CE42 - Capteurs, instrumentation

Automatisation des mesures mécanobiologiques par AFM, et de leur analyse par Apprentissage automatique – AutoBioTip

Résumé de soumission

Autobiotip a pour objectif d'éveiller l'AFM-Bio aux grands échantillons. Nous proposons une méthode d'automatisation des mesures de force pour générer des données sur au moins 1000 cellules. Le but est d'accéder à l'hétérogénéité des propriétés mécanobiologiques d'une population cellulaire. Nous recourrons, d'abord, à l'assemblage dirigé de cellules et au développement du procédé d'automatisation des mesures AFM. Puis, les analyses classiques de biophysique et les méthodes issues de l'apprentissage automatique (IA) seront adaptées pour extraire les informations mécanobiologiques issues des courbes de force (CFs). Mesurer 1000 cellules sera une avancée dans le domaine (20 cellules analysées dans les publications récentes), et l'utilisation de l'IA pour classer les CFs constitue une proposition nouvelle. Le LAAS-CNRS : AFM-Bio, Biophysics and IA, ITAV-CNRS : AFM-Bio, labcom Biosoft : cell patterning et IPN-CIC : automation, rassemblent les compétences nécessaires au projet.


Les produits finaux de ce projet seront de trois types. Au niveau instrumental, nous mettrons au point des substrats d'immobilisation cellulaire adaptés à la mécanobiologie à haut débit ainsi qu'un système de pilotage automatique de pointe avec acquisition rapide d'un empilement de courbes de force. Sur le plan informatique, nous développerons une méthode de catégorisation et d'analyse par apprentissage automatique totalement originale dans le domaine. A terme, une plateforme d'analyse automatique des propriétés mécaniques de grandes populations cellulaires sera mise en place et mise à la disposition de la communauté biomédicale.

Les principaux résultats seront : i) la démonstration de la possibilité de mesurer de manière fiable et reproductible les propriétés mécaniques de milliers de cellules vivantes en quelques heures, ii) la démonstration que ce type d'analyse sur une grande population révèle de nouveaux comportements cellulaires jusqu'ici masqués par les analyses sur de petits nombres, iii) la démonstration qu'une analyse des courbes de force par apprentissage automatique révèle des informations biologiques pertinentes.


Notre approche sera divisée en trois parties. La première regroupe les méthodes nécessaires pour sonder mécaniquement une population de 1000 cellules qui sont, l'assemblage de cellules sur des modèles connus et de géométrie contrôlée, le développement d'un procédé de mesures AFM automatisé et l'optimisation de la sensibilité de la méthode. La deuxième partie est consacrée à l'analyse de la grande quantité de données produites, et sera divisée en 4 sous-parties. Tout d'abord, le développement de processus permettant l'analyse de grandes quantités de données par le logiciel de traitement de données AFM habituel, puis en utilisant l'apprentissage machine supervisé et non supervisé. Enfin, nous effectuerons une étape de comparaison de ces méthodes d'analyse afin de mettre en évidence les concordances et de comprendre les divergences. Ces divergences deviendront des sources potentielles de données biophysiques non prises en compte actuellement.

Coordination du projet

Etienne DAGUE (Laboratoire d'analyse et d'architecture des systèmes du CNRS)

L'auteur de ce résumé est le coordinateur du projet, qui est responsable du contenu de ce résumé. L'ANR décline par conséquent toute responsabilité quant à son contenu.

Partenaire

RESTORE, a geroscience and rejuvenation research center
Institut Polytechnique National (IPN) / Centre d'Investigation en Informatique (CIC)
LAAS-CNRS Laboratoire d'analyse et d'architecture des systèmes du CNRS

Aide de l'ANR 326 496 euros
Début et durée du projet scientifique : janvier 2021 - 48 Mois

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