Spectroscopie infrarouge pour le dépistage de la santé

Imaginez un scénario dans lequel une simple goutte de sang fournit des informations complètes sur la santé en quelques minutes. Grâce aux récentes avancées scientifiques, cette vision pourrait devenir réalité.

Des scientifiques de l’équipe BIRD dirigée par Mihaela Žigman de l’Université Ludwig-Maximilians de Munich (LMU) et de l’Institut Max Planck d’optique quantique (MPQ), en collaboration avec le centre Helmholtz de Munich, ont développé un outil de dépistage de santé qui utilise la lumière infrarouge et l’apprentissage automatique pour détecter plusieurs problèmes de santé avec une seule mesure. Le travail est publié dans Rapports sur les cellules de médecine.

La spectroscopie infrarouge, une technique qui utilise la lumière infrarouge pour analyser la composition moléculaire des substances, est un outil fondamental en chimie depuis des décennies. C’est comme donner aux molécules une empreinte digitale qui peut être délivrée par une machine spécialisée appelée spectromètre.

Appliquée à des biofluides complexes comme le plasma sanguin, cette technique physico-chimique peut révéler des informations détaillées sur les signaux moléculaires, ce qui en fait un outil prometteur pour le diagnostic médical. Malgré son utilisation de longue date en chimie et dans l’industrie, la spectroscopie infrarouge n’a pas été établie ni intégrée dans le canon du diagnostic médical.

Sous la direction de Mihaela Žigman, une équipe de scientifiques du groupe BIRD de la LMU et du MPQ a entrepris de s’attaquer à ce problème. Après avoir déjà mis au point une méthode de mesure du plasma humain, ils ont collaboré avec l’équipe d’Annette Peters de Helmholtz Munich pour lancer l’empreinte moléculaire infrarouge sur une population naturellement diversifiée.

Il s’agissait de mesurer le sang de milliers de personnes dans le cadre de l’étude KORA, un projet de recherche sur la santé complet mis en place à Augsbourg, en Allemagne. Des adultes sélectionnés au hasard ont été choisis comme un scénario représentatif d’une population naturellement variable et ont été recrutés pour des examens médicaux et des dons de sang.

De vastes possibilités d’application

Quelle est la valeur du travail actuel ? L’étude KORA existante a acquis une nouvelle valeur car elle a été testée sous un angle nouveau et a servi un nouvel objectif : plus de 5 000 échantillons de plasma sanguin ont été mesurés à l’aide de la spectroscopie infrarouge à transformée de Fourier (FTIR). Tarek Eissa et Cristina Leonardo de l’équipe BIRD de la LMU ont analysé les échantillons de sang de l’étude KORA à l’aide de la lumière infrarouge pour obtenir des empreintes moléculaires. L’équipe a appliqué l’apprentissage automatique pour analyser les empreintes moléculaires et les a corrélées avec des données médicales.

Ils ont découvert que ces empreintes digitales contiennent des informations précieuses qui permettent un dépistage rapide de la santé. Un algorithme informatique multitâche est désormais capable de distinguer différents états de santé, notamment des taux anormaux de lipides sanguins, divers changements de tension artérielle, de détecter le diabète de type 2, mais aussi de repérer même le prédiabète, un précurseur du diabète souvent non détecté.

Il est intéressant de noter que l’algorithme a également pu identifier les individus en bonne santé et qui sont restés en bonne santé au cours des années étudiées. Cela s’est avéré très important pour deux raisons. Tout d’abord, la plupart des personnes d’une population aléatoire connaissent des changements anormaux en matière de santé et, étant donné que nous sommes tous différents et que nous évoluons tous au fil du temps, il est pratiquement impossible de trouver des individus en parfaite santé. Ensuite, de nombreuses personnes souffrent de multiples affections dans diverses combinaisons. Traditionnellement, les médecins auraient besoin d’un nouveau test pour chaque maladie.

Cette nouvelle approche ne se contente pas de détecter une seule pathologie à la fois : elle identifie avec précision un ensemble de problèmes de santé. Ce système basé sur l’apprentissage automatique identifie non seulement les personnes en bonne santé, mais détecte également des pathologies complexes impliquant plusieurs maladies simultanément. De plus, il peut prédire le développement du syndrome métabolique des années avant l’apparition des symptômes, ce qui ouvre la voie à des interventions.

Cette étude jette les bases pour que l’empreinte moléculaire infrarouge devienne un élément de routine du dépistage médical, permettant aux médecins de détecter et de gérer les maladies plus efficacement, affirment les chercheurs. Cela est particulièrement important pour les troubles métaboliques tels que les anomalies du cholestérol et le diabète, pour lesquels des interventions rapides et efficaces peuvent améliorer considérablement les résultats.

Mais les applications potentielles de cette technologie vont encore plus loin. À mesure que les chercheurs continueront à perfectionner le système et à étendre ses capacités, grâce au développement technologique et à la mise en place de celles-ci dans le cadre d’études cliniques, de plus en plus de pathologies et de leurs combinaisons s’ajouteront au répertoire diagnostique, espèrent les chercheurs.

Cela pourrait conduire à un suivi personnalisé de la santé, où les individus vérifieraient régulièrement leur état de santé et détecteraient les problèmes potentiels bien avant qu’ils ne deviennent graves.

Selon les chercheurs, la combinaison de la spectroscopie infrarouge et de l’apprentissage automatique devrait révolutionner le diagnostic médical. Avec une simple goutte de sang et de la lumière infrarouge, nous disposerons d’un nouvel outil puissant pour surveiller notre santé, détecter les problèmes plus efficacement et potentiellement améliorer les soins de santé à l’échelle mondiale.