L’IA prend les rênes de l’imagerie des tissus profonds

L’intelligence artificielle trouve chaque jour de plus en plus d’applications. L’une des plus récentes concerne le domaine biomédical, utilisant l’IA pour contrôler et piloter la microscopie à molécule unique d’une manière qu’aucun humain ne peut faire. Le résultat est une capacité historique d'imagerie optique à l'échelle nanométrique en profondeur dans les tissus, visualisant l'ultrastructure 3D des circuits cérébraux et les fibrilles bêta-amyloïdes formant des plaques dans des cerveaux sains et malades, ce qui promet des informations prometteuses sur l'autisme et la maladie d'Alzheimer.

Les progrès de la technologie d’imagerie des tissus profonds représentent aujourd’hui l’un des développements scientifiques les plus passionnants. Ils permettent aux chercheurs d’observer plus profondément et avec une plus grande résolution les processus biologiques les plus élémentaires, mettant ainsi en lumière le développement humain et les maladies.

“L'imagerie à travers les tissus est difficile, en raison de la distorsion et du flou, appelés aberrations, provoqués par les constituants extracellulaires et intracellulaires très concentrés. Dans nos systèmes d'imagerie, qui détectent des biomolécules individuelles dans l'espace tissulaire tridimensionnel avec une précision de quelques nanomètres, l'aberration est le facteur handicapant pour visualiser l'architecture des tissus moléculaires dans sa définition complète”, a déclaré Fang Huang, dont l'équipe de recherche a construit le nouveau moteur d'IA. Huang est professeur agrégé Reilly de génie biomédical à la Weldon School of Biomedical Engineering de Purdue.

Une percée en instance de brevet a été récemment réalisée grâce à une collaboration multi-laboratoires entre le laboratoire Huang de la Weldon School ; le laboratoire du professeur agrégé Alexander Chubykin au Département des sciences biologiques de Purdue au College of Science ; et le laboratoire de Gary Landreth, professeur Martin de recherche sur la maladie d'Alzheimer à la faculté de médecine de l'université d'Indiana et au Stark Neurosciences Research Institute.

Les enquêteurs ont développé une optique adaptative basée sur l'apprentissage profond pour leur système d'imagerie, qui surveille les images d'émissions de molécules uniques capturées par la caméra ; mesurer les aberrations compliquées induites par le tissu ; et piloter un dispositif miroir complexe à 140 éléments pour compenser et stabiliser les aberrations de manière autonome en temps réel.

La recherche a été décrite dans la revue Méthodes naturellesdans un article intitulé « Optique adaptative basée sur l'apprentissage profond pour la microscopie de localisation d'une seule molécule ».

La recherche a démontré une imagerie de super-résolution des tissus profonds à travers des échantillons coupés de 250 μm (amélioration d’environ 1 ordre de grandeur par rapport aux démonstrations précédentes) à une résolution de 20 à 70 nm, résolvant l’ultrastructure des épines dendritiques et des fibrilles bêta-amyloïdes dans le cerveau.

“L'impact pour la science biomédicale et la médecine est énorme : une opportunité de voir plus clairement et plus profondément dans les recoins des tissus profonds compromis chez les patients atteints d'autisme ou de la maladie d'Alzheimer. Il est important de noter que ces progrès dans la visualisation de l'anatomie cellulaire aideront à comprendre la physiopathologie de ces conditions et éclairer de nouvelles options de traitement à l'avenir », a déclaré Chubykin, dont les travaux se concentrent sur la compréhension des troubles de la perception et de l'apprentissage dans l'autisme grâce aux connaissances fonctionnelles et structurelles du cerveau.

La microscopie optique permet de visualiser les cellules et les tissus jusqu'à un niveau de détail spécifique, à savoir la limite de diffraction. Cependant, au-delà de la limite de diffraction, les caractéristiques plus petites des cellules et des tissus ne peuvent pas être résolues. Les microscopes optiques traditionnels largement disponibles dans les universités, les hôpitaux et les salles de classe des lycées souffrent tous de cette limite fondamentale de vision floue des petits objets : les virus, les bactéries et les petites caractéristiques à l'intérieur des cellules ou des tissus ne peuvent pas être résolus.

La microscopie de localisation de molécules uniques a surmonté cet obstacle, permettant des observations basées sur la lumière avec une résolution 10 à 100 fois améliorée. Désormais, avec l’IA prenant les rênes de ces systèmes d’imagerie « super-résolution », les chercheurs sont en mesure de visualiser le fonctionnement interne des cellules et des tissus dans leur définition complète, sans entrave.

“Cette technologie est arrivée à un moment unique”, a déclaré Landreth, dont le laboratoire se concentre sur les bases biologiques de la maladie d'Alzheimer et sur la manière dont les facteurs de risque génétiques influencent la pathogenèse de la maladie.

« Avec la récente validation du ciblage thérapeutique de l'amyloïde et de la préservation de la fonction cognitive pour la maladie d'Alzheimer, notre système d'imagerie des tissus profonds, piloté par l'IA, est en mesure de faire progresser la compréhension de la MA et d'évaluer les thérapies potentielles. récente approbation par la FDA de nouveaux médicaments contre la MA.

Huang a divulgué l'innovation d'optique adaptative basée sur l'apprentissage profond au Bureau de commercialisation de la technologie de Purdue Innovates, qui a déposé une demande de brevet auprès de l'Office américain des brevets et des marques pour protéger la propriété intellectuelle.