Médecine personnalisée

Toutes les douleurs ne sont pas identiques. Selon sa cause, elle nécessite des thérapies différentes. Une équipe dirigée par l'ETH Zurich a mis au point une méthode qui permet aux médecins de mieux distinguer la douleur physique de la douleur psychosociale.

Afin de résoudre les problèmes liés au diagnostic et au traitement du cancer du sein, des scientifiques de l’EPFL ont mis au point EMBER, un outil qui intègre les données transcriptomiques du cancer du sein issues de plusieurs bases de données. EMBER peut améliorer l’oncologie de précision en prédisant avec exactitude les sous-types moléculaires et les réponses aux traitements.

En utilisant des méthodes d'apprentissage automatique, un groupe de recherche de l'ETH Zurich a montré que plus de la moitié des cellules T tueuses présentent des invaginations nucléaires, c'est-à-dire des plis dans l'enveloppe nucléaire de la cellule. Grâce à cette architecture cellulaire particulière, ces cellules sont capables d'organiser une réponse plus rapide et plus forte aux agents pathogènes.

Des scientifiques de l'ETH Zurich et de la KUNO Klinik St. Hedwig à Regensburg ont développé un algorithme qui fournit une méthode automatique et fiable de détection d'une certaine malformation cardiaque chez les nouveau-nés.

Les opérations du genou sur le ménisque sont des interventions fréquentes sur une partie du corps particulièrement complexe. Des chercheurs de l'Empa veulent fournir des bases améliorées pour la médecine afin de réduire les risques de l'opération. Avec des modèles 3D basés sur des analyses de micro-tomographie assistée par ordinateur en laboratoire, ils cartographient le réseau de vaisseaux sanguins du cartilage méniscal à l'échelle nanométrique.