CE17 - Recherche translationnelle en santé

Diagnostique médical par intelligence artificielle appliquée à la microscopie LIBS élémentaire – dIAg-EM

Diagnostique médical par intelligence artificielle appliquée à la microscopie LIBS élémentaire

L'objectif du projet DIAg-EM est d'utiliser la microscopie élémentaire LIBS couplée avec de l'intelligence artificielle pour identifier, localiser et quantifier les éléments pathogènes présents dans des biopsies pulmonaires humaines. Nous proposons de développer une méthode de deep learning capable d'effectuer, en temps réel, une identification élémentaire non supervisée et de générer des résultats quantitatifs sur de vastes zones d’échantillons.

Nouveau concept combinant des outils de microscopie élémentaire LIBS et d'IA pour identifier, localiser et quantifier automatiquement les éléments exogènes des tissus pulmonaires humains sélectionnés

Le projet dIAg-EM comporte deux objectifs, tous deux liés au développement de l’imagerie élémentaire par LIBS (Laser-Induced Breakdown Spectroscopy) pour l’analyse d’échantillons médicaux :<br />1) Développer un algorithme d’intelligence artificielle (reposant sur les réseaux de neurones artificiels profonds) capable d'effectuer, en temps réel, une identification élémentaire non supervisée, et de générer des images élémentaires quantitatives sur de grandes surfaces de biopsies humaines complexes.<br />2) Progresser vers la validation clinique de la méthodologie proposée par l'analyse de grands ensembles de spécimens humains, qui seront sélectionnés par des cliniciens experts dans le cadre de protocoles de recherche clinique spécifiques approuvés. Nous nous concentrerons particulièrement sur les pathologies pulmonaires idiopathiques telles que les sarcoïdoses et les emphysèmes.<br /><br />L'idée innovante de ce projet est d'optimiser dans un premier temps l'apprentissage d'un réseau profond de neurones artificiels via une importante base de données de spectres synthétiques (potentiellement plusieurs millions). Ces spectres seront générés de manière à être les plus représentatifs des spectres expérimentaux en tenant compte de toutes les perturbations spectrales possibles.

WP0: Management et coordination (PI: Partenaire 1 / Autres contributions: tous)
WP1: Developement et validation de la méthodologie d'IA (PI: Partenaire 3 / Autres contributions: Partenaires 1 et 4)
WP2: Prélèvement des biopsies de poumons des animaux (PI: Partenaire 2 / Autres contributions: Partenaire 5)
WP3: Analyse AI-LIBS des échantillons collectés (PI: Partenaire 1 / Autre contribution: Partenaire 3)
WP4: Interprétation des résultats (PI: Partenaire 2 / Autre contribution: Partenaire 5)
WP5: Implementation des solutions LIBS-AI (PI: Partenaire 1)

IAB(2) - CHUGA(5) - ILM(1): Analyses de pathologies rares
a) Sarcoïdose : Analyse de r, 6 biopsies pulmonaires de patients belges. Collaboration Dr. Steven Ronsmans (Hôpital Universitaire de Leuven).
b) Podoconiose (une maladie tropicale rare qui peut causer un gonflement des jambes). Les collections d'échantillons analysés étaient composées de biopsies de la peau et des ganglions lymphatiques du patient. Collaboration avec la Brighton and Sussex Medical School.

LP3(4) – ILM(1) : Méthodologie de Simulation des Spectres – application à l’auto-absorption et aux simulations de Al et Ti (1 articles publié, 1 en cours de rédaction). La comparaison entre spectres mesurés et calculés nous a permis d’identifier plusieurs raies spectrales de l’atome d’aluminium pour lesquels les coefficients d’Einstein d’émission spontanée ne sont pas répertoriés dans les bases de données spectroscopiques (NIST et Kurucz). Ces raies, appartenant à la seconde configuration de l’atome, présentent un fort intérêt pour des mesures de température en raison de leur énergie d’excitation élevée. Nous avons donc mesuré ces coefficients d’Einstein et comparé les valeurs à celles obtenues par des calculs de structure atomique. On bon accord a été observé, et ces résultats feront l’objet d’une publication en 2023.

Lasire(3) – ILM(1) : Mise en place d’une structure de réseau pour les Carbonates de Calcium. Développement de la méthodologie IA. Thèse de Mme Qiecheng Wu (soutenance prévue le 15 décembre 2022). Ce travail a également donné lieu au développement d’une nouvelle stratégie d’analyse des données LIBS des biopsies réalisée par le partenaire 3, nommé IFF (Interesting Features Finder) avec 1 article publié et 1 article en cours de publication.

