Résultats de recherche

Abstract Radiotherapy is a cornerstone of cancer treatment and is currently administered to approximately half of all cancer patients. However, the cytotoxic effects of ionizing radiation on normal tissues represent a major limitation, as they restrict the dose that can be safely delivered to patients and, consequently, reduce the likelihood of effective tumor control. In this context, delivering radiation at ultra-high dose rates (UHDR, > 40 Gy/s) is gaining increasing attention due to its potential to spare healthy tissues surrounding the tumor and to prevent radiation-induced side effects, as compared to conventional dose rates (CONV, on the order of Gy/min).The mechanism underlying this protective effect—termed the FLASH effect—remains elusive, driving intensive research to elucidate the biological processes triggered by this type of irradiation.In vitro models offer a valuable tool to support this research, allowing for the efficient screening of various beam parameters and biological responses in a time- and cost-effective manner. In this study, multicellular tumor spheroids and normal cells were exposed to proton irradiation at UHDR to evaluate its effectiveness in controlling tumor growth and its cytotoxic impact on healthy tissues, respectively.We report that UHDR and CONV irradiation induced a comparable growth delay in 3D tumor spheroids, suggesting similar efficacy in tumor control. In normal cells, both dose rates induced similar levels of senescence; however, UHDR irradiation led to lower apoptosis induction at clinically relevant doses and early time points post-irradiation.Taken together, these findings further highlight the potential of UHDR irradiation to modulate the response of normal tissues while maintaining comparable tumor control.JuryProf. Thomas BALLIGAND (UNamur), PrésidentProf. Stéphane LUCAS (UNamur), SecrétaireProf. Carine MICHIELS (UNamur)Dr Sébastien PENNINCKX (Hôpital Universitaire de Bruxelles)Prof. Cristian FERNANDEZ (Université de Bern)Dr Rudi LABARBE (IBA)

Abstract Due to their unique chemical, physical and photophysical properties, organoboron compounds and in particular triarylboranes play a central role in chemistry and in catalysis. Trivalent neutral boron Lewis acids, which are planar trigonal species, have been shown to exhibit enhanced Lewis acidity and electrophilicities when constrained in a pyramidal trigonal environment. Within the context of the emerging area of geometrically constrained main-group elements, the fundamental experimental and computational investigations of the impact of structural deformation on the physicochemical properties and reactivity of borane derivatives is of interest. This thesis will explore successively the development of geometrically constrained intramolecular FLP and of cationic boron Lewis superacid based on the aza-boratriptycene scaffold, then the synthesis of pyramidalyzed electron-deficient borenium cation with tethered pyridine and NHC ligands embedded in the triptycene scaffold and will finally focus on chiral borenium cations as new Lewis acids. A collaborative work dealing with the combination of the strong 9-sulfonium-10-boratriptycene with hindered Lewis bases is finally performed for developing latent FLP. This work deepens our understanding of the synthesis of constrained boron Lewis acids species, a key step to develop new pyramidal boron Lewis superacids, deblocking new kinds of reactivity in main-group chemistry. For instance, electrophilic Csp2–H borylation reactions of electron-poor aromatics were observed, new unusual binding mode at weakly coordinating anions were discovered and encouraging steps were initiated for reaching new chiral boron-based Lewis acids, opening the path toward new horizons in main-group chemistry.JuryProf. Benoît CHAMPAGNE (UNamur), PrésidentProf. Guillaume BERIONNI (UNamur), SecrétaireProf. Olivier CHUZEL (Aix-Marseille Université)Prof. Raphaël ROBIETTE (UCLouvain)Prof. Stéphane VINCENT (UNamur)

