Une goutte de sang, plusieurs diagnostics
La spectroscopie infrarouge au service de la santé
Grâce à la lumière infrarouge et à l'apprentissage automatique, des chercheurs ont mis au point une méthode permettant d'évaluer efficacement la santé humaine et ses écarts au niveau de la population.
Imaginez un scénario dans lequel une simple goutte de sang fournirait des informations complètes sur la santé en quelques minutes. Grâce à de récentes avancées scientifiques, cette vision pourrait devenir réalité. Des scientifiques de l'équipe BIRD dirigée par Mihaela Žigman de la Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU) et de l'Institut Max Planck d'optique quantique (MPQ), en collaboration avec le Helmholtz Zentrum München, ont mis au point un outil de dépistage sanitaire qui utilise la lumière infrarouge et l'apprentissage automatique pour détecter de multiples problèmes de santé en une seule mesure.
La spectroscopie infrarouge, une technique qui utilise la lumière infrarouge pour analyser la composition moléculaire des substances, est un outil fondamental en chimie depuis des décennies. C'est comme si l'on donnait aux molécules une empreinte digitale qui peut être délivrée par une machine spécialisée appelée spectromètre. Appliquée à des biofluides complexes comme le plasma sanguin, cette technique physico-chimique peut révéler des informations détaillées sur les signaux moléculaires, ce qui en fait un outil prometteur pour le diagnostic médical. Malgré son utilisation de longue date en chimie et dans l'industrie, la spectroscopie infrarouge n'a pas été établie ni intégrée dans le canon du diagnostic médical.
Sous la direction de Mihaela Žigman, une équipe de scientifiques du groupe BIRD de la LMU et du MPQ a entrepris de s'attaquer à ce problème. Après avoir établi une méthode de mesure du plasma humain, ils ont collaboré avec l'équipe d'Annette Peters de Helmholtz Munich pour mettre au point des empreintes moléculaires infrarouges sur une population naturellement diversifiée. Il s'agissait de mesurer le sang de milliers de personnes dans le cadre de l'étude KORA, un vaste projet de recherche sur la santé mis en place à Augsbourg, en Allemagne. Des adultes sélectionnés au hasard ont été choisis comme scénario représentatif d'une population naturellement variable et ont été recrutés pour des examens médicaux et des dons de sang.
Des applications potentielles étendues
Quelle est la valeur des travaux actuels ? L'étude KORA existante a acquis une nouvelle valeur car elle a été testée sous un angle nouveau et a servi un nouvel objectif : plus de 5 000 échantillons de plasma sanguin ont été mesurés à l'aide de la spectroscopie infrarouge à transformée de Fourier (IRTF). Tarek Eissa et Cristina Leonardo, de l'équipe BIRD de la LMU, ont analysé les échantillons de sang de l'étude KORA en utilisant la lumière infrarouge pour obtenir des empreintes moléculaires. L'équipe a appliqué l'apprentissage automatique pour analyser les empreintes moléculaires et les mettre en corrélation avec les données médicales. Ils ont découvert que ces empreintes contiennent des informations précieuses qui permettent un dépistage rapide de la santé. Un algorithme informatique multitâche est désormais capable de distinguer différents états de santé, notamment des niveaux anormaux de lipides sanguins, diverses variations de la pression artérielle, de détecter le diabète de type 2, mais aussi le prédiabète, un précurseur du diabète qui passe souvent inaperçu.
Il est intéressant de noter que l'algorithme a également pu identifier les personnes qui étaient en bonne santé et qui le sont restées au cours des années étudiées. Ce résultat est très significatif pour deux raisons : premièrement, la plupart des individus d'une population aléatoire subissent des changements de santé anormaux et, étant donné que nous sommes tous différents et que nous changeons tous au fil du temps, il est presque trivial de trouver des individus en parfaite santé. Deuxièmement, de nombreuses personnes souffrent de pathologies multiples dans des combinaisons diverses. Traditionnellement, les médecins auraient besoin d'un nouveau test pour chaque maladie. Toutefois, cette nouvelle approche ne se limite pas à une seule maladie à la fois : elle identifie avec précision toute une série de problèmes de santé. Ce système basé sur l'apprentissage automatique permet non seulement d'identifier les personnes en bonne santé, mais aussi de détecter des conditions complexes impliquant plusieurs maladies simultanément. En outre, il peut prédire le développement du syndrome métabolique des années avant l'apparition des symptômes, ce qui permet d'intervenir.
Selon les chercheurs, cette étude jette les bases pour que l'empreinte moléculaire infrarouge devienne un élément de routine dans le dépistage des maladies, permettant aux médecins de détecter et de gérer les affections plus efficacement. Cela est particulièrement important pour les troubles métaboliques tels que les anomalies du cholestérol et le diabète, pour lesquels des interventions rapides et efficaces peuvent améliorer considérablement les résultats. Cependant, les applications potentielles de cette technologie vont encore plus loin. Les chercheurs espèrent qu'au fur et à mesure que les chercheurs continueront à affiner le système et à étendre ses capacités, par le biais du développement technologique et de l'établissement de ces capacités dans le contexte d'études cliniques, il y aura encore plus de conditions de santé et de combinaisons de conditions de santé ajoutées au répertoire de diagnostic. Cela pourrait conduire à un suivi personnalisé de la santé, où les individus vérifient régulièrement leur état de santé et détectent les problèmes potentiels bien avant qu'ils ne s'aggravent.
En conclusion, les chercheurs estiment que la combinaison de la spectroscopie infrarouge et de l'apprentissage automatique devrait transformer les diagnostics de santé. Avec une simple goutte de sang et de la lumière infrarouge, nous disposerons d'un nouvel outil puissant pour surveiller notre santé, détecter les problèmes plus efficacement et potentiellement améliorer les soins de santé au niveau mondial.
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
Tarek Eissa, Cristina Leonardo, Kosmas V. Kepesidis, Frank Fleischmann, Birgit Linkohr, Daniel Meyer, Viola Zoka, Marinus Huber, Liudmila Voronina, Lothar Richter, Annette Peters, Mihaela Žigman; "Plasma infrared fingerprinting with machine learning enables single-measurement multi-phenotype health screening"; Cell Reports Medicine, Volume 5
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