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Un tiers des enfants souffrant d’une microdélétion du chromosome 22 développeront plus tard une maladie psychotique, comme la schizophrénie. Mais comment savoir lesquel-les seront possiblement concerné-es? Aujourd’hui, différentes études ont contribué à la compréhension des mécanismes neurobiologiques qui sont associés au développement des maladies psychotiques. Problème: la capacité à identifier les sujets plus à risque et d’adapter en conséquence leur prise en charge reste limitée. En effet, de nombreuses variables, autres que neurobiologiques, contribuent à leur développement.

C’est pourquoi le groupe du Prof. Stéphan Eliez de l’Université de Genève s’est associée à une équipe de l’EPFL afin d’utiliser de manière longitudinale un outil d’intelligence artificielle, la méthode d’analyse en réseau. Cet algorithme permet de corréler de nombreuses variables provenant de milieux différents – neurobiologique, psychique, cognitive, etc. – sur une vingtaine d’années, afin de déterminer quels symptômes du moment présent sont annonciateurs d’une maladie psychotique dans la future trajectoire développementale de l’enfant. Ces résultats, à lire dans la revue eLife, permettront une prise en charge précoce des enfants jugés à risque de développer des troubles psychiques, dans l’objectif de les prévenir, voire de les éviter.

Les haplotypes constituent un ensemble de variations génétiques qui, situés côte à côte sur un même chromosome, sont transmis en un seul groupe à la génération suivant. Leur examen permet de comprendre l’héritabilité de certains traits complexes, comme par exemple le risque de développer plus tard une maladie. Cependant, pour effectuer cette analyse, il faut généralement disposer du génome des membres d’une même famille (les parents et leur enfant), un procédé long et cher.

Pour contourner ce problème, des chercheurs des groupes du Prof. Emmanouil Dermitzakis de l'Université de Genève et du Prof. Olivier Delaneau de l'Université de Lausanne, tous deux également au SIB, Institut Suisse de Bioinformatique, ont mis au point SHAPEIT4, un puissant algorithme informatique permettant d’identifier très rapidement les haplotypes de centaines de milliers d’individus sans lien familiaux, avec un résultat aussi fin que dans le cadre d’analyses familiales impossibles à mener à si large échelle. Leur outil est maintenant disponible en ligne sous licence open source, à la disposition libre de l’ensemble de la communauté des chercheurs. A découvrir dans la revue Nature Communications.

Les éléphants interagissent avec leur environnement grâce à leur trompe, un organe d’une agilité et d’une polyvalence exceptionnelles qui leur permet de saisir des objets avec force ou délicatesse, de respirer, de manger, de boire et de communiquer avec leurs congénères.

Une équipe internationale de chercheurs va s’inspirer de cet organe qui combine le sens du toucher, une délicatesse insoupçonnée et une force remarquable pour développer un nouveau type de robot grâce au projet PROBOSCIS, financé par la Commission européenne, coordonné par l’IIT-Istituto Italiano di Tecnologia à Pontedera (Pise, Italie) et auquel participe le groupe du Prof. Michel Milinkovitch de l’Université de Genève. L’équipe suisse produira les données biologiques qui permettront de développer une nouvelle génération de robots manipulateurs, capables d’évoluer dans des environnements instables, de s’adapter rapidement à des situations inattendues et d’effectuer une multitude de tâches concrètes. Le projet pourrait ainsi bouleverser l’automatisation des tâches dans l’industrie manufacturière et alimentaire, comme dans les systèmes robotiques d’assistance aux personnes âgées ou handicapées.

The next user symposium proposed by the Genomics Platform of iGE3 will take place on Friday, October 18, 2019, in room A04.2906 of the CMU, building A.

This event will feature speakers who will present their findings and experiences in using the services of the iGE3 Genomics Platform. The meeting will also be an opportunity to meet specialists from Thermo Fisher Scientific and Illumina for a presentation and discussion on the latest technological advances and solutions.

• Attendance is free, but registration is required.
• Registration: send an email to Mylene.Docquier@unige.ch.
• Host: Mylene Docquier

Les micro-organismes remplissent des fonctions clés dans les écosystèmes et leur diversité reflète l’état de santé de leur environnement. Or, ils sont encore largement sous-exploités dans les programmes de biosurveillance actuels, car difficilement identifiables.

Des chercheurs du groupe du Pr Jan Pawlowski de l’Université de Genève ont récemment mis au point une approche combinant deux technologies de pointe pour pallier ce manque. Ils se servent d’outils génomiques pour séquencer l’ADN des micro-organismes dans les prélèvements, puis exploitent cette masse considérable de données grâce à l’intelligence artificielle. Ils construisent ainsi des modèles prédictifs capables d’effectuer un diagnostic de santé des écosystèmes à large échelle et d’identifier les espèces qui remplissent des fonctions importantes. Cette nouvelle approche, publiée dans la revue Trends in Microbiology, permettra d’augmenter considérablement la capacité d’observation d’écosystèmes étendus et de diminuer le temps d’analyse, pour des programmes de biosurveillance de routine beaucoup plus performants.