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Comment analyser les cellules par vidéomicroscopie à l’aide de la computer vision

Analyser les cellules à l’aide de la computer vision

Des chercheurs se basent sur la computer vision pour analyser automatiquement le comportement des cellules.

Les travaux de recherche scientifique sont des tâches difficiles qui demandent du temps et de la précision. Désormais, les progrès technologiques les facilitent et les accélèrent. Cela présente un avantage majeur, surtout pour le domaine de la médecine.

La computer vision pour comprendre le comportement des cellules

Des chercheurs de l’Université Carlos III de Madrid (UC3M) ont développé un nouveau système de computer vision pour l’analyse de cellules par vidéomicroscopie. En termes simples, le système d’IA permet d’étudier automatiquement le comportement des tissus vivants dans les images. Les travaux de recherches ont été menés avec des scientifiques du centre espagnol de recherche cardiovasculaire (CNIC).

À l’issue de l’étude, l’équipe a découvert que les cellules immunitaires de type neutrophiles se comportent différemment dans le sang lors des processus inflammatoires. Par ailleurs, l’un d’entre eux, provoqué par une molécule appelée Fgr, est associé aux maladies cardiovasculaires. Ces découvertes pourraient contribuer au développement de nouveaux traitements qui minimiseraient les impacts des crises cardiaques.

Innovation, rapidité et polyvalence

La microscopie intravitale (IVM) consiste à observer en temps réel des vaisseaux au niveau cellulaire. Les techniques de computer vision ont permis de caractériser automatiquement des milliers de cellules alors que les méthodes traditionnelles impliquent un travail manuel. En d’autres termes, les chercheurs ont obtenu des mesures de leur taille, de leurs mouvements et de leur position par rapport au vaisseau sanguin. 

Par ailleurs, la segmentation manuelle des cellules par IVM prend généralement des mois. Ce nouveau système peut, quant à lui, analyser une vidéo de 5 minutes en 15 minutes, d’après les chercheurs. Néanmoins, ce délai dépend du nombre de cellules et de la profondeur du volume 3D.

L’algorithme de deep learning utilisé pour l’analyse des cellules a été formé sur de nombreux exemples générés par l’équipe elle-même. Elle a également intégré d’autres techniques statistiques et modèles géométriques pour adapter le système au contexte.

Selon les chercheurs, ils appliquent déjà cette technique à d’autres scénarios. Miguel Molina Moreno, l’un d’entre eux, cite notamment l’étude du comportement immunologique des lymphocytes T et des cellules dendritiques dans les tissus cancéreux.

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