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Cartographie de l’expression génique : méthodes computationnelles basés sur la transcriptomique spatiale
Nous développons de nouvelles méthodologies statistiques adaptées aux données de transcriptomique spatiale afin d’améliorer la qualité et l’analyse des données, et d’accélérer les découvertes biomédicales. Au cours de la dernière décennie, la recherche biomédicale a bénéficié de la croissance des te
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Comprendre et prévenir l’arrêt cardiaque grâce à l’analyse du génome
La mort subite cardiaque (MSC) est une cause majeure de décès et est difficile à prédire, bien que sa fréquence soit plus élevée chez les patients atteints de maladie coronarienne. Nos recherches visent à identifier les variations génétiques associées à la MSC à partir de l'analyse des génomes des p
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PROMETEX: Sélection personnalisée de thérapies guidée par le métabolisme pour le cancer de la prostate
Nous combinons l'IA avec des modèles de cellules cancéreuses de patients (organoïdes) pour analyser le métabolisme des cellules tumorales à l’échelle unicellulaire et développer des traitements personnalisés contre le cancer de la prostate. Le cancer de la prostate est une maladie complexe dont les
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Oncologie de précision, propulsée par l’IA, appliquée au mésothéliome
Nous intégrerons différents types de données pour offrir une vue complète du microenvironnement tumoral et mieux comprendre l’écosystème complexe des tumeurs. L’étude porte sur le mésothéliome, un cancer rare pour lequel il n’existe actuellement aucun traitement efficace. Notre projet , financé par
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Comprendre le microenvironnement tumoral grâce à l’IA
Dans ce projet, nous exploitons les technologies de spatial omics et développons des modèles d’IA interprétables afin de mieux comprendre les interactions complexes au sein du microenvironnement tumoral et de permettre des thérapies contre le cancer plus précises et personnalisées. Les recherches su
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Analyse comparative des méthodes génomiques pour l’identification des variants génétiques dans les pharmacogènes exploitables
Nous évaluons le génotypage par rapport au séquençage du génome entier à faible couverture pour la détection des variants pharmacogénétiques, afin d’identifier la méthode la plus fiable pour un usage clinique et d’élaborer des protocoles standardisés basés sur le génome pour prévenir les effets indé
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Intégration des variations somatiques et germinales pour la prédiction de la maladie rénale chronique
Ce projet vise à développer un modèle de prédiction complet de la maladie rénale chronique en intégrant les facteurs de risque classiques aux données génétiques héréditaires et acquises. Pour ce faire, nous utiliserons la technologie de séquençage de pointe Blended Genome-Exome sur des échantillons
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ImCORE Germline Genomics initiative - iGGi
Un projet international visant à déterminer le rôle des variations germinales de l’ADN dans l’efficacité et la toxicité de l’immunothérapie contre le cancer. Nous analysons l’ADN de patients bénéficiant d’une immunothérapie afin d’identifier des biomarqueurs susceptibles de prédire l’efficacité et l
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MOOVE-CHUV: une IA médicale qui apprend du terrain
Nous avons développé Meditron-CHUV, un modèle de langage médical open source, affiné grâce à plus de 12 000 annotations de préférence réalisées par plus de 250 clinicien-nes du CHUV. Nous introduisons un cadre de développement centré sur les cliniciens, qui place la participation des experts humains
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MED.USE: Modèle de langage médical pour réduire la surutilisation des ressources aux urgences
Nous développons un système d’aide à la décision basé sur un modèle de langage médical, capable de traiter les informations couramment disponibles et de fournir des recommandations aux cliniciens des services d’urgence, afin de réduire les soins à faible valeur. Ce projet , financé par le Fonds Nati