Le paludisme tue plus d’un demi-million d’enfants chaque année. Le dispositif d’administration intranasale à développer doit permettre d’administrer par voie nasale un médicament efficace dans des conditions de température, d’humidité et d’empoussièrement élevées, tout en restant extrêmement simple à utiliser et d’un coût global le plus adapté aux pays concernés. Un tel dispositif, répondant à ces contraintes, n’existe pas sur le marché.
Le projet doit permettre de développer des marqueurs de neurotoxicité intégrés à des modèles biologiques éthiques adaptés aux tests de routine, pour identifier les substances neurotoxiques pour la santé humaine. En adoptant une approche One Health – utiliser la prédictivité des modèles environnementaux pour protéger l’humain et la faune sauvage – SMARTIES développera des tests pour protéger le système nerveux des polluants chimiques.
Les syndromes neurologiques paranéoplasiques et les encéphalites auto-immunes sont des maladies rares diagnostiquées grâce aux autoanticorps. Les tests actuels restent limités car ils nécessitent beaucoup d’échantillon pour analyser plus de 70 biomarqueurs. Le projet MICROSOLU vise à développer un test multiplexe innovant capable de détecter simultanément plusieurs autoanticorps. Cette solution permettra un diagnostic plus rapide, plus précis et moins coûteux, à partir d’un faible volume d’échantillon, tout en intégrant régulièrement de nouveaux biomarqueurs.
L’objectif de CTIONCOTEST™ est de mettre au point un processus automatisé d’impression 3D de microtumeurs humaines afin d’améliorer la fiabilité des essais précliniques de médicaments et de remplacer l’expérimentation animale. En créant des modèles qui reflètent fidèlement l’environnement tumoral propre à chaque patient et qui conservent leur viabilité pendant plus de 100 jours, le projet vise à réduire les taux élevés d’échec des médicaments. Cela offre une alternative pratique, issue à 100 % de l’être humain, à l’expérimentation animale afin de mieux soutenir la recherche personnalisée sur le cancer.
Ce projet vise à développer des outils d’IA pour améliorer le diagnostic et le pronostic des uvéites via l’analyse multimodale (données cliniques, images). Les modèles prédiront la rechute et la réponse aux traitements pour une prise en charge personnalisée. Il inclut un outil d’aide à la décision, un suivi en temps réel, une validation clinique et un cadre éthique conforme. Le projet favorisera la collaboration interdisciplinaire et l’évaluation continue des outils d’IA en pratique clinique. Elle vise à rapprocher les innovations en IA des applications réelles, créant un écosystème adaptatif où l’IA évolue avec les avancées médicales. Les résultats attendus incluent un algorithme validé pour le diagnostic et le pronostic des uvéites, un outil d’aide à la décision clinique et la création d’un réseau national de recherche ophtalmologique pilotée par l’IA.