Bienvenue à la 1ʳᵉ conférence MG-ERC Cette conférence, en lien avec les thématiques de recherche du département de chimie, a pour objectif de rassembler une centaine de chercheurs travaillant dans les domaines de la chimie des hétéroatomes, de la chimie de coordination, de la catalyse, et de la chimie inorganique. Elle présente une réelle nouveauté en Belgique en termes des domaines couverts, et va permettre aux participants de découvrir des nouveaux concepts, idées et tendances dans ces domaines de recherche récents en chimie. Voici la liste des conférenciers, qui sont des experts mondiaux dans leurs domainesDr. Daniël Broere (Utrecht University, Netherlands)Prof. Agnieszka Nowak-Król (Universität Würzburg, Germany)Dr. Antoine Simonneau (Université Paul-Sabatier, Toulouse, France)Prof. Dr. Sebastian Riedel (Freie Universität, Berlin, Germany)Dr. Arnaud Voituriez (Université Paris-Saclay, France)Prof. Dr. Alessandro Bismuto (Universität Bonn, Germany)Dr. Christian Hering-Junghans (Leibniz-Institut für Katalyse, Germany)Prof. Connie Lu (Universität Bonn, Germany)Prof. Simon Aldridge (University of Oxford, UK)Dr. Ghenwa Bouhadir (Université Paul-Sabatier, Toulouse, France)Prof. Dr. Viktoria Däschlein-Gessner (Ruhr-University of Bochum, Germany)    Dr. Jennifer A. Garden (University of Edinburgh, UK)Prof. Muriel Hissler (Université de Rennes, France)Prof. Jean-François Paquin (Université de Laval, Canada) Plus d’informations et inscription

Flamure Ibrahimi est doctorante en gestion des services et du marketing au Centre de recherche NaDI-CeRCLe de l'Université de Namur (Belgique) à la Faculté EMCP, sous la supervision du Prof. Dr Wafa Hammedi (Université de Namur) et du Prof. Dr Linda Alkire (Texas State University). Elle vient de recevoir la prestigieuse bourse ServCollab Scholarship 2026, une distinction internationale qui récompense et soutient les doctorants dont les travaux s’inscrivent dans le champ de la Transformative Service Research (TSR), des projets doctoraux à haut impact pour la société et l’humanité.

La découverte du nucléaire a marqué un tournant dans l’histoire de l’humanité. Aujourd’hui, parallèlement aux débats qui concernent sa place dans la production d’énergie et ses potentialités destructrices, le nucléaire continue d’être utilisé dans de multiples domaines, comme la recherche médicale et les thérapies contre le cancer. À l’UNamur, le nucléaire est ainsi au cœur du travail de biologistes, physiciens ou encore historiens de l’art.

L’Université de Namur et STÛV, entreprise namuroise spécialisée dans les solutions de chauffage au bois et aux pellets, célèbrent dix années d’une collaboration fructueuse. Ce partenariat, rendu possible grâce au SPW Recherche et plus particulièrement le programme Win4Doc, illustre l’importance des synergies entre le monde académique et industriel pour améliorer la compétitivité et répondre aux défis environnementaux.

Le F.R.S.-FNRS a publié ce 23 juin 2026, la liste des lauréats aux différents mandats doctorants et postdoctorants et projets Télévie (recherche axée sur le cancer). Parmi ceux-ci, de nombreux chercheurs de l'UNamur ont obtenu un financement.

Reconnue comme une conférence de recherche de premier plan dans le domaine de l'électroluminescence organique et des dispositifs émetteurs, les conférences ICEL se tiennent généralement tous les deux ans, depuis leur création à Fukuoka, au Japon, en 1997, par le professeur Tetsuo Tsutsui. Retour sur l’ICEL2026, 15e conférence du nom, à l’UNamur. 

