Nouvelle percée : une IA détecte le cancer et les infections virales avec une précision nanométrique

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Par Jean Rivière
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« Les analyses par IA révèlent des cellules cancéreuses et virales. »

ParisDes chercheurs ont développé une intelligence artificielle capable de détecter les cellules cancéreuses et les infections virales à un stade précoce avec une précision exceptionnelle. Les détails de cette découverte sont publiés dans le journal Nature Machine Intelligence. Baptisée AINU (Intelligence Artificielle du Noyau), cette IA utilise des images détaillées issues de la microscopie STORM, une technique qui révèle les structures cellulaires de manière bien plus nette que les microscopes traditionnels. Grâce à ces images, AINU peut identifier des modifications cellulaires aussi petites que 20 nanomètres.

AINU peut détecter la structure et la disposition des composants nucléaires.

  • Différencier les cellules cancéreuses des cellules normales
  • Détecter précocement les infections virales
  • Identifier avec précision les cellules souches

AINU peut détecter de petites modifications dans l'ADN peu après une infection virale. Cela permet aux médecins de diagnostiquer et traiter les maladies plus rapidement en identifiant ces changements en moins d'une heure après l'infection.

Les méthodes traditionnelles détectent les infections en recherchant des symptômes visibles ou des changements cellulaires majeurs, qui mettent du temps à apparaître. AINU est précis car il utilise des réseaux neuronaux convolutifs (RNC) pour analyser rapidement des données visuelles de haute qualité. Cette approche transforme la compréhension des chercheurs et des médecins sur la progression des maladies au niveau moléculaire.

Malgré les avancées, l'utilisation de l'AINU dans les hôpitaux et les cliniques pose des problèmes. Les outils d'imagerie STORM nécessaires sont coûteux et généralement disponibles uniquement dans les principaux laboratoires de recherche. De plus, l'imagerie STORM ne peut actuellement examiner que quelques cellules à la fois, ce qui n'est pas pratique pour les tests cliniques qui doivent analyser rapidement de nombreuses cellules.

Les avancées de la technologie d'imagerie STORM pourraient bientôt rendre cet équipement plus abordable, facilitant ainsi son utilisation dans les hôpitaux et les cliniques. Les chercheurs prévoient déjà des expériences pour résoudre les problèmes actuels.

L'AINU est bénéfique pour la recherche sur les cellules souches en permettant l'identification de cellules pluripotentes capables de se transformer en n'importe quel type de cellule du corps. Cette méthode basée sur l'IA est plus rapide et n'utilise pas d'animaux pour déterminer la qualité des cellules souches. Elle pourrait accélérer, sécuriser et rendre plus efficaces les traitements par cellules souches.

AINU représente une avancée majeure dans le domaine du diagnostic médical. Cette technologie permet de détecter des modifications infimes au sein des cellules, ouvrant la voie à des traitements plus rapides et individualisés pour le cancer et les infections virales. Bien qu'elle présente encore certains défis, son potentiel d'utilisation en clinique et pour accélérer la recherche est très prometteur.

L'étude est publiée ici:

http://dx.doi.org/10.1038/s42256-024-00883-x

et sa citation officielle - y compris les auteurs et la revue - est

Davide Carnevali, Limei Zhong, Esther González-Almela, Carlotta Viana, Mikhail Rotkevich, Aiping Wang, Daniel Franco-Barranco, Aitor Gonzalez-Marfil, Maria Victoria Neguembor, Alvaro Castells-Garcia, Ignacio Arganda-Carreras, Maria Pia Cosma. A deep learning method that identifies cellular heterogeneity using nanoscale nuclear features. Nature Machine Intelligence, 2024; DOI: 10.1038/s42256-024-00883-x
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