Le Centre de recherche et d’application sur les médicaments et les technologies pharmaceutiques de l’Université technique de Karadeniz (KTÜ İLAFAR) a développé un logiciel basé sur l’intelligence artificielle pour traiter un problème courant en microscopie : une partie du tissu ou de la cellule apparaît nette tandis que d’autres parties restent hors foyer. Le projet vise à produire des images nettes sur l’ensemble de l’échantillon, plutôt que de se limiter à un seul point dans le champ de vision.
Le développement du logiciel s’inscrit dans le cadre du projet « Développement de nouvelles méthodes d’apprentissage profond pour créer des images et des formes tridimensionnelles à mise au point optimale dans les systèmes microscopiques », mené par KTÜ İLAFAR en coopération avec l’Université de Trabzon et l’Université d’État de l’Ohio. La directrice du centre, la professeure Feride Sena Sezen, a déclaré que les travaux sur le projet avaient commencé il y a environ quatre ans et que l’équipe avait mis le logiciel en service après l’avoir développé.
Qu’est-ce qui change concrètement ?
Doç. Dr. Hülya Doğan, responsable du groupe des applications innovantes de l’intelligence artificielle à KTÜ İLAFAR, explique que le problème ne concerne pas uniquement la netteté d’une seule image, mais aussi la capacité du chercheur à lire l’intégralité de l’échantillon. Les spécialistes s’appuient largement sur des images en deux dimensions pour examiner les cellules ou évaluer des indicateurs liés aux maladies, mais les différences de profondeur peuvent masquer des caractéristiques qui n’apparaissent pas sur une image focalisée sur un seul niveau.
Le système ajoute une dimension tridimensionnelle au processus d’imagerie afin de fournir des informations plus détaillées sur les cellules et les échantillons. Doğan précise également que le logiciel ne se contente pas d’appliquer des algorithmes pour améliorer les zones floues, car ce type de traitement peut modifier les données originales ; il vise plutôt à fournir des images contenant les valeurs originales de l’échantillon.
Des applications qui dépassent la recherche pharmaceutique
La première utilisation du projet concerne la recherche préclinique sur les médicaments et le traitement des données obtenues à partir d’animaux de laboratoire et de cellules, ainsi que les domaines médicaux et scientifiques qui reposent sur les microscopes. Selon l’équipe, le logiciel peut également être utilisé en géologie et en géophysique, en chimie, en aquaculture, en agriculture, en génétique, dans les industries alimentaires, dans l’environnement, en médecine vétérinaire, en foresterie et en ingénierie minière.
Doğan indique que l’outil a été conçu pour être compatible avec différents types d’échantillons, de microscopes et de caméras, ce qui pourrait élargir son champ d’utilisation par rapport à une solution liée à une seule plateforme d’imagerie.
Pourquoi cette actualité est-elle importante ?
La principale valeur technique du projet ne réside pas dans l’ajout d’une fonction traditionnelle de mise au point automatique, mais dans la tentative de combiner la netteté de l’ensemble du champ avec la préservation des données de l’échantillon, tout en transformant les images en deux dimensions en une représentation tridimensionnelle susceptible de fournir des caractéristiques supplémentaires aux chercheurs. Cela est important dans les environnements qui s’appuient sur les images microscopiques pour prendre des décisions de recherche ou comprendre les changements dans les cellules et les tissus.
Toutefois, la source ne fournit aucun chiffre sur la précision de l’algorithme, la taille de l’ensemble de données ou les types de microscopes et d’échantillons sur lesquels il a été testé. Elle ne mentionne pas non plus de résultats issus d’une comparaison indépendante avec les systèmes disponibles. L’équipe affirme qu’un article sur la méthode et l’ensemble de données a été soumis à une revue internationale et qu’elle est prête à partager l’algorithme, le logiciel et les données avec des représentants du secteur privé. Le degré de préparation de l’outil pour une utilisation clinique ou commerciale à grande échelle nécessite donc encore une vérification supplémentaire.