QuantiMus : un nouvel outil performant d’analyse automatique des images de biopsie musculaire

Même si les études génétiques tendent à supplanter la biopsiePrélèvement d’un petit échantillon d’organe (muscle, peau,…) sous anesthésie locale le plus souvent, destiné à l’examen au microscope. musculaire dans la démarche diagnostique de beaucoup de maladies neuromusculaires, celle-ci s’avère indispensable pour les casCas isolé. les plus difficiles. L’approche histolopathologique garde aussi tout son intérêt dans les essais cliniques à visée thérapeutique où elle peut servir de critère pour juger de l’efficacité d’un traitement. Toutefois, cet outil se heurte souvent au caractère artisanal et peu automatisable de l’analyse des biopsies musculaires même si plusieurs systèmes semi-automatiques de lecture de lames ont été développés ces dernières années.

Dans un article publié en novembre 2019, des chercheurs californiens rapportent la mise au point d’un nouveau logiciel basé sur de nouveaux algorithmes d’intelligence artificielle et destiné à faciliter l’analyse en série d’un grand nombre de coupes histologiques de muscle de souris. Ce logiciel, appelé QuantiMus, est libre de droits et rassemble toute une communauté d’utilisateurs et de développeurs. Testé dans des muscles normaux et malades (dystrophiques) tant chez l’homme que chez la souris, QuantiMus s’est avéré, d’après les auteurs, particulièrement performant et rapide pour quantifier notamment les paramètres de régénération (centralisation des noyaux, réexpression de la myosineVolumineuse protéine constituant les filaments épais du muscle strié et qui se déplace sur les filaments d’actine, grâce à l’hydrolyse de l’ATP, permettant ainsi la contraction musculaire. embryonnaire et/ou de la protéineMacromolécule formée de l’enchaînement d’acides aminés, codée par un gène. Chaque protéine assure un rôle précis dans l’organisme. NCAM) et ce sur toute l’étendue de la coupe, ce qui lui donne un avantage par rapport à d’autres outils informatiques comparables actuellement sur le marché.

QuantiMus: A Machine Learning-Based Approach for High Precision Analysis of Skeletal Muscle Morphology. Kastenschmidt JM, Ellefsen KL, Mannaa AH, Giebel JJ, Yahia R, Ayer RE, Pham P, Rios R, Vetrone SA, Mozaffar T, Villalta SA. Front Physiol. 2019 Nov 29;10:1416.