Spotiflow révolutionne l'analyse d'images microscopiques

Étudier les tissus et organes humains, qu’ils soient sains ou malades, repose aujourd’hui sur l’identification de minuscules molécules grâce à des techniques de microscopie avancées. Mais une seule expérience génère des dizaines de millions de signaux moléculaires par échantillon, tous à repérer dans des images souvent bruitées.

Un travail colossal. Automatiser cette tâche est essentiel — à condition de maintenir une grande précision pour faire progresser diagnostics et traitements.

C’est ce que permet Spotiflow, une nouvelle méthode d’apprentissage automatique développée par des chercheurs de l’EPFL et de la TU Dresden. Cet outil innovant détecte et cartographie automatiquement, et avec une grande exactitude, des millions de molécules de transcription, ainsi que tout objet microscopique d’intérêt.

Publié dans Nature Methods, Spotiflow marque une avancée majeure pour la biologie spatiale. Contrairement aux méthodes antérieures — plus lentes, moins précises et exigeant de nombreux ajustements manuels — Spotiflow s’appuie sur un apprentissage profond sophistiqué pour analyser automatiquement des images de microscopie 2D et 3D avec une rapidité et une fiabilité inégalées.

Le projet est né de la rencontre entre les professeurs Gioele La Manno et Martin Weigert, tous deux premiers boursiers du programme ELISIR de l'EPFL, qui soutient les jeunes chercheurs en leur offrant une grande indépendance. Le développement a également été soutenu par le Center for Imaging de l'EPFL.

Spotiflow repose sur une technique mathématique appelée régression de flux stéréographique, qui aide l’ordinateur à localiser les molécules en projetant leur environnement sur une sphère.

« Spotiflow automatise un processus auparavant très chronophage, tout en offrant une précision et une évolutivité idéales pour les expériences biologiques à grande échelle », explique Albert Dominguez Mantes,doctorant au sein du programme EDCB de l'EPFL, qui a dirigé le développement du logiciel.

Capable de traiter rapidement d’importants volumes de données, Spotiflow a le potentiel d’accélérer les avancées en diagnostic et en développement thérapeutique.

Fidèle à l’engagement de l’équipe en faveur d’une science ouverte, le logiciel est disponible en open source : un paquetage Python accompagné d’un plugin facile à utiliser, pour que les chercheurs du monde entier puissent s’approprier cette nouvelle technologie.

Liste des contributeurs

• Institut de bio-ingénierie de l’EPFL
• Institut de neurosciences – Brain Mind Institute (EPFL)
• Plateforme technologique BioImaging & Optics (EPFL)
• Institut suisse de recherche expérimentale sur le cancer (ISREC – EPFL)
• Laboratoire européen de biologie moléculaire (EMBL)
• Institut de physique de l’EPFL