Trois bourses Consolidator du CER pour la Faculté STI

DREAM ( « Democratization of Solar Renewable Energy Adapted for the New Millennium ») - Sophia Haussener, LRESE: Ce projet fournira les outils et les dispositifs nécessaires à la transition vers une économie énergétique renouvelable, mais aussi démocratique et distribuée. Axé sur les combustibles solaires et le traitement des matériaux, DREAM vise à accroître l'efficacité des processus (c'est-à-dire à utiliser une part beaucoup plus importante du spectre solaire) en intégrant les synergies thermiques et le transport thermique (à haute température) dans le domaine de la photoélectrochimie. Nous proposons un dispositif photoélectrochimique (PEC) à l'état solide à haute température (>400 K), qui évite le gaspillage d'énergie thermique, réduit les surpotentiels et permet l'utilisation de matériaux abondants. La combinaison synergique de la thermochimie et de la photoélectrochimie dans un seul dispositif permettra d'augmenter les vitesses de réaction et de mener des réactions qui, jusqu'à présent, n'avaient pas abouti en mode (photo)électrochimique seul.

CONCISE (« Control for Safety-Constrained Interactive Systems ») - Maryam Kamgarpour, SYCAMORE: Ce programme de recherche propose un cadre visant à garantir la sécurité et la performance des jeux dynamiques stochastiques multi-agents. La théorie des jeux dynamiques fournit une base solide pour aborder les problèmes de prise de décision interactive. Les progrès récents en intelligence artificielle ont conduit au développement d'algorithmes évolutifs pour relever ces défis décisionnels, mais ces algorithmes ne fournissent pas de garanties de performance vérifiables lorsqu'ils sont appliqués à des systèmes réels. CONCISE comblera cette lacune en développant un cadre théorique guidé par les défis du monde réel. Il intégrera notamment les récentes avancées dans les domaines fondamentaux du contrôle stochastique, de la théorie des jeux et de la théorie de l'apprentissage. Afin de faire le lien entre la théorie et la pratique, le programme vérifiera les algorithmes développés sur des problèmes concrets dans les domaines des transports, des systèmes électriques et de la robotique. Les résultats attendus comprennent des avancées fondamentales dans les systèmes de contrôle stochastique multi-agents et des algorithmes prouvables pour leur sécurité et leur prévisibilité. Ces avancées contribuent à renforcer la confiance dans l'application des outils modernes de contrôle et d'intelligence artificielle aux systèmes d'ingénierie critiques pour la sécurité dans notre société.

MechanoCAR (« Mechanical sensing and reprogramming of CAR-engineered lymphocytes for next-generation ACT cancer immunotherapy ») - Li Tang, Laboratoire Biomatériaux d'Immunoingénierie: Le transfert de cellules adoptives (ACT) avec des lymphocytes cytotoxiques, y compris les cellules T à récepteurs antigéniques chimériques (CAR), est une immunothérapie puissante qui a déjà fait ses preuves dans le traitement de certains cancers du sang. Cependant, son efficacité dans le traitement des tumeurs solides reste limitée, les réponses durables étant rares. MechanoCAR explore une approche novatrice et peu étudiée : la reprogrammation mécanique des lymphocytes cytotoxiques, y compris les cellules CAR-T et les cellules CAR natural killer (NK). Nous émettons l'hypothèse que l'amélioration de la mécanosensibilité des lymphocytes pourrait permettre de surmonter certaines des principales limites des thérapies ACT, en particulier contre les tumeurs résistantes. Dans un premier temps, nous cherchons à découvrir et à caractériser les mécanismes de mécanosensibilité et de mécano-transduction des CAR. Ensuite, nous développerons et testerons des stratégies innovantes de reprogrammation mécanique afin d'améliorer le potentiel cytotoxique des cellules CAR-T/NK dans des modèles tumoraux avancés, puis nous explorerons plus en détail le potentiel thérapeutique à l'aide d'organoïdes dérivés de patients. Si elle aboutit, cette recherche fournira des informations révolutionnaires sur la mécano-immunologie, offrira un modèle pour la conception des immunothérapies ACT de nouvelle génération et, à terme, améliorera les résultats des traitements pour les patients atteints de cancers difficiles à traiter.