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Contre Alzheimer, le cerveau modélisé en 3D à très haute résolution

Xavier Boivinet

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Contre Alzheimer, le cerveau modélisé en 3D à très haute résolution

Le cerveau d'une souris modélisé en 3D avec la plateforme 3D NeuroSecure

© 3DNS

Achevé en juin, le projet 3D NeuroSecure (3DNS) a développé une plateforme capable de modéliser le cerveau d’une souris en 3D à une résolution de 0,2 µm - soit vingt fois plus petit que la taille d’un neurone. Les partenaires du projet espèrent faire avancer la recherche sur les maladies neurodégénératives - comme celles d'Alzheimer ou de Parkinson -, mais aussi concevoir de nouveaux médicaments.

Le cerveau d’une souris fait environ la taille d’un grain de riz. L’image d’une tranche, numérisée avec la plateforme 3DNS, ferait plusieurs dizaines de mètres carrés si elle était imprimée avec une résolution standard de magazine. Rassemblées, les tranches forment un cerveau numérique en 3D avec une très haute résolution. « L'idée du projet 3D NeuroSecure (3DNS) était de se doter d'outils d'analyse d'images 2D et 3D de très grande dimension pour pouvoir adresser des résolutions d'imagerie médicale qui soient cellulaires, indique Gilles Mergoil, président et fondateur de Neoxia, PME d’une centaine de personnes qui pilote le projet. Nous travaillons à 0,2 microns, soit vingt fois plus petit que la taille d’un neurone. » Achevé en juin, le projet entre en phase de commercialisation.

Lancé en 2015 dans le cadre de la deuxième vague des programmes d’investissement d’avenir (PIA), 3DNS affiche un budget total de 7,5 millions d’euros. Outre Neoxia, il regroupe d’autres industriels comme Nvidia, Logic Instrument ou Tribvn. Mais aussi des académiques : le Commissariat à l’énergie atomique et aux énergies alternatives (CEA) est très présent avec sa direction de la recherche fondamentale et sa direction des applications militaires. Des laboratoires de l'Université de Reims-Champagne-Ardenne et de l'Esiea sont également partenaires.

Se libérer des a priori

La plateforme 