Le Allen Institute for Cell Science a dévoilé un premier modèle 3D prédictif et complet d’une cellule humaine. Baptisée Allen Integrated Cell, elle permet aux chercheurs de distinguer différentes structures présentes dans une cellule de manière simultanée tout en fournissant une base pour la compréhension des cellules et l’étude des modèles de maladies humaines.
Dans leur étude intitulée Label-free prediction of three-dimensional fluorescence images from transmitted light microscopy, disponible sur bioRxiv, Chawin Ounkomol, Sharmishtaa Seshamani, Mary M Maleckar, Forrest Collman et Gregory Johnson ont indiqué :
“Comprendre les cellules vivantes comme des systèmes intégrés, un véritable défi de la biologie moderne, est compliqué par les limitations des méthodes d’imagerie disponibles. Alors que la microscopie par fluorescence peut analyser des structures subcellulaires dans des cellules vivantes, cette méthode est coûteuse, lente et abime les cellules. Ici, nous présentons une méthode sans labels pour prédire la fluorescence 3D indirectement, à partir des images de la lumière transmise et démontrons que cela peut être utilisé pour générer des images multi-structure intégrées.”
Cet outil peu coûteux va permettre aux scientifiques de comparer la structure interne d’une cellule saine par rapport à celle d’une cellule maline et pourrait s’avérer très utile pour les recherches sur des maladies telles que les cancers ou encore Alzheimer. Il génère une image 3D contrastée et colorisée afin de pouvoir distinguer les différents éléments et structures constituants la cellule analysée, notamment les mitochondries et les microtubules.
La Allen Integrated Cell a été conçue grâce à l’intelligence artificielle. L’algorithme deep learning basé sur un réseau de neurones convolutif utilisant une architecture U-Net a été entrainé sur des images de dizaines de milliers de cellules humaines. Lui ont été fournies aussi bien des cellules génétiquement modifiées afin que les structures internes soient bien visibles, que des cellules non-modifiées transmises via un miscrosope standard.
À la différence d’autres méthodes actuellement utilisées, cette technique ne repose pas sur l’altération génétique et n’endommage donc pas les cellules. Le modèle informatique développé par les chercheurs du Allen Institute for Cell Science est déjà utilisé par plusieurs chercheurs en biologie cellulaire afin de comprendre le fonctionnement interne de certains types de cellules.
Source : Label-free prediction of three-dimensional fluorescence images from transmitted light microscopy
