Une équipe de recherche dirigée par un scientifique de l’Université Ben Gourion du Néguev a mis au point une nouvelle méthode basée sur l’intelligence artificielle pour identifier les cellules de mélanome capables de métastaser.

La méthode, appelée  » histologie cellulaire quantitative in vivo « , a été présentée à la conférence de l’American Society for Cell Biology / EMBO à San Diego en décembre dernier par Assaf Zaritsky du département des systèmes d’information et du génie logiciel de l’Université Ben. -Gurion et Gaudenz Danuser du Southwestern Medical Center de l’Université du Texas (UTSW) à Dallas, qui ont participé au projet.

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Selon un communiqué de presse publié par l’Université Ben Gourion, la méthode consiste à filmer des cellules cancéreuses en direct avec des caméras microscopiques et à utiliser l’intelligence artificielle pour analyser la séquence vidéo afin d’identifier l’identité et le comportement des cellules qui sont associés au potentiel métastatique, c’est-à-dire qu’ils pourraient être étendus à d’autres parties du corps.

La méthode a été développée pour la première fois dans le cadre des études postdoctorales de Zaritsky à l’UTSW.

 » Au-delà du potentiel de métastases, les modèles informatiques nous ont également permis de distinguer les cellules cancéreuses prélevées chez différents patients en quantifiant les facteurs qui ne sont pas visibles à l’œil nu « , a déclaré Zaritsky.

 » En outre, nous avons constaté que les différentes lignées cellulaires de mélanome sont beaucoup plus similaires les unes aux autres que les cellules tumorales prélevées chez différents patients n’ayant pas subi de culture prolongée en dehors du corps humain . »

Selon Zaritsky , l’origine de ce phénomène est la sélection naturelle en raison du processus artificiel de transformation des cellules tumorales dérivées du patient en lignées cellulaires.

Les chercheurs pensent toutefois que l’utilisation de la méthode comme modèle fonctionnel du mélanome soit  » cliniquement non pertinente « .

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Source: The Times of Israel