The Praesens Foundation, the Institut Pasteur, the Institut Pasteur de Dakar, University of Nebraska Medical Center and Twist Bioscience Corporation (NASDAQ: TWST)  announced that the consortium is the winner of  the Prix Galien MedStartUp award in the category: 'Best Collaboration Dedicated to the Developing or Underserved Populations Worldwide'. The consortium works together to develop, quantify and scale up a range of innovative solutions on the continent of Africa to ensure better preparedness and response to infectious disease outbreaks.

Le consortium réunissant la fondation Praesens, l’Institut Pasteur, l’Institut Pasteur de Dakar, le Centre médical de l'Université du Nebraska et l’entreprise Twist Bioscience (NASDAQ : TWST) a remporté le prix Galien MedStartUp dans la catégorie « meilleure collaboration au service des populations en développement ou défavorisées à travers le monde ».  Ce consortium travaille au développement, à l’évaluation et à la diffusion sur le continent africain de différentes solutions innovantes visant à mieux anticiper et répondre aux flambées épidémiques

Researchers at the Institut Pasteur (Paris) recently combined fluorescence imaging, computational modeling, and electron microscopy to show how the diversity of nanoscale protein assemblies drives diversity in communication between neurons in the brain. This study opens up new avenues of research for linking molecular function to alterations in information processing by the brain, and may also serve as a building block for understanding alterations in brain connectivity diseases such as autism, schizophrenia and depression.

Des chercheurs de l’Institut Pasteur (Paris) ont récemment associé imagerie à fluorescence, modélisation computationnelle et microscopie électronique pour démontrer le rôle joué par la diversité des assemblages de protéines à l’échelle nanométrique sur l’hétérogénéité de la communication entre neurones à l’intérieur du cerveau. Cette étude ouvre de nouvelles pistes de recherche d’un lien entre la fonction moléculaire et les altérations du traitement des informations par le cerveau.

Epidemiological data have already revealed a link between obesity and chronic inflammatory bowel disease. Given the increasing prevalence of obesity worldwide, it is vital to elucidate the mechanisms by which obesity can lead to complications. Scientists in the Microenvironment and Immunity Unit at the Institut Pasteur recently demonstrated that a high-fat diet or over-eating early in life significantly increases the risk of developing inflammatory diseases.

De nombreuses données épidémiologiques font déjà le lien entre l’obésité et les maladies inflammatoires chroniques de l’intestin. Face à l’augmentation de la prévalence de l’obésité dans le monde, il devient nécessaire de comprendre les mécanismes par lesquels cette obésité entraîne des complications. Les chercheurs de l’unité Microenvironnement et immunité à l’Institut Pasteur viennent de montrer qu’une alimentation trop grasse ou excessive, tôt dans la vie, augmente significativement le risque de développer des maladies inflammatoires.

Ageing is a dramatic public health issue in the face of the current demographic changes: the proportion of 60 and over in the world’s population will almost double by 2050. In this context, a new discovery has just broadened scientific knowledge. Researchers from the Developmental and Stem Cell Biology Department at the Institut Pasteur shed light on the mechanisms of senescence, by identifying a key protein associated with ageing.

Le vieillissement est un véritable enjeu de santé publique face à la mutation démographique en cours : la proportion des 60 ans et plus dans la population mondiale va presque doubler d’ici à 2050. Dans ce contexte, une nouvelle découverte vient d’enrichir les connaissances scientifiques. Des travaux de l’unité Développement et cellules souches de l’Institut Pasteur éclairent les mécanismes de la sénescence, en identifiant une protéine clé associée au vieillissement.

Artificial intelligence methods such as deep learning are enabling breakthrough advances in biomedical data analysis. From medical diagnosis and DNA sequence analysis to augmented microscopy and molecular design, the scope of applications for artificial intelligence is constantly expanding and drawing on ever larger datasets. However, most research studies based on deep learning do not enable users to fully adapt such methods to their own data, and making reuse of published methods can be difficult for non-IT specialists.

Les méthodes de l'intelligence artificielle comme l'apprentissage profond permettent aujourd'hui des avancées impressionnantes dans l’analyse de données biomédicales. Diagnostics médicaux, analyse de séquence ADN, microscopie augmentée ou encore design moléculaire, le champ d'application de l’intelligence artificielle ne cesse de s'élargir à des bases de données toujours plus vastes.