Dans le développement, la
ségrégation lignagère est coordonnée dans le temps et dans l'espace. Un exemple
important est la masse cellulaire interne des mammifères, dans laquelle
l'endoderme primitif (PrE, à partir duquel se forme le sac vitellin) se sépare
physiquement de l'épiblaste (EPI, à partir duquel se développe le fœtus). Alors
que les exigences moléculaires ont été bien étudiées, les mécanismes physiques
déterminant la ségrégation spatiale entre EPI et PrE restent insaisissables.
Ici, nous étudions la base mécanique du tri EPI et PrE. Nous constatons que
plutôt que d’être imputables à des différences entre les paramètres mécaniques
de surface cellulaire statique comme dans les modèles de tri classiques, le tri
de la lignée physique est assuré par les différences de fluctuations de surface.
Ces fluctuations de surface différentielles sont systématiquement corrélées à
la fluidité cellulaire différentielle, qui, selon nous, constituent ensemble un
mécanisme de tri hors équilibre pour les lignées EPI et PrE. En combinant
expériences et modélisation, nous identifions la dynamique de surface
cellulaire comme un facteur clé orchestrant la bonne ségrégation spatiale des
lignées embryonnaires fondatrices. Ayaka Yanagisa, et al, dans Cell,
publication en ligne en avant-première, 22 février 2022
Jusqu'au 30 juin 2022, le blog Actualités Scientifiques - Médicales vous a proposé des traductions en français adaptées de résumés d'articles originaux, tout récemment parus et relayés sur site internet. Actualités Scientifiques - Médicales. A partir du 1er septembre 2022, ce blog vous propose des billets d'opinion relatifs à l'actualité scientifique et médicale, selon un rythme qui reste à définir.
Affichage des articles dont le libellé est tri cellulaire. Afficher tous les articles
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jeudi 24 février 2022
mercredi 29 août 2018
#Cell #exclusif #tricellulaire #insilico Tri Cellulaire Intelligent Activé par l’Image
![]() |
| Imaging = Imagerie Intelligence = Intelligence (articificielle) Sorting = Tri |
Un des défis fondamentaux est de comprendre l’immense
hétérogénéité des cellules ; et, plus particulièrement comment la
composition des cellules, leur structure, leur morphologie sont liées à la
physiologie cellulaire. Malheureusement, les technologies conventionnelles sont
insuffisantes pour dévoiler ces relations. Nous présentons ici une technologie
d’intelligence artificielle basée sur une architecture radicalement différente,
qui permet de réaliser un tri cellulaire in
silico à un flux et une vélocité inédites, par activation de données d’imagerie. Cette
technologie, que nous appelons tri cellulaire par analyse d’image intelligente,
intègre de la microscopie cellulaire à haute définition, le recentrage, et le
tri à l’aide d’une infrastructure hybride à combinaison logiciels - matériel
informatique, permettant un traitement optimal des données, la prise de
décision, et l’activation en temps réel. Nous avons appliqué cela pour
démontrer le tri en temps réel de cellules de microalgues et de globules rouges
basée sur la localisation intracellulaire des protéines et les interaction
cellule-cellule au sein de grandes populations cellulaires hétérogènes, pour l’étude
de la photosynthèse et de l’athérothrombose, respectivement. Cette technologie
est hautement versatile ; elle devrait permettre des découvertes
scientifiques en biologie, pharmacie et sciences médicales, grâce à l’intelligence
artificielle. Nao Nitta, et al, dans Cell, publication en ligne en
avant-première, 27 août 2018
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