Dr Michael Kolios (à gauche) et Dr Michael Moore (à droite). Crédit :Université Ryerson
Saviez-vous que la musique et l'imagerie diagnostique ont quelque chose en commun ? Les sons ont une hauteur inférieure ou supérieure selon la taille de l'objet qui les crée. Les tubas et les contrebasses sont gros et produisent des sons graves et profonds, tandis que les flûtes et les violons sont petits et produisent des sons aigus. Ce qui est intéressant, c'est que le même effet se produit lorsque des structures biologiques comme des cellules ou des tissus émettent du son – la hauteur varie avec la taille.
Mais quel genre de sons les structures biologiques produisent-elles ? De plus, comment les écouter ?
Capitalisant sur la corrélation entre la taille et le pitch, une équipe de recherche dirigée par Ryerson et travaillant à l'Institute for Biomedical Engineering, Science &Technology (iBEST) à l'hôpital St. Michael's a récemment développé un mode d'imagerie si nouveau que les résultats de leur étude ont été publiés dans la revue Nature, Physique des communications .
Une appréciation de cette percée commence par les bases de l'imagerie photoacoustique (PA), une modalité qui gagne rapidement du terrain dans la recherche biomédicale. Comme son cousin l'imagerie par ultrasons (US), L'imagerie PA crée une image visuelle des structures biologiques en collectant des ondes sonores.
Alors que la technologie d'imagerie américaine consiste à envoyer des ondes sonores dans une structure biologique et à écouter les échos lorsqu'ils rebondissent, La technologie d'imagerie PA fait quelque chose de complètement différent.
"Avec l'imagerie photoacoustique, nous projetons la lumière dans des structures qui vont l'absorber, comme les vaisseaux sanguins, " dit le Dr Michael Kolios, le pionnier de l'imagerie PA qui a supervisé l'étude. "Les ondes lumineuses font chauffer les structures biologiques d'une infime fraction, ce qui déclenche une expansion de volume presque imperceptible. Quand cela arrive, le son est généré, comme le tonnerre après un coup de foudre."
La plupart des techniques d'imagerie PA existantes mesurent l'amplitude (volume), afficher des zones émettant des sons plus forts avec des pixels plus lumineux. Ce que l'équipe dirigée par Ryerson a entrepris de développer était une technique qui mesurerait la fréquence (hauteur) des sons émis par les structures biologiques.
"Selon la taille d'une structure biologique, la hauteur des ondes sonores qu'il émet sera supérieure ou inférieure, " dit le Dr Michael Moore, un résident en physique médicale au Grand River Hospital de Kitchener qui a dirigé l'équipe de recherche en tant qu'étudiant au doctorat sous la supervision de Kolios. "Si nous pouvions filtrer les sons entrants par fréquence, nous pourrions créer des images qui se concentrent sur des structures d'une taille particulière, ce qui aiderait à révéler des caractéristiques qui pourraient autrement être cachées ou moins importantes."
L'équipe a développé une technique qu'ils appellent F-Mode (pour la fréquence), ce qui leur a permis de subdiviser les signaux PA en différentes bandes de fréquences. Ils ont ensuite démontré avec succès l'amélioration sélective de caractéristiques de différentes tailles dans des échantillons allant des cellules biologiques aux larves de poisson zèbre vivantes, le tout sans l'utilisation de colorants de contraste qui seraient généralement requis par d'autres techniques d'imagerie de pointe.
Moore et Kolios n'hésitent pas à souligner que l'une des clés de leur succès a été l'opportunité de travailler chez iBEST et avec le Dr Xiao-Yan Wen et son équipe au Zebrafish Center for Advanced Drug Discovery. "Sans les connaissances et l'expertise de l'équipe du Wen Lab, il n'aurait pas été possible de démontrer que notre technique fonctionne, " dit Moore.
L'équipe de recherche, qui comprend les candidats au doctorat en physique biomédicale de Ryerson Eno Hysi et Muhannad Fadhel, prend maintenant des mesures pour traduire le mode F en applications cliniques, où il sera largement bénéfique. Par exemple, la capacité de segmenter et d'améliorer les caractéristiques de différentes échelles a un potentiel important dans des domaines tels que l'ophtalmologie, neurochirurgie et la détection de diverses conditions telles que l'hypertension.