Au cours de l’appel à candidatures 2024, un jury international hautement qualifié a sélectionné 9 projets dans les trois domaines suivants:

  • De la génétique à la fonction
  • Sexe
  • Nouveaux modèles pour les mathématiques
     

Une approche fondée sur les données pour charactériser les interactions gène-environnement dans les maladies humaines

Dr. Marissa Kosnik, Département de Toxicologie Environnementale, EAWAG
https://www.eawag.ch/en/about-us/portrait/organisation/staff/profile/marissa-kosnik/show/

Les interactions gène-environnement (GxE) décrivent comment une population soumise à la même exposition (par exemple, les pesticides) peut avoir des résultats différents en fonction de la génétique individuelle. Cependant, les interactions GxE sont difficiles à caractériser dans les populations. Ce projet purement informatique vise à réutiliser les données existantes sur la variabilité génétique humaine dans la maladie de Parkinson (par exemple, à partir d'études d'association à l'échelle du génome) et les données sur l'activité des pesticides (par exemple, à partir de criblages à haut débit) pour construire des réseaux mecanistiques relevant les étapes possibles entre l'exposition aux pesticides et le développement de la maladie de Parkinson au sein d'une population. Nous visons ainsi à décrire les mécanismes potentiels des interactions GxE dans la maladie de Parkinson induite par les pesticides.

Décoder la progression de la maladie de Parkinson grâce à l’épigénétique dans des cellules de cerveau issues de chirurgies

Dr. Lucile Marion-Poll & Pr. Christian Lüscher: Faculté de Medicine, Université de Genève
https://www.addictionscience.unige.ch/

La maladie de Parkinson (MP) demeure une affection neurodégénérative incurable, les traitements actuels soulageant les symptômes malheureusement sans arrêter ou ralentir la maladie. Notre projet utilise des cellules cérébrales obtenues lors de chirurgies de stimulation cérébrale profonde, offrant une ressource rare et inestimable pour étudier la MP au niveau cellulaire. En utilisant des techniques avancées d’analyse sur cellules uniques pour examiner les mécanismes moléculaires épigénétiques, nous visons à identifier des changements spécifiques qui pourraient être à l’origine de la progression de la maladie. Cette recherche pourrait établir un lien entre les risques génétiques et ces changements épigénétiques, révélant des mécanismes cruciaux responsables de la neurodégénérescence.

Des cribles à haut débit pour étudier les relations génotype-phénotype dans les neurones humains

Dr. Manuel Schröter and Dr. Hsiu-Chuan Lin, Department of Biosystems Science and Engineering, ETH Zürich
https://bsse.ethz.ch/bel

Les cribles génétiques ont permis d'étudier comment les mutations génétiques liées aux troubles du spectre autistique (TSA) affectent la neurogenèse et la différenciation neuronale. Mais quells sont les dysfonctionnements spécifiques causés par ces mutations au niveau des cellules et des réseaux neuronaux? Cette complexité rend difficile l'établissement d'un lien entre ces dysfonctionnements et les divers phénotypes cliniques des TSA. Pour relever ce défi, ce projet développera une plateforme multimodale de criblage de fonction à haut débit conçue pour étudier les mutations liées aux TSA dans les neurones humains. Cette nouvelle méthodologie permettra la caractérisation systématique des altérations génétiques induites, en évaluant leurs effets fonctionnels au niveau du neurone unique et du réseau.
 

Cartographie des communications « mère-enfant » pendant la grossesse.

Prof. Tatiana Petrova, Department of Oncology, Université Lausanne
https://www.unil.ch/dof/petrova

L'intestin joue un rôle clé en fournissant des nutriments, des hormones, des cellules immunitaires qui affectent d'autres organes. Cependant, nous avons peu de connaissance sur les protéines sécrétées par les intestins de la mère et du fœtus pendant la grossesse. Notre projet vise à combler ces lacunes en utilisant un nouveau modèle génétique pour identifier et traquer les protéines intestinales dans les organismes vivants. Cette étude pourrait permettre de découvrir de nouveaux régulateurs et  marqueurs du (dys)fonctionnement de l'intestin chez la mère et le fœtus et d'améliorer notre compréhension de la communication « mère-enfant » pendant la grossesse.

Cartographie des effets des hormones sexuelles sur les agents pathogènes bactériens

Dr. Elisabetta Cacace, Institute of Microbiology, ETH Zurich
https://micro.biol.ethz.ch/people/persondetail.

Des différences associées au sexe ont été observées pour plusieurs infections bactériennes. Ceci a été liée à des facteurs spécifiques de l’hôte, tels que le système immunitaire, qui est lui meme régulé par l’état hormonal de l’hôte. Il a été démontré que les hormones ont un impact direct sur l’activité des antibiotiques chez l’hôte, indépendamment de l’hôte, et sans affecter la croissance bactérienne. Ceci suggère un effet direct des hormones sexuelles sur les bactéries. En combinant des phénotypiques et protéomiques avec infection in vivo, ce projet vise à caractériser ces effets, en abordant les questions suivantes : (i) Les hormones et leurs homologues thérapeutiques affectent-ells la croissance bactérienne et comment? (ii) Ces molecules peuvent elles moduler les phénotypes orthogonaux de croissance, tels que la virulence et la resistance aux antibiotiques? (iii) ces effets contribuent-ils aux différences d’infection observées entre les sexes?

