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Ce domaine explore les mécanismes complexes qui régissent la réponse du corps aux infections virales et aux traitements, un sujet crucial pour comprendre comment nous protégeons notre santé face aux menaces biologiques. Les recherches ici couvrent tout, de l'identification de nouvelles cibles thérapeutiques à l'analyse de la façon dont les médicaments interagissent avec nos cellules, offrant une fenêtre précieuse sur l'avenir de la médecine préventive.

Sur Gist.Science, nous surveillons en permanence arXiv pour vous apporter les dernières découvertes dans ce secteur. Chaque nouvelle prépublication est traitée pour vous offrir à la fois un résumé technique rigoureux et une explication claire en langage courant, rendant l'information scientifique accessible sans sacrifier la précision. Vous trouverez ci-dessous la sélection des tout derniers articles soumis par les chercheurs dans ce domaine passionnant.

⚛️ quantum physics

Characterization and upgrade of a quantum graph neural network for charged particle tracking

Cet article présente la caractérisation et l'amélioration d'une architecture hybride de réseau de neurones graphiques quantiques (QGNN) destinée à reconstruire les trajectoires de particules chargées dans les futures expériences du LHC à haute luminosité, en démontrant une convergence d'entraînement accrue grâce à l'intercalage de circuits quantiques paramétrés et de réseaux classiques.

Matteo Argenton, Laura Cappelli, Concezio Bozzi2026-03-10
🔬 atomic physics

Multimessenger Astronomy Beyond the Standard Model: New Window from Quantum Sensors

Cet article démontre que les capteurs quantiques peuvent détecter des champs ultralégers bosoniques émis lors d'événements astrophysiques violents, ouvrant ainsi une nouvelle fenêtre pour l'astronomie multimessager au-delà du Modèle Standard, même en présence d'effets d'écran de matière.

Jason Arakawa, Muhammad H. Zaheer, Volodymyr Takhistov, Marianna S. Safronova, Joshua Eby, Charles Cheung2026-03-09
⚛️ high-energy experiments

Scalable Multi-Task Learning for Particle Collision Event Reconstruction with Heterogeneous Graph Neural Networks

Cet article propose une architecture innovante de Réseau de Neurones à Graphes Hétérogènes (HGNN) intégrant l'élagage de graphes et l'apprentissage multi-tâches pour améliorer de manière scalable la reconstruction des événements de collision de particules, notamment celle des hadrons beaux, dans des conditions similaires à celles de l'expérience LHCb.

William Sutcliffe, Marta Calvi, Simone Capelli, Jonas Eschle, Julián García Pardiñas, Abhijit Mathad, Azusa Uzuki, Nicol (…)2026-03-09
⚛️ phenomenology

System size and event shape dependence of particle-identified balance functions in proton-proton collisions at s=13\sqrt{s} = 13 TeV using PYTHIA 8 and EPOS models

Cette étude utilise les modèles PYTHIA8 et EPOS-LHC pour démontrer que la dépendance des fonctions de bilan de charge à la multiplicité et à la forme des événements dans les collisions proton-proton à 13 TeV permet de distinguer les mécanismes de fragmentation des signatures de dynamique collective.

Subash Chandra Behera, Arvind Khuntia2026-03-09
⚛️ high-energy experiments

A model-independent measurement of the CKM angle γ\gamma in the decays B±→[K+K−π+π−]Dh±B^\pm\to[K^+K^-\pi^+\pi^-]_D h^\pm and B±→[π+π−π+π−]Dh±B^\pm\to[\pi^+\pi^-\pi^+\pi^-]_D h^\pm (h=K,πh = K, \pi)

En utilisant 9 fb⁻¹ de données de collisions proton-proton du LHCb, cette étude présente la première mesure binnée en espace de phase et indépendante du modèle de l'angle CKM γ\gamma via les désintégrations B±→[K+K−π+π−]Dh±B^\pm\to[K^+K^-\pi^+\pi^-]_D h^\pm et B±→[π+π−π+π−]Dh±B^\pm\to[\pi^+\pi^-\pi^+\pi^-]_D h^\pm, aboutissant à une détermination combinée d'une précision record de γ=(52,6−6,4+8,5)∘\gamma = (52,6_{-6,4}^{+8,5})^\circ.

LHCb collaboration, R. Aaij, A. S. W. Abdelmotteleb, C. Abellan Beteta, F. Abudinén, T. Ackernley, A. A. Adefisoye, B. A (…)2026-03-09
🔬 physics

First results of a Monolithic Active Pixel Sensor with Internal Signal Gain Fully Integrated in a 180 nm CMOS Technology

Ce article présente les premiers résultats du capteur CASSIA, un nouveau détecteur MAPS monolithique intégré en technologie CMOS 180 nm qui utilise une amplification interne du signal pour offrir une meilleure résolution temporelle et une sensibilité accrue, fonctionnant en mode proportionnel à faible gain (similaire aux LGAD) ou en mode SPAD à haute tension.

Heinz Pernegger (CERN, Experimental Physics Department, Geneva, Switzerland), Emma Kate Anderson (CERN, Experimental Phy (…)2026-03-09
⚛️ quantum physics

Optimization-based Unfolding in High-Energy Physics

Ce papier présente QUnfold, un cadre d'optimisation pour le dépliement des données en physique des hautes énergies qui reformule le problème en un problème d'optimisation binaire quadratique (QUBO) permettant l'utilisation de solveurs quantiques et hybrides, tout en démontrant une précision compétitive par rapport aux méthodes classiques.

Simone Gasperini, Gianluca Bianco, Marco Lorusso, Carla Rieger, Michele Grossi2026-03-09
⚛️ high-energy experiments

Multi-channel joint analysis of the exotic charmonium-like state Tccˉ(4020)T_{c\bar{c}}(4020)

Cette étude présente la première analyse conjointe multi-canaux des données du détecteur BESIII, permettant d'identifier avec une signification de 11,7σ l'état exotique Tccˉ(4020)T_{c\bar{c}}(4020) comme ayant un spin-parité JP=1+J^{P}=1^{+} et de déterminer ses positions de pôles ainsi que ses fractions de branchement relatives.

BESIII Collaboration, M. Ablikim, M. N. Achasov, P. Adlarson, X. C. Ai, R. Aliberti, A. Amoroso, Q. An, Y. Bai, O. Bakin (…)2026-03-09
⚛️ phenomenology

Agentic AI -- Physicist Collaboration in Experimental Particle Physics: A Proof-of-Concept Measurement with LEP Open Data

Cet article présente une preuve de concept où des agents IA, sous la direction d'un physicien expert, réalisent entièrement une mesure de précision de la distribution de l'impulsion dans les collisions e+e−e^{+}e^{-} en utilisant les données ouvertes du LEP, marquant ainsi une avancée vers une boucle théorie-expérience accélérée par l'intelligence artificielle.

Anthony Badea, Yi Chen, Yen-Jie Lee2026-03-09
⚛️ phenomenology

A Lattice QCD study of p−Λp-\Lambda scattering in continuum and chiral limits

Cette étude présente la première analyse systématique de la diffusion proton-lambda en QCD sur réseau, démontrant des interactions attractives et obtenant des paramètres de diffusion en accord avec les mesures expérimentales, ce qui fournit des données cruciales pour la physique nucléaire et les étoiles à neutrons.

Hang Liu, Liuming Liu, Jin-Xin Tan, Wei Wang, Haobo Yan, Qian-Teng Zhu2026-03-09