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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Enabling Live-Cell 4D Super-Resolution Microscopy Guided by Artificial Intelligence

Description du projet

Un microscope 4D autonome

Pour observer et décrire des structures de cellules vivantes à l’échelle nanométrique, les scientifiques utilisent un microscope à super-résolution. Toutefois, l’illumination à haute intensité compromet le comportement des cellules et pourrait s’avérer dommageable. Le projet SelfDriving4DSR, financé par l’UE, vise à surmonter cette limite et à minimiser l’intervention humaine et les hypothèses bien fondées dans l’imagerie. Pour ce faire, les chercheurs proposent de relier et de développer la microscopie optique de calcul et l’apprentissage automatique et de mettre au point des microscopes autonomes qui adaptent la visualisation en temps réel. Cette nouvelle approche facilitera pour la première fois l’observation d’événements cellulaires à l’échelle nanométrique, comme la progression de l’infection virale au fil du temps.

Objectif

Most fundamental biomedical discoveries are carried by indirect observation, due to our inability to follow molecular-level cellular processes non-invasively in living samples. There is a major need to develop the capacity to directly observe the molecular basis of cell regulation at relevant spatial and temporal scales. My work has focused on establishing Next-Generation Super-Resolution Microscopy able to accurately describe the nanoscale structure of living-cells, beyond the capacity of conventional imaging. Despite significant advancements, Super-Resolution Microscopy does not allow observations for more than a few minutes before damaging high-intensity illumination compromises cell behaviour. Better fluorophores and optics can partly address this problem; however, a fundamental limitation remains - humans drive imaging. In microscopy, researchers take educated guesses on how to observe a sample based on empirical criteria. Acquisition settings are then kept static, despite the diversity of spatiotemporal scales associated with cell behaviour in health and disease. This project will solve these challenges by establishing self-driving microscopes, able to adapt in real-time to the biological phenomenon under observation. Doing so, I will enable the capacity for unprecedented 4D imaging data optimised for content, resolution and quality while remaining non-invasive for long periods of time. To this end, I will bridge and evolve cutting-edge concepts in Computational Optical Microscopy and Machine Learning, effectively establishing Machine Learning Guided 4D Super-Resolution Microscopy. These approaches will enable 4D live-cell nanoscopic imaging over record periods and challenge the assumption that microscopy needs to obey homogeneous temporal sampling. Its enabling capacity will be demonstrated by visualising nanoscale cellular events previously unseen over hours, such as the molecular-level progression of viral infection.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

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Mots‑clés

Les mots-clés du projet tels qu’indiqués par le coordinateur du projet. À ne pas confondre avec la taxonomie EuroSciVoc (champ scientifique).

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

ERC-COG - Consolidator Grant

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) ERC-2020-COG

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Institution d’accueil

UNIVERSIDADE NOVA DE LISBOA
Contribution nette de l'UE

La contribution financière nette de l’UE est la somme d’argent que le participant reçoit, déduite de la contribution de l’UE versée à son tiers lié. Elle prend en compte la répartition de la contribution financière de l’UE entre les bénéficiaires directs du projet et d’autres types de participants, tels que les participants tiers.

€ 780 688,10
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

€ 780 688,10

Bénéficiaires (3)

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