Intelligence Artificielle de microscopie d'optique de phase pour la fertilité – PHAIFER

Le potentiel développemental de l'ovocyte dépend en grande partie de la qualité de son cytoplasme. La fertilité féminine est menacée dans nos sociétés, les femmes ayant tendance à repousser le moment de leur première grossesse. Des millions de couples dans le monde ont d’ailleurs recours à l'assistance médicale à la procréation (AMP) pour concevoir. Les critères morphologiques subjectifs sont monnaie courante dans les cliniques pour sélectionner les "meilleurs ovocytes". Bien que les sondes fluorescentes soient idéales pour cette tâche, elles ne sont pas compatibles avec une utilisation clinique du fait de la photo-toxicité. Dans ce projet, nous proposons une approche non invasive qui combine 1) un système d’intelligence artificielle qui apprendra à reconstruire automatiquement les structures des ovocytes visibles grâce à des sondes mais à partir d'images non invasives en lumière transmise et 2) des images de microscopie de phase non invasive permettant de mesurer la masse sèche des ovocytes. Notre projet permettra un phénotypage qualitatif et quantitatif des ovocytes les plus prometteurs, utile en recherche fondamentale et pour une utilisation en clinique.