Khi-MAlMa-PIQ – 2025-2029 (INRIA)
Présentation du projet Khi-MAlMa-PIQ
Programme INRIA Quadrant (PIQ)
Sujet d’étude
- Prélèvements biopsiques de muscles pathologiques
- Prélèvement biopsiques de muscles sains
Méthode de caractérisation optique non linéaire
- CARS multiplexé (coherent anti-Stokes Raman scattering)
- Comparaison au gold standard d’anatomopathologie (H&E, COX…)
Moyen de traitement des données
- Estimation des spectres purs
- Démélange spectral
- Intelligence Artificille (réseaux de neurones)
Quelques mots sur le projet
Le but du projet Khi-MAlMa-PIQ est de caractériser des maladies musculaire par microscopie CARS hyperspectrale et multiplexée.
L’idée repose sur le recherche de signatures spectroscopiques discriminantes parmis des myopathies issues du CHU de Limoges. Des traitements numériques de démélange puis des traitements par intelligence artificielle sont testés pour mettre en oeuvre la meilleure stratégie de discrimination.
Partenariat fort avec l’équipe OPIS-INRIA (CVN, CentraleSupélec) et avec le CHU de Limoges (service de neurologie).
2025-2029
Figure illustrant la différenciation de protéines musclaire
Utilisation du M-CARS sur des muscles tranchés dans l’axe du muscle. Enregistrement de la réponse en SHG de la myosine. Apllication du démélange spectral pour identifier les spectres purs de l’actine et de la myosine, les deux principales protéines du muscle.
En vert : myosine
En rouge : actine
En jaune : superposition de l’actine et de la myosine
Résultats marquants
Différenciation de protéines grâce au M-CARS & démélange spectral !
La microspectroscopie CARS multiplexée est une technique d’imagerie puissante pour analyser les structures moléculaires, mais distinguer des protéines d’une même famille restait jusqu’ici un défi majeur.
Pour y remédier, le porjet Khi-MAlMa-PIQ vise à développer une méthode informatique automatisée en deux étapes permettant d’isoler les spectres purs de l’actine et de la myosine dans le muscle humain, puis de cartographier leur répartition précise à l’échelle du pixel.
Les résultats démontrent qu’il est désormais possible de différencier automatiquement par démélange spectral et sans aucun marquage ces familles de protéines, ouvrant de nouvelles perspectives pour l’imagerie médicale.
Consortium
