Améliorer la détection, diagnostic, et le traitement de maladies comme le cancer nécessitera plus de détails, rapide, et une technologie d'imagerie agile qui peut montrer aux médecins non seulement à quoi ressemble un organe spécifique, mais aussi ce qui se passe dans les cellules qui composent ces tissus.

Dans une recherche publiée dans Actes de l'Académie nationale des sciences , une équipe du Rensselaer Polytechnic Institute a développé et démontré une nouvelle technique d'imagerie par fluorescence à vie des tissus et des cellules d'une manière rapide et complète, posant les bases d'une utilisation en milieu clinique.

« Nous fournissons des outils qui seront beaucoup plus adaptés aux utilisateurs finaux, c'est-à-dire les biologistes, mais aussi le chirurgien, " a déclaré Xavier Intes, un professeur de génie biomédical qui a dirigé cette recherche pour Rensselaer.

L'imagerie par fluorescence à vie est depuis longtemps un moyen utile pour les scientifiques et les ingénieurs de voir les interactions au niveau moléculaire au sein des cellules - un outil nécessaire pour essayer d'identifier le cancer et d'autres maladies, et évaluer l'efficacité des médicaments.

Traditionnellement, Intes a dit, produire une image de cette manière a demandé beaucoup de temps et des outils mathématiques complexes qui dépendent fortement de l'utilisateur, ce qui rend difficile la production d'images cohérentes et reproductibles. Ces difficultés ont été des obstacles à l'utilisation de ce type d'imagerie en milieu clinique.

Pour surmonter ces défis, l'équipe Rensselaer a conçu un réseau de neurones profonds (DNN) pour définir automatiquement les paramètres mathématiques qu'un humain aurait généralement, tout en produisant une image détaillée qui peut montrer les interactions dans les cellules ou les tissus au fur et à mesure qu'elles se produisent.

Ce travail s'appuie sur les recherches antérieures de l'équipe Rensselaer, où ils ont développé une méthode pour reconstruire rapidement une image unique à vie. Cette nouvelle approche reconstruit plusieurs images de durée de vie en même temps, fournir une vue complète des multiples processus biologiques qui se produisent dans le tissu et les cellules, dit Pingkun Yan, professeur assistant en génie biomédical et membre du Centre de biotechnologie et d'études interdisciplinaires, qui a également travaillé sur cette recherche.

L'équipe, en partenariat avec des biologistes de l'Albany Medical College, testé cette nouvelle technique en imageant des cellules cancéreuses au microscope et dans des systèmes vivants. Ce qu'ils ont observé, Intes a dit, était que leur DNN fonctionnait aussi bien que, ou dans certains cas mieux que, logiciel commercial actuellement utilisé. L'équipe a également découvert que cette technique nécessitait moins de lumière tout en produisant des images détaillées, ce qui est essentiel pour les applications biologiques.

Le succès des chercheurs rapproche le domaine de la possibilité d'utiliser l'imagerie par fluorescence à vie dans un cadre clinique afin d'évaluer l'efficacité d'un médicament particulier sur les cellules cancéreuses individuelles d'une personne, un outil clé nécessaire pour permettre une médecine de précision.

Les chercheurs ont également pu appliquer ce DNN pour visualiser le niveau d'activité au sein des cellules, un processus connu sous le nom d'imagerie métabolique. Cette approche pourrait aider à guider les chirurgiens dans la salle d'opération alors qu'ils travaillent pour identifier quel tissu est sain, et qui est malade et doit être enlevé.

« Il s'agit d'une technologie habilitante pour de nombreuses applications cliniques. Par exemple, il peut être utilisé pour l'imagerie in vivo en temps réel d'une tumeur, ce qui peut aider les chirurgiens à voir la lésion pendant leurs procédures, leur permettant d'éliminer complètement les tissus cancéreux avec un minimum de dommages aux tissus sains, " dit Yan.