèles prédictifs simulant les réponses hétérogènes et systémiques à des perturbations médicamenteuses, génétiques ou immunothérapeutiques, afin de soutenir une expérimentation virtuelle. Ensemble, ces efforts visent à élucider les mécanismes des maladies de l’échelle intracellulaire à celle du patient, en reliant données, IA et médecine de précision.

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  Fellay Group

  Le groupe Fellay explore la génomique translationnelle pour démontrer l’impact clinique de l’analyse du génome humain, en développant des outils innovants tels que les scores de risque polygénique, la pharmacogénomique et l’intégration des données génomiques dans les soins de santé.

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