Des chercheurs espagnols ont développé un système de vision par ordinateur qui analyse automatiquement les cellules
Un nouveau système de vision par ordinateur, développé par des chercheurs de l'Université Charles III de Madrid (UC3M), permet d'analyser automatiquement les vidéos biomédicales réalisées au microscope. Le système caractérise et décrit le comportement des cellules sur les images.
La méthode récemment mise au point a été utilisée pour des mesures sur des tissus vivants, réalisées par des scientifiques du Centre national de recherche cardiovasculaire. Grâce à cette étude, l'équipe a découvert que les neutrophiles, un type de cellules immunitaires, présentent des comportements différents dans le sang pendant les processus inflammatoires.
En outre, ils ont constaté qu'un de ces processus est lié aux maladies cardiovasculaires. L'étude a été publiée dans la revue Nature. Ces avancées pourraient permettre de créer de nouvelles méthodes de traitement visant à minimiser les conséquences des crises cardiaques.
« Le profilage transcriptionnel et protéomique de cellules individuelles a révolutionné l'interprétation des phénomènes biologiques, en fournissant des paysages cellulaires de tissus sains et malades. Ces approches, cependant, ne décrivent pas les scénarios dynamiques dans lesquels les cellules modifient constamment leurs propriétés biochimiques et les résultats « comportementaux » qui en découlent. Ici, nous avons utilisé l'imagerie vivante 4D pour enregistrer des dizaines et des centaines de paramètres morphocinétiques décrivant la dynamique des leucocytes individuels dans des foyers d'inflammation active », indique l'étude.
Le professeur Fernando Díaz de María dirige le groupe de traitement multimédia de l'UC3M et est l'un des auteurs de l'étude.
« Notre contribution consiste à concevoir et développer un système entièrement automatique, fondé sur des méthodes de vision par ordinateur, qui nous permet de caractériser les cellules étudiées en analysant les enregistrements vidéo réalisés par les biologistes à l'aide de la technique de microscopie intravitale »
Alors que les recherches biologiques traditionnelles reposent souvent sur l'analyse de quelques centaines de cellules caractérisées manuellement, la nouvelle étude a porté sur des mesures automatiques de la forme, de la taille, des mouvements et de la position de plusieurs milliers de cellules par rapport à un vaisseau sanguin. Cela permet de réaliser une analyse biologique approfondie, présentant une grande signification statistique.
Les chercheurs ont indiqué que le nouveau système présente plusieurs avantages, tant en termes de temps que de précision. Iván González Díaz est maître de conférences au département de théorie du signal et des communications de l'UC3M. Il est également membre de l'équipe de recherche.
« Il serait impossible pour un biologiste expérimenté de segmenter et de suivre des cellules sur une vidéo pendant des mois. En revanche, pour donner un ordre de grandeur (car cela dépend du nombre de cellules et de la profondeur du volume 3D), notre système n'a besoin que de 15 minutes pour analyser une vidéo de 5 minutes »
Les réseaux de neurones profonds, outils sur lesquels s'appuient ces ingénieurs pour la segmentation et la détection des cellules, sont principalement des algorithmes qui apprennent à partir d'exemples. Ainsi, pour déployer le système dans un nouveau contexte, il faut créer un nombre suffisant d'exemples pour les entraîner. Ces réseaux font partie des méthodes d'apprentissage automatique, qui constituent à leur tour une discipline du domaine de l'intelligence artificielle (IA).
Par ailleurs, le système comprend d'autres types de méthodes statistiques et de modèles géométriques, tous décrits dans un autre article récemment publié dans la revue Medical Image Analysis. Le logiciel qui met en œuvre le système est universel et peut être adapté à d'autres tâches en quelques semaines.
« En réalité, nous l'appliquons déjà dans d'autres scénarios différents, en étudiant le comportement immunologique des lymphocytes T et des cellules dendritiques dans les tissus cancéreux. Et les résultats préliminaires sont prometteurs »
« Après avoir analysé plus de 100 000 reconstructions de formes et de trajectoires cellulaires dans le temps, nous avons obtenu des descripteurs comportementaux de cellules individuelles et utilisé ces jeux de données multidimensionnels pour construire des paysages comportementaux. Ces paysages ont permis de reconnaître l'identité des leucocytes dans la peau enflammée et la trachée, et ont révélé un continuum d'états des neutrophiles à l'intérieur des vaisseaux sanguins, y compris un grand état sédentaire, qui était recouvert par l'endothélium sous-jacent et associé à une inflammation pathogène. Le criblage comportemental sur 24 souris mutantes a identifié la kinase Fgr comme moteur de cet état pathogène, et l'intervention sur Fgr protégeait les souris contre les lésions inflammatoires. Ainsi, les paysages comportementaux rendent compte de certaines propriétés de l'environnement dynamique à une résolution cellulaire élevée », indique l'étude.
Quoi qu'il en soit, en menant des recherches dans ce domaine, les chercheurs soulignent l'importance du travail d'une équipe pluridisciplinaire.
« Dans ce contexte, il est important de reconnaître les efforts préalables de communication entre biologistes, mathématiciens et ingénieurs, nécessaires pour comprendre les concepts fondamentaux des autres disciplines avant de pouvoir réaliser de véritables progrès »
