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  • Communiqué de presse
28 mars 2024

Intelligence artificielle et nouveaux traitements

Article paru dans le magazine de l’AFM Téléthon n°208 VLM ( Vaincre les myopathies )

  • Communiqué de presse
4 juillet 2023

Mise en lumière dans Les Échos Week-end de la stratégie d’innovation du groupe Urgo

Belle mise en lumière dans Les Échos Week-end de la stratégie d’innovation du groupe Urgo… Et les équipes d’I-Stem sont ravies d’y contribuer !

  • Communiqué de presse
2 mars 2023

Associons l’Intelligence Artificielle et les cellules souches pour accélérer la découverte de cibles thérapeutiques et de médicaments pour les patients atteints de maladies rares !

Associons l’Intelligence Artificielle et les cellules souches pour accélérer la découverte de cibles thérapeutiques et de médicaments pour les patients atteints de maladies rares !

95% des maladies rares n’ont toujours pas de remède, mais nous sommes déterminés à changer cette situation. Dans le cadre du Rare Disease Day 2023, nous souhaitons mettre en lumière la collaboration initiée entre Kantify (https://www.kantify.com/ ) et I-Stem, qui explore de nouvelles pistes de médicaments pour les maladies monogéniques rares.

  • Communiqué de presse
23 février 2023

I-Stem et l’Université d’Évry, lauréats de SESAME Filières France 2030, avec PITCH, plateforme pour accélérer l’identification de traitements à partir de modèles cellulaires pathologiques

Dans le cadre du 2ème appel à projet Sésame Filières France 2030 lancé par l’Etat et la Région Île-de-France pour soutenir la structuration de filières stratégiques en Île-de-France, I-Stem, laboratoire pionnier et leader de la recherche sur les cellules souches, et l’Université d’Évry Paris-Saclay bénéficieront d’un soutien financier pour développer la plateforme PITCH dont l’objectif est d’accélérer l’identification de médicaments pour des maladies génétiques à partir de modèles cellulaires dérivés d’IPS (cellules souches pluripotentes induites). Cette plateforme basée sur plus de 15 ans d’expertise d’I-Stem permettra de réduire le temps et les coûts de la recherche en ciblant finement des candidats-médicaments d’intérêt.

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