Identification des programmes moléculaires à l'origine du rajeunissement de la microcirculation humaine en fonction du sexe

Prof. Simone Bersini
Ente Ospedaliero Cantonale, Bellinzona, Switzerland
Università della Svizzera italiana, Lugano, Switzerland
https://search.usi.ch/en/people/af37e00b27d5199e68bb294f19e50006/bersini-simone

L’Europe vieillit : 90 millions de personnes ont 65 ans et plus, ce qui entraine des défis socio-économiques dus aux maladies liées à l’âge (DRA) telles que les maladies cardiovasculaires et neurodégénératives. 
Le vieillissement induit des altérations des vaisseaux sanguins qui entraînent ensuite la progression de toutes les DRA. Ces changements vasculaires sont spécifiques au sexe et pourraient représenter l’une des principales raisons pour lesquelles les hommes et les femmes vieillissent différemment. 
En combinant des stratégies de biofabrication avancées pour générer des réseaux microvasculaires humains en 3D avec des analyses moléculaires et fonctionnelles de pointe, le projet vise à identifier des cibles potentielles favorisant une restauration fonctionnelle efficace, spécifique au sexe, des vaisseaux sanguins endommagés.
 

L’imagerie polarimétrique Matrice Müller pour le diagnostic des tissus cancéreux durant la chirurgie

Raphael Snitzman
Université de Bern, Center for Biomedical Engineering Research 
Research: Prof. Dr. Raphael Sznitman - ARTORG Center for Biomedical Engineering Research (unibe.ch)

Pour de nombreux patients atteints de cancer, la chirurgie est le seul espoir de guérison. Au cours de ces procédures, le chirurgien doit identifier et éliminer toutes les traces de la tumeur pour donner au patient les meilleures chances de survie. Cependant, parce que distinguer les tumeurs des tissus enflammés et cicatriciels par le toucher et la vue uniquement nécessite une grande compétence et une grande expérience, l’ablation totale du tissu cancéreux n’est pas toujours réalisée. Ce projet explore la polarisation de la lumière pour détecter les changements dans les tissus normaux ou cancéreux. Nous développerons des méthodes d’apprentissage automatique qui analysent l’imagerie polarimétrique pour fournir un retour d’information en temps réel aux chirurgiens. Pour avoir assez de donnees, nous explorerons les techniques de modélisation fondamentales récentes qui exploitent les données d’archivage dans les centres de pathologie. Ce faisant, nous construirons des modèles d’apprentissage automatique résilients entraînés sur de grandes quantités de données qui seront efficaces pour les évaluations de tissus frais. Nous espérons ajouter cette methode à un système de diagnostic interventionnel, en donnant au personnel chirurgical de meilleurs outils pour traiter les patients.

VAEriety: Transfer basée sur l'Intelligence Artificielle des résultats de recherche des animaux vers l'homme

Lucas D. Wittwer1, Tim Heinemann1, Jonas Meirer1, Carine Poussin1, Sohyon Lee2
1 AI For Life Sciences, CSEM, 4123 Allschwil, www.csem.ch 
2 Korea Advanced Institute of Science and Technology, South Korea, www.kaist.ac.kr 

Pour étudier les mécanismes des maladies et tester de nouveaux candidats médicaments, la recherche biomédicale utilise souvent des rongeurs comme modèles animaux. Cependant, étant donné qu'il existe des différences considérables entre les systèmes biologiques des rongeurs et des humains, les connaissances acquises chez les rongeurs ne peuvent souvent pas être directement appliquées aux humains. Le projet VAEriety vise à combler cette lacune de translatibilite entre espèces grâce au développement d'un modèle d'intelligence artificielle utilisant un réseau de neurones à apprentissage profond innovant. Notre cas d'étude se focalisera sur le médulloblastome, un type de cancer du cervelet rare et difficile à traiter.

Interférer pharmacologiquement avec le métabolisme en combinant la métabolomique et les modèles mathématiques

Prof. Mattia Zampieri
University of Basel, Department of Biomedicine.
https://www.zampierilab.org/ 

La dérégulation du métabolisme est apparue à la fois comme un marqueur de nombreuses maladies, comme le cancer, et une cible thérapeutique attrayante. Cependant, la découverte de molécules capables d’interférer sélectivement avec les voies métaboliques et de produire les effets souhaités reste un défi. 

De nouvelles technologies de spectrométrie de masse permettent de profiler les changements métaboliques induits par les médicaments à une résolution temporelle et à un débit sans précédent. Le goulot d’étranglement s’est entièrement déplacé de la génération de données à des modèles prédictifs capables d’extraire des informations mécanistiques à partir de données volumineuses.

Dans ce projet, en combinant des modèles mathématiques du métabolisme avec le profilage métabolique des effets des médicaments, nous visons à mieux comprendre comment interférer pharmacologiquement avec la régulation du métabolisme et prédire comment le traitement médicamenteux perturbera et se propagera dans le métabolisme.

Ce projet ouvre la porte à de nouvelles connaissances mécanistiques sur les mécanismes d’action des médicaments et améliorer notre capacité à découvrir de nouvelles molécules capables de moduler et de contrôler le métabolisme des cellules.