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- By virtualizing immunohistochemistry
- Secteur principal : Infrastructure IA
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Kenneth To et son équipe chez ViewsML s’attaque à l’un des goulots d'étranglement les plus persistants et coûteux de la médecine de précision moderne : la main-d'œuvre et les coûts associés aux analyses tissulaires traditionnelles. Leur objectif est de transformer l'analyse d'échantillons de tissus humains – le fondement de la pathologie diagnostique – d'un processus spécialisé en laboratoire en calcul logiciel scalable. Il ne s'agit pas de numériser un flux de travail existant; ViewsML construit ce qu'elle appelle « la couche computationnelle pour le diagnostic de prochaine génération ».
Au cœur de son dispositif, ViewsML a élaboré une plateforme de virtualisation de l'immunohistochimie (vIHC). Auparavant, l'identification d'un biomarqueur – un marqueur moléculaire spécifique lié à un état pathologique – exigeait une coloration chimique laborieuse (comme l'IHC) appliquée à une lame de tissu physique. Ce processus est lent, coûteux et risque de détruire l'échantillon même nécessaire pour des tests de suivi. La solution de ViewsML utilise des modèles d'IA avancés pour extraire directement des données spatiales et quantitatives détaillées des biomarqueurs, à partir d'une simple lame H&E standard. Cette capacité permet aux chercheurs de « voir » virtuellement la coloration des biomarqueurs, contournant ainsi le besoin traditionnel de lots de colorations chimiques chronophages et accélérant significativement le temps d'obtention de résultats, de semaines à minutes.
En virtualisant l'immunohistochimie, ViewsML transforme l'analyse de biomarqueurs, la faisant passer d'une procédure physique coûteuse à une utilité logicielle scalable, accélérant drastiquement la vitesse et l'accessibilité pour la recherche en médecine de précision.
L'ingéniosité technique réside dans la traduction des motifs de coloration moléculaire complexes en points de données numériques haute résolution, grâce à des modèles d'apprentissage profond entraînés sur des images de pathologie. En créant ce qu'elle nomme le « premier répertoire virtuel de biomarqueurs au monde », ViewsML développe une base de données de référence de ces profils virtuels. Ce répertoire standardise les données, permettant aux cliniciens et aux développeurs de médicaments de comparer les profils d'expression de biomarqueurs à travers d'immenses jeux de données, sans les contraintes logistiques du laboratoire humide. Le soutien d'institutions comme la Mayo Clinic et les fonds de Wittington Ventures soulignent la portée clinique de cette initiative, confirmant sa capacité à fournir des données plus approfondies et fiables à partir d'un seul échantillon précieux.
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