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1. Interesting features finder (IFF): Another way to explore spectroscopic imaging data sets giving minor compounds and traces a chance to express themselves, Qicheng Wu, César Marina-Montes, Jorge O. Caceres, Jesus Anzano, Vincent Motto-Ros, Ludovic Duponchel, Spectrochimica Acta Part B: Atomic Spectroscopy 195 (2022) 106508
2. Measurement error due to self-absorption in calibration-free laser-induced breakdown spectroscopy, Aya Taleb, Vincent Motto-Ros, Mauro Carru, Emanuel Axente, Valentin Craciun, Frédéric Pelascini, Jörg Hermann, Analytica Chimica Acta, 2021, 1185, pp.339070
3. Artificial Neural Network for high-throughput spectral data processing in LIBS imaging: application to archaeological mortar, N. Herreyrea, A. Cormier, S. Hermelin, C. Oberlin, A. Schmitt, V. Thirion-Merle, A. Borlenghi, D. Prigent, C. Coquidé, A. Valois, C. Dujardin, P. Dugourd, L. Duponchel, C. Comby-Zerbino, and V. Motto-Ros, Submitted to JAAS (Nov 2022)
4. Short-Pulse Lasers: A Versatile Tool in Creating Novel Nano-/Micro-Structures and Compositional Analysis for Healthcare and Wellbeing Challenges, Ahmed Al-Kattan , David Grojo , Christophe Drouet, Alexandros Mouskeftaras , Philippe Delaporte, Adrien Casanova, Jérôme D. Robin, Frédérique Magdinier, Patricia Alloncle, Catalin Constantinescu, Vincent Motto-Ros and Jörg Hermann, Nanomaterials 2021, 11, 712. doi.org/10.3390/nano11030712
5. Recent advances and future perspectives in Laser induced breakdown spectroscopy imaging for material and biomedical applications, V. Gardette, V. Motto-Ros, C. Alvares, L. Sancey, L. Duponchel, and B. Busser, Accepted Analytical Chemistry Dec 2022

Ouvrages:
1. LIBS Imaging Applications (Chapter) V. Motto-Ros, S. Moncayo, C. Fabre, and B. Busser, pages 329-346, Laser Induced Breakdown Spectroscopy, 2nd Edition (Editors Jagdish P. Singh & Surya N. Thakur) Publisher Elsevier Science, 2020, 620 p. ISBN: 978-0-12-818829-3
2. Optical Spectroscopy for Cancer Diagnostics, World scientific publishing company. Chapter 13 Laser Induced Breakdown Imaging of Biomedical Samples: A Short Review and Perspectives, Vincent Motto-Ros, Lucie Sancey, Vincent Bonneterre and Benoit Busser
3. Laser-Induced Breakdown Spectroscopy in Biological, Forensic and Materials Sciences 1st ed. 2022 Edition by Gábor Galbács (Editor). LIBS imaging for Preclinical Applications. Vincent Motto-Ros, Lucie Sancey, Vincent Bonneterre and Benoit Busser

L'objectif du projet DIAg-EM est d'utiliser la microscopie élémentaire LIBS (laser-induced breakdown spectroscopy) couplée avec de l'intelligence artificielle pour identifier, localiser et quantifier les éléments pathogènes présents dans des biopsies pulmonaires humaines. Nous proposons de développer une méthode de deep learning capable d'effectuer, en temps réel, une identification élémentaire non supervisée et de générer des résultats quantitatifs sur de vastes zones d’échantillons. Une étude clinique prospective sera lancée pour collecter des échantillons de patients français présentant divers types de pathologies pulmonaires causés par une exposition à des particules inhalées. Nous nous attendons à apporter des informations essentielles sur le diagnostic quotidien de ce type de maladies et à produire des données utiles sur l'exposition passée ou présente susceptibles d'aider les cliniciens à mieux comprendre la maladie d'un patient donné, renforçant ainsi sa gestion clinique.

Coordination du projet

Vincent MOTTO-ROS (INSTITUT LUMIERE MATIERE)

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

LASIRe Laboratoire Avancé de Spectroscopie pour les Intéractions la Réactivité et l'Environnement
CHUGA BCB Recherche (CHU Grenoble Alpes)
ILM INSTITUT LUMIERE MATIERE
IAB Institut pour l'Avancée des Biosciences
LP3 Laboratoire lasers, plasmas et procédés photoniques

Aide de l'ANR 443 344 euros
Début et durée du projet scientifique : novembre 2020 - 42 Mois

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