Un nouvel outil développé par les chercheurs d’ITQB NOVA promet de transformer l’analyse des images biomédicales, permettant une interprétation jusqu’à 100 fois plus rapide.
Cette avancée pourrait non seulement accélérer le diagnostic mais aussi le traitement de diverses maladies, notamment les infections, le cancer, la maladie d’Alzheimer et d’autres formes de démence.
Les chercheurs d’ITQB NOVA ont présenté un système innovant basé sur l’intelligence artificielle (IA) qui utilise l’apprentissage automatique pour analyser les images plus efficacement. Contrairement aux méthodes traditionnelles qui s’appuient sur des algorithmes statiques, la nouvelle approche, appelée NanoPyx, s’adapte dynamiquement aux caractéristiques des images, travaillant comme un chef qui choisit la recette la plus appropriée pour chaque situation.
«Grâce à cet outil, nous pouvons réduire le temps de traitement de quelques heures à quelques minutes, voire quelques secondes», explique Bruno M. Saraiva, chercheur à ITQB NOVA et co-premier auteur de l’article publié dans la revue Nature Methods. Le système NanoPyx augmente non seulement la vitesse d’analyse, mais maintient également la précision, ce qui est crucial pour la recherche biomédicale et les applications cliniques.
Les chercheurs soulignent que cette technologie pourrait donner naissance à une nouvelle génération de microscopes intelligents, capables de réaliser des analyses en temps réel. Ricardo Henriques, responsable du laboratoire de biologie et d’optique guidées par l’IA chez ITQB NOVA, explique que cette innovation permettra d’observer avec précision les interactions virales, en s’adaptant automatiquement à l’échantillon étudié.
En plus de ses applications académiques, NanoPyx a le potentiel de révolutionner l’analyse des biopsies et des images cérébrales, permettant des diagnostics plus rapides et plus précis, ce qui peut avoir un impact direct sur le traitement de maladies telles que le cancer et les maladies neurologiques. L’outil s’avère également prometteur dans la découverte de nouveaux médicaments, accélérant ainsi l’identification de candidats thérapeutiques.
« Au départ, NanoPyx semble être une avancée significative dans l’extraction d’informations à partir de données biologiques complexes. Nous sommes enthousiasmés par les possibilités que cet outil pourrait apporter à la recherche médicale », conclut Inês Cunha, co-premier auteur de l’Université de Stockholm.
Cette étude a été développée en collaboration avec plusieurs institutions, dont l’Université de Stockholm, le DFG Excellence Cluster « Physics of Life », l’Université technique de Dresde et l’Université de Turku, entre autres.
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