Les scientifiques ont développé une nouvelle technique pionnière pour coder les cellules individuelles avec plus de précision et d’efficacité, ce qui pourrait aider à ouvrir la voie à un diagnostic plus rapide de la maladie.
Une équipe de chercheurs du Living Systems Institute de l’Université d’Exeter a créé une nouvelle méthode, qui combine l’intelligence artificielle avec la microfluidique, qui peut facilement classer, trier et compter les cellules individuelles.
Cette nouvelle technique révolutionnaire permet aux scientifiques d’effectuer une analyse complexe et approfondie de cellules individuelles, y compris des cellules de mammifères, en temps réel.
Auparavant, il n’y avait pas de méthodes générales pour échantillonner avec précision et coder à barres des cellules individuelles isolées sans gaspillage important pendant le processus d’échantillonnage.
Cette nouvelle approche, cependant, permet aux scientifiques de coder des cellules individuelles avec beaucoup plus de précision et d’efficacité qu’auparavant pour quantifier leur constitution moléculaire – un développement crucial car la maladie provient souvent du dysfonctionnement de quelques cellules.
La nouvelle technique pourrait révolutionner le diagnostic précoce crucial de certaines des maladies les plus débilitantes et potentiellement mortelles, y compris le cancer.
L’étude est publiée dans la revue Technologies avancées des matériaux.
Le Dr Fabrice Gielen, chercheur principal du groupe de recherche du Living Systems Institute, a déclaré : « Avec la technologie que nous avons développée, nous avons la possibilité de faire progresser notre compréhension de l’origine des différences observées entre les cellules d’une population.
« Ces différences sont observées au niveau moléculaire et sont particulièrement importantes au cours des étapes cellulaires clés telles que la différenciation en cellules spécialisées, mais peuvent également indiquer un développement précoce du cancer.
« Nous avons appliqué notre outil pour le criblage de milliers de cellules individuelles à partir de données d’imagerie en temps réel et les code-barres efficacement avec un minimum de déchets cellulaires.
« Nous appliquons actuellement cet outil pour dépister des tumeurs miniatures in vitro formées à partir de cellules modèles de neuroblastome afin de comprendre pourquoi la progression du cancer semble être hautement imprévisible en milieu clinique. Cela peut conduire à des diagnostics précoces et à l’utilisation de traitements ciblés.
« Notre technique étant de portée générique, nous prévoyons également de nombreuses autres opportunités permises par des analyses d’images en temps réel telles que l’étude de la formation de biofilm bactérien et de la dégradation des microfibres plastiques par des biocatalyseurs. »
Source de l’histoire :
Matériaux fourni par Université d’Exeter. Remarque : Le contenu peut être modifié pour le style et la longueur.
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