Les étudiants amérindiens sont à nouveau en tête de la recherche de talents scientifiques Regeneron

(Mars 17, 2024) Prouvant l'exactitude de la déclaration du président Joe Biden selon laquelle « les Indiens-Américains s'emparent du pays », de nombreux jeunes d'origine indienne ont toujours excellé dans le cadre de la recherche de talents scientifiques Regeneron. Surnommé le « Junior Nobel » des États-Unis, plusieurs lycéens d'origine indienne se sont régulièrement classés parmi les 10 premiers finalistes de ce prestigieux concours STEM, réputé pour identifier les jeunes scientifiques les plus inventifs.

Fidèle à la tradition, l'étudiante amérindienne Achyuta Rajaram a également été nommée gagnante du Regeneron Science Talent Search cette année, remportant un prix en espèces de 250,000 13 $. Mais il n’est pas seul au sommet. Au total, 40 étudiants parmi les XNUMX finalistes du concours de recherche de talents scientifiques de cette année sont d'origine indienne. Motivés par les défis urgents qui entravent le progrès quotidien, ces étudiants ont conçu des remèdes simples, distinctifs et abordables, démontrant leur promesse en tant que futurs scientifiques et innovateurs dédiés au bénéfice de l'humanité. Indien du monde met en lumière ces jeunes génies.

Achyuta Rajaram

À seulement 17 ans, Achyuta a déjà un impact significatif sur la communauté scientifique. Ce jeune innovateur a conçu une technique automatisée pour dévoiler les segments d'un modèle informatique responsable de la prise de décision lors de l'analyse des images. Cette compréhension éclaire les processus cognitifs de ces algorithmes, contribuant ainsi à leur amélioration pour qu'ils soient plus efficaces, équitables et sécurisés.

Il a amélioré la détection automatisée des circuits visuels grâce à son projet informatique soumis au Regeneron Science Talent Search. Dans le domaine de l’apprentissage automatique, les algorithmes informatiques passent au crible les données pour répondre à des questions vitales du monde réel. Les recherches d'Achyuta ont fait progresser notre capacité à comprendre le fonctionnement interne des modèles informatiques qui discernent les modèles dans les images. Plus précisément, son travail met en lumière les processus de pensée derrière ces modèles lors de l’analyse de photographies et identifie les composants de leurs cadres informatiques qui contribuent à la prise de décision.

Mais ce n’est pas juste un autre enfant ringard. Achyuta aime beaucoup les chats mais n'en a pas à la maison. Il a donc utilisé des astuces informatiques pour organiser 2,300 XNUMX images amusantes de chats. Il dit que c'est une façon amusante de faire une pause et de regarder des chats mignons.

Aditi Avinash

Elle est montée sur scène pour parler au nom de la promotion Regeneron Science Talent Search de 2024 et a été nommée lauréate du Seaborg Award. Aditi, une autre étudiante de 17 ans du lycée Rock Canyon, dans le Colorado, a découvert qu'un mélange de trois enzymes décompose efficacement les protéines du gluten, une découverte qu'elle considère comme prometteuse thérapeutique pour les personnes atteintes de la maladie coeliaque ou d'intolérance au gluten. Elle a observé que l’administration simultanée des enzymes s’est avérée plus efficace que leur administration séquentielle, à la fois pour dégrader le gluten et pour diminuer les réactions immunitaires des lymphocytes T. Cette découverte pourrait ouvrir la voie à de nouveaux traitements contre la maladie coeliaque.

Les recherches de l'étudiant suggèrent que le mélange des enzymes s'est avéré supérieur pour décomposer le gluten et réduire la réponse immunitaire des lymphocytes T par rapport à l'administration des enzymes les unes après les autres. Elle envisage de développer une pilule pour soulager l'inconfort associé à la maladie cœliaque et à l'intolérance au gluten, permettant ainsi aux personnes atteintes de ces affections de consommer des produits à base de blé sans problème.

Arnav N. Chakravarthy

Neuvième au concours, Arnav a reçu un prix de 50,000 XNUMX $ pour son enquête sur les origines génétiques des macrophages, un type de cellule immunitaire présente dans le cerveau, le foie et la moelle osseuse. Ses recherches visaient à faire la lumière sur les mécanismes par lesquels ces cellules se régénèrent. Bien que de nombreuses cellules puissent remonter à leurs origines embryonnaires, Arnav a découvert des preuves suggérant que des cellules cérébrales spécifiques pourraient également être reconstituées à partir de notre moelle osseuse à mesure que nous vieillissons. Ses découvertes pourraient potentiellement éclairer de futurs traitements ciblés pour des maladies liées à l'âge telles que la maladie d'Alzheimer.

Afin d'évaluer cette hypothèse, Arnav a utilisé un outil génomique pour suivre l'origine des échantillons de cerveau et de foie, ainsi que des échantillons de moelle osseuse provenant des mêmes donneurs. Il a ensuite comparé la lignée et les mutations distinctives des cellules. Ses résultats indiquent le potentiel des capacités régénératrices des cellules macrophages, ce qui pourrait avoir des implications sur des maladies liées à l'âge telles que la maladie d'Alzheimer.

Saraswathy Amjith

Fondatrice et présidente d'une organisation à but non lucratif offrant un enseignement et un tutorat gratuits à plus de 200 étudiants mal desservis, Saraswathy a conçu une méthode pour améliorer la précision de l'identification de l'exploitation forestière illégale dans le cadre de son projet de sciences de l'environnement pour le Regeneron Science Talent Search. Son objectif était de développer un outil de détection de l'exploitation forestière illégale. Elle a mené des expériences avec différentes techniques d'apprentissage automatique, en exploitant les données de télédétection par satellite pour identifier l'approche la plus efficace pour détecter les activités forestières. Compte tenu du défi posé par la couverture nuageuse dans les régions tropicales qui entrave l'efficacité de l'imagerie satellite, Saraswathy a intégré des méthodes d'imagerie optique et radar pour obtenir des résultats de détection plus précis.

Dans son projet, Saraswathy a découvert un moyen d'atténuer l'impact du temps nuageux en fusionnant les ensembles de données optiques et radar des satellites, car les images radar ne sont pas affectées par les nuages. Par la suite, elle a évalué différentes méthodes d’apprentissage automatique afin de déterminer l’approche la plus efficace pour cette application particulière.