Vers un monde équitable et durable

Voici un aperçu de certains des projets d'étudiants les plus fascinants (et qui permettent souvent de sauver des vies) dans le domaine du génie biomédical.

Détection précoce des maladies cardiovasculaires - Sivan Barash et Shachar Zigron ont remporté la première place du concours de projets étudiants, en présentant une nouvelle méthode de marquage des macrophages, qui permet de les détecter par IRM. Les macrophages sont des cellules impliquées dans la détection et la destruction des bactéries. Dans l'esprit du public, les maladies cardiovasculaires sont fortement associées au stockage des graisses dans l'organisme, mais des études récentes ont montré que l'inflammation joue un rôle important dans ce processus. Les cellules macrophages jouant un rôle majeur dans l'inflammation, le fait de pouvoir observer leurs mouvements dans l'organisme faciliterait l'exploration par les scientifiques du lien entre inflammation et maladies cardiovasculaires. Le projet du duo a jeté les bases d'études in-vivo qui seront bientôt menées dans le laboratoire du professeur Katrien Vandoorne.

Support d'aide à la décision basée sur l'IA pour la surveillance du fœtus - La deuxième place a été attribuée à Amit Parizat et Rotem Shapira, qui ont créé un système d'intelligence artificielle (IA) pour analyser la sortie du moniteur fœtal pendant le travail et servir de support d'aide à la décision. Les complications pendant le travail se développent rapidement et peuvent nuire à la mère et à l'enfant. Le moniteur fœtal alerte le personnel soignant en cas de complications pendant le travail. Cependant, l'analyse manuelle des longs signaux du moniteur est difficile et conduit les équipes d'obstétrique à recommander une césarienne "au cas où" à la moindre indication, à tel point qu'actuellement, un tiers de toutes les naissances aux États-Unis impliquent une césarienne, et que seulement 20 % des césariennes s'avèrent parla suite avoir été pratiquées pour des raisons de santé. Les césariennes comportent des risques pour la mère et impliquent une longue convalescence et des effets secondaires à long terme. Amit et Rotem ont prouvé la faisabilité de la formation d'une IA pour prédire les complications pendant l'accouchement, ce qui permet d'éviter les interventions invasives inutiles. Pour y parvenir, ils ont travaillé avec la division d'obstétrique et de médecine néonatale du centre médical Carmel.

Traitement du cancer - Orel Shahadi et Or Levy, qui arrivent en troisième position, ont mis au point un modèle 3D qui simule la pénétration des médicaments dans les tumeurs solides, facilitant ainsi le développement de nouveaux médicaments et d'associations de médicaments pour traiter le cancer. Leur modèle innovant comporte un groupe interne de cellules conçues pour être fluorescentes, entouré d'une couche externe de cellules. La variation de la fluorescence des cellules sert d'indicateur, ce qui permet de mesurer la pénétration des médicaments dans la tumeur avec un haut niveau de précision.

Détecter les problèmes de rythme cardiaque - Yonathan Belicha et Daniel Cherniavsky, qui ont obtenu la quatrième place, ont exploré une nouvelle approche pour diagnostiquer les arythmies cardiaques (problèmes de rythme cardiaque), en n'utilisant rien de plus que quelques vidéos d'une minute du patient - le genre de vidéos que l'on peut faire avec son smartphone. La contraction et la relaxation naturelles du cœur provoquent d'infimes changements dans la couleur de la peau humaine. Yonathan et Daniel ont extrait ces infimes changements de la vidéo, et à partir d'eux, le pouls du sujet. Grâce à cela, ils ont entraîné un système d'IA à reconnaître les arythmies cardiaques.

Combattre le coronavirus avec... des ultrasons - Enfin, Mor Ventura, Dekel Brav et Omri Magen, arrivés en cinquième position, se sont attaqués à l'un des défis posés par l'épidémie de COVID-19. La classification du degré de gravité du COVID-19se fait généralement dans les hôpitaux à l'aide du scanner. Cependant, la disponibilité des scanners est limitée, elles sont coûteuses et le processus est encore compliqué par la nécessité de transférer un patient atteint d'une maladie hautement contagieuse vers et depuis la machine. Mor et Omri ont étudié la possibilité d'utiliser l'échographie pulmonaire à la place, afin d'obtenir les informations diagnostiques nécessaires plus rapidement et plus facilement au chevet du patient, tout en réduisant considérablement la charge de travail dans les établissements de santé. À cette fin, ils ont d'abord développé un algorithme de traitement d'image pour "lire" et étiqueter les échographies pulmonaires, en identifiant les zones d'intérêt et en ignorant les artefacts. À partir des résultats de cet algorithme, le trio a ensuite entraîné un réseau neuronal pour classer les vidéos d'échographie et identifier la gravité de la maladie du patient. Le projet a été mené en collaboration avec le centre médical Sourasky de Tel Aviv.

La startup FemTech primée - Asaf Licht et Zeinat Awwad ont présenté le projet d'entrepreneuriat. Alors qu'ils viennent de terminer leur licence, les deux hommes ont déjà transformé leur projet en une startup appelée Harmony. Leur projet est une initiative FemTech, développant un tracker portable, continu et non-invasif pour surveiller les niveaux hormonaux des femmes, visant à faciliter le processus de FIV, mais également pertinent pour éviter une grossesse, ou alternativement pour augmenter les chances de tomber enceinte. Actuellement, les procédures de FIV nécessitent une prise de sang plusieurs fois par semaine; Harmony cherche à remplacer cela par un dispositif à domicile qui fournit des mesures continues tout en réduisant l'inconfort. Ce projet a remporté la première place du concours de startup de la Journée de l'innovation EuroTech.

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