Ingénieurs électriciens, informaticiens et ingénieurs biomédicaux de l'Université de Californie, Irvine a créé un nouveau laboratoire sur puce qui peut aider à étudier l'hétérogénéité tumorale pour réduire la résistance aux thérapies contre le cancer.

Dans un article publié aujourd'hui dans Biosystèmes avancés , les chercheurs décrivent comment ils ont combiné l'intelligence artificielle, microfluidique et impression jet d'encre de nanoparticules dans un dispositif qui permet l'examen et la différenciation des cancers et des tissus sains au niveau unicellulaire.

« L'hétérogénéité des cellules cancéreuses et des tumeurs peut entraîner une résistance thérapeutique accrue et des résultats incohérents pour différents patients, " a déclaré l'auteur principal Kushal Joshi, un ancien étudiant diplômé de l'UCI en génie biomédical. La nouvelle biopuce de l'équipe résout ce problème en permettant une caractérisation précise d'une variété de cellules cancéreuses à partir d'un échantillon.

"L'analyse unicellulaire est essentielle pour identifier et classer les types de cancer et étudier l'hétérogénéité cellulaire. Il est nécessaire de comprendre l'initiation tumorale, progression et métastases afin de concevoir de meilleurs médicaments pour le traitement du cancer, " a déclaré le co-auteur Rahim Esfandyarpour, Professeur assistant UCI en génie électrique et informatique ainsi qu'en génie biomédical. "La plupart des techniques et technologies traditionnellement utilisées pour étudier le cancer sont sophistiquées, volumineux, cher, et nécessitent des opérateurs hautement qualifiés et de longs temps de préparation."

Il a déclaré que son groupe avait surmonté ces défis en combinant des techniques d'apprentissage automatique avec une technologie d'impression à jet d'encre et de microfluidique accessible pour développer des technologies à faible coût, des biopuces miniaturisées simples à prototyper et capables de classer différents types cellulaires.

Dans l'appareil, les échantillons voyagent à travers des canaux microfluidiques avec des électrodes soigneusement placées qui surveillent les différences dans les propriétés électriques des cellules malades par rapport aux cellules saines en un seul passage. L'innovation des chercheurs de l'UCI a été de concevoir un moyen de prototyper des éléments clés de la biopuce en 20 minutes environ avec une imprimante à jet d'encre, permettant une fabrication facile dans divers contextes. La plupart des matériaux impliqués sont réutilisables ou, si jetable, peu coûteux.

Un autre aspect de l'invention est l'incorporation de l'apprentissage automatique pour gérer la grande quantité de données produites par le petit système. Cette branche de l'IA accélère le traitement et l'analyse de grands ensembles de données, trouver des modèles et des associations, prédire des résultats précis, et aider à une prise de décision rapide et efficace.

En incluant le machine learning dans le workflow de la biopuce, l'équipe a amélioré la précision de l'analyse et réduit la dépendance vis-à-vis d'analystes qualifiés, ce qui peut également rendre la technologie attrayante pour les professionnels de la santé dans le monde en développement, dit Esfandyarpour.

"L'Organisation mondiale de la santé dit que près de 60 pour cent des décès dus au cancer du sein se produisent en raison d'un manque de programmes de détection précoce dans les pays aux faibles ressources, ", a-t-il déclaré. "Notre travail a des applications potentielles dans les études unicellulaires, dans les études d'hétérogénéité tumorale et, peut-être, dans le diagnostic du cancer sur le lieu de soins, en particulier dans les pays en développement où le coût, des infrastructures limitées et un accès limité aux technologies médicales sont de la plus haute importance. »