Abstract La maintenance prédictive (PdM) est de plus en plus utilisée pour améliorer la fiabilité des systèmes, réduire les temps d’arrêt et optimiser les coûts opérationnels dans des environnements industriels complexes grâce à la détection d’anomalies. À mesure que les systèmes industriels deviennent plus complexes, avec des composants inter- agissant entre eux et surveillés par des réseaux de capteurs en constante expansion, la détection d’anomalies fait face à de nouveaux défis méthodologiques. En particulier, un manque apparaît dans la littérature qui considère la détection d’anomalies avec des méthodes traditionnelles de Machine Learning (ML) utilisant une approche Single Label Classification (SLC), inadaptée lorsque plusieurs défaillances peuvent survenir simultanément.Les approches traditionnelles de détection d’anomalies basées sur des méthodes de ML utilisant une formulation SLC supposent que chaque observation appartient à une seule catégorie d’anomalie. Cette hypothèse ne tient pas lorsque plusieurs défaillances surviennent simultanément sur le même équipement, ce qui entraîne une perte d’information. Ceci commence par une illustration de cette limite à travers un exemple concret montrant que l’utilisation d’une approche SLC au lieu d’une formulation multi-label dégrade la classification des anomalies simultanées. Pour répondre à ce problème, la détection d’anomalies est reformulée comme un problème de Multi Label Classification (MLC), permettant de détecter plusieurs défaillances au sein d’un même pas de temps. Suite à cette reformulation, la problématique du choix des classificateurs multi- label adaptés au contexte de la Predictive Maintenance (PdM) doit être étudiée. La conclusion générale de la littérature est que la performance des classificateurs dépend fortement du contexte et qu’il existe un grand nombre de méthodes de détection sans qu’aucune ne soit universellement dominante. Bien que des études comparatives approfondies existent dans le domaine du MLC, les jeux de données issus de systèmes complexes sont absents de ces comparaisons, alors même qu’ils présentent des caractéristiques spécifiques telles que des structures en séries temporelles multivariées, un fort déséquilibre des labels et des interactions complexes entre composants.Pour combler ce manque, un protocole d’évaluation structuré et reproductible est proposé afin d’évaluer huit méthodes de ML à l’état de l’art dans un cadre MLC sur trois jeux de données industriels publics. Les résultats confirment que la performance des classificateurs dépend fortement des caractéristiques du jeu de données et qu’aucune méthode ne domine systématiquement tous les scénarios. Toutefois, réaliser ce type de comparaison pour chaque nouveau contexte industriel est coûteux en termes de temps, de ressources computationnelles et de besoins en données, ce qui limite sa faisabilité pour un déploiement industriel réel. La thèse aborde également cette problématique par la réduction de dimension et les méthodes de sélection de variables. Les systèmes de PdM génèrent de grands ensembles de données multivariées dont seule une partie des variables est réellement pertinente pour la détection d’anomalies. Une stratégie évolutionnaire auto-adaptative est proposée pour effectuer une sélection de variables de type wrapper et obtenir un sous-ensemble ne contenant que les variables les plus informatives. Les résultats expérimentaux montrent que la réduction de l’espace des variables améliore l’efficacité computationnelle et, dans la plupart des cas, la performance de prédiction des anomalies. La comparaison de la méthode proposée avec des approches métaheuristiques issues de l’état de l’art sur trois jeux de données PdM et cinq méthodes de détection d’anomalies confirme sa compétitivité en termes de performance prédictive et de taille optimale du sous-ensemble de caractéristiques sélectionné. Enfin, la réduction de l’espace des caractéristiques optimise non seulement les ressources nécessaires à la détection, mais réduit également le nombre de signaux que les techniciens doivent analyser lors des investigations de recherche de cause racine. Cette simplification vise à renforcer la confiance dans le système. Enfin, la thèse traite des aspects pratiques du déploiement des méthodes de détection dans les systèmes complexes. Parmi ceux-ci, on observe un manque de confiance et de transparence chez les techniciens de maintenance et les décideurs. Une analyse de l’interprétabilité et la robustesse des méthodes de détection d’anomalies est fournie afin de contribuer directement à leur déploiement en conditions réelles. Tout d’abord, la stratégie de sélection de variables proposée est évaluée sur un jeu de données PdM public à l’aide d’explications basées sur SHAP afin de vérifier la cohérence entre les variables sélectionnées et celles identifiées comme les plus importantes par des outils dédiés à l’interprétabilité. Les résultats montrent que les variables sélectionnées sont cohérentes avec les plus importantes selon ces outils. De plus, l’analyse visuelle des variables les plus influentes met en évidence que les anomalies sont associées à un sous-ensemble limité et bien défini de signaux venant des capteurs, ce qui contribue à améliorer la transparence et à renforcer la confiance dans les systèmes de détection automatique. En parallèle, il est nécessaire de mener une étude de la robustesse des classificateurs multi-label dans des scénarios contrôlés de dégradation de capteurs, incluant différentes familles de dégradations et plusieurs niveaux de sévérité. Les résultats montrent que la performance des classificateurs peut fortement se dégrader, en particulier en présence de dérives progressives. Pour atténuer cet effet, l’introduction de dégradations de capteurs durant l’entraînement apparaît comme une stratégie pertinente. Finalement, cette thèse propose un cadre structuré pour la détection d’anomalies multi-label dans les systèmes complexes, couvrant les méthodes de classification, l’optimisation de l’espace des variables, l’interprétabilité et la robustesse. Pour chacun de ces aspects, la thèse adopte un point de vue industriel et prend en compte les différences entre les conditions expérimentales contrôlées en laboratoire et les contraintes supplémentaires des environnements complexes réels. Le jury Prof. Katrien Beuls - Université de Namur, BelgiqueProf. Elio Tuci - Université de Namur, BelgiqueProf. Patrick Heymans - Université de Namur, BelgiqueProf. Jenni Raitoharju - Université de Jyväskylä, FinlandeMr. Fabio Pinna - Telespazio, BelgiqueMr. Vito Trianni - ISTC-CNR, Italie Je m'inscris

Sara Belghiti, doctorante à l’Université de Namur (Institut NaDI-CeRCLe) et assistante d’enseignement et de recherche à l’IÉSEG School of Management (France), vient d’être distinguée par l’AMS Review – Sheth Foundation Doctoral Competition for Conceptual Articles (DoCCA) 2026, l’un des concours doctoraux les plus prestigieux au monde en marketing et management théoriques et conceptuels. 

JuryProf. Carine MICHIELS (UNamur), présidenteProf. Anne-Catherine HEUSKIN (UNamur), secrétaireProf. Stéphane LUCAS (UNamur)Dr Rudi LABARBE (IBA)Prof. Joao SECO (Deutches Krebsforschungszentrum)Prof. Simon GALAS (Université de Monptellier)RésuméLa radiothérapie constitue aujourd’hui l’un des traitements les plus utilisés contre le cancer. Chaque année, des millions de patients bénéficient d’irradiations visant à détruire les cellules tumorales. Malgré les progrès technologiques réalisés au cours des dernières décennies, le principal défi reste de limiter les dommages causés aux tissus sains situés à proximité de la tumeur. Depuis quelques années, une approche innovante appelée radiothérapie FLASH suscite un intérêt croissant. Cette technique consiste à délivrer la dose de rayonnement en une fraction de seconde, à des débits de dose extrêmement élevés. De nombreuses études suggèrent qu’elle pourrait réduire les effets secondaires tout en conservant l’efficacité du traitement contre la tumeur. Cependant, les mécanismes biologiques à l’origine de cet effet demeurent encore largement méconnus.Cette thèse s’est attachée à relever deux défis majeurs. Le premier a consisté à développer et caractériser une plateforme expérimentale capable de produire de telles irradiations à ultra-haut débit de dose sur l’accélérateur ALTAÏS de l’Université de Namur. Ce travail a impliqué la conception de dispositifs d’irradiation, la validation dosimétrique des faisceaux et l’établissement de protocoles garantissant des conditions expérimentales fiables et reproductibles. Le second objectif a été d’introduire un nouvel organisme modèle pour l’étude de l’effet FLASH : le ver microscopique Caenorhabditis elegans (C. elegans). Facile à élever, peu coûteux, rapide à étudier et partageant de nombreux mécanismes biologiques avec les organismes plus complexes, ce modèle offre une alternative complémentaire aux modèles animaux traditionnellement utilisés.Cette thèse a permis de démontrer que C. elegans constitue un modèle pertinent pour l’étude des réponses biologiques aux irradiations à ultra-haut débit de dose. L’analyse des effets de l’irradiation sur son développement et son système nerveux, dans différentes conditions expérimentales, a permis de mettre en évidence son potentiel pour l’étude des mécanismes associés à l’effet FLASH. Les résultats obtenus montrent que ce modèle offre une approche rapide, accessible et complémentaire aux modèles animaux conventionnels. Plus largement, ces travaux contribuent à une meilleure compréhension de la radiothérapie FLASH et fournissent de nouveaux outils expérimentaux pour explorer les mécanismes biologiques sous-jacent. À terme, ces avancées pourraient participer au développement de traitements de radiothérapie plus sûrs, limitant les effets secondaires et améliorant la qualité de vie des patients.