Percées de l'IA dans l'étude des cellules : avancées dans la microscopie à super-résolution
En intégrant l'IA à la microscopie à super-résolution, la biologie cellulaire progresse de façon nouvelle et passionnante
En 2014, le prix Nobel de chimie a célébré les avancées de la microscopie à super-résolution, une technologie qui nous permet de capturer des images très détaillées de petites parties de cellules à l'aide de la microscopie à fluorescence. Malgré son succès, la résolution de la microscopie à super-résolution ne peut toujours pas montrer les distances minuscules entre les organites dans les cellules. Cette lacune est le point de rencontre entre l'intelligence artificielle (IA) et la vision biomédicale par ordinateur. Des chercheurs de la SFU Computing Science et de l'UBC School of Biomedical Engineering and Life Sciences Institute révèlent comment l'IA améliore les capacités de la microscopie à super-résolution et contribue aux progrès de la biologie cellulaire. Leur mission est claire : surmonter les limites du matériel (microscopie à super-résolution) grâce à des algorithmes innovants (IA).
Leurs derniers travaux, publiés dans le Journal of Cell Biology, présentent un algorithme de reconstruction évolutif appelé MCS-DETECT. Cet algorithme novateur est comme un détective numérique, qui détecte les sites de contact membranaire (MCS) dans de grands volumes de microscopie sans qu'il soit nécessaire de les segmenter. Cette recherche novatrice montre comment les logiciels d'intelligence artificielle peuvent améliorer les capacités de la microscopie à super-résolution.
Nous avons interrogé les chercheurs pour explorer les complexités de la microscopie à super-résolution, le développement d'algorithmes intelligents et les implications de leurs travaux dans le monde réel.
Approche interdisciplinaire de la biologie cellulaire et de la recherche sur les maladies
La collaboration entre Ben Cardoen, Ghassan Hamarneh, Kurt Vandevoorde, Guang Gao, Milene Ortiz Silva et Ivan Robert Nabi souligne l'importance de comprendre la fonction cellulaire dans la santé et la maladie. L'équipe utilise la microscopie à super-résolution pour capturer des images de petites parties de cellules et de leurs interactions. La principale innovation réside dans le développement d'un algorithme qui quantifie ces interactions sans qu'il soit nécessaire de procéder à une segmentation fastidieuse.
Contrairement aux approches existantes, cet algorithme peut gérer les changements d'intensité et s'adapter aux différentes intensités dans les canaux et les cellules. Il évite la segmentation, qui nécessite généralement une annotation des pixels exigeant beaucoup de travail, ce qui n'est pas pratique au niveau microscopique.
L'importance de cette recherche dépasse le cadre du laboratoire. Elle nous aide à comprendre la biologie cellulaire et les mécanismes qui sous-tendent des maladies complexes telles que les troubles neurodégénératifs et métaboliques. Les travaux de l'équipe pourraient permettre de découvrir de nouvelles connexions cellulaires, ouvrant ainsi la voie à une compréhension plus rapide et plus précise des cellules affectées, ce qui permettrait d'améliorer la compréhension et les traitements ciblés des maladies.
Implications dans le monde réel
Les résultats de la recherche s'étendent au monde réel et ont un impact sur la découverte de médicaments, la santé cellulaire et notre compréhension des réponses des cellules au stress et à l'infection. L'outil MCS-DETECT mis au point par les chercheurs peut détecter les contacts qui affectent la santé et le métabolisme des mitochondries et qui sont impliqués dans de nombreuses maladies. La nouvelle recherche aidera les scientifiques à analyser comment les perturbations génomiques ou pharmaceutiques affectent la santé cellulaire et à en tirer des enseignements.
Les chercheurs ont présenté leurs résultats et mis à disposition leur code source et leurs outils, afin de promouvoir la transparence et d'encourager la poursuite de l'exploration par la communauté scientifique. L'équipe étudie actuellement le rôle complexe des riboMERC et applique son outil à des cellules vivantes afin d'explorer les interactions dynamiques.
La recherche a bénéficié d'une subvention substantielle, ce qui souligne la reconnaissance de son potentiel dès le début du projet. Ces travaux ont des implications qui dépassent le cadre universitaire. Ils peuvent influencer les trajectoires futures de la recherche et ouvrir de nouvelles portes aux chercheurs.
Nouvelles découvertes
En intégrant l'IA à la microscopie à super-résolution, la biologie cellulaire progresse de manière nouvelle et passionnante. Cette approche interdisciplinaire repousse non seulement les limites des applications informatiques, mais promet également de percer les mystères de la biologie cellulaire et de contribuer à la mise au point de traitements ciblés pour des maladies dévastatrices. Alors que les chercheurs continuent d'explorer de nouvelles voies, nous pouvons nous attendre à des découvertes plus précises et plus novatrices sur le monde invisible qui se trouve à l'intérieur de nos cellules.
Note: Cet article a été traduit à l'aide d'un système informatique sans intervention humaine. LUMITOS propose ces traductions automatiques pour présenter un plus large éventail d'actualités. Comme cet article a été traduit avec traduction automatique, il est possible qu'il contienne des erreurs de vocabulaire, de syntaxe ou de grammaire. L'article original dans Anglais peut être trouvé ici.
Publication originale
Ben Cardoen, Kurt R. Vandevoorde, Guang Gao, Milene Ortiz-Silva, Parsa Alan, William Liu, Ellie Tiliakou, A. Wayne Vogl, Ghassan Hamarneh, Ivan R. Nabi; "Membrane contact site detection (MCS-DETECT) reveals dual control of rough mitochondria–ER contacts"; Journal of Cell Biology, Volume 223, 2023-11-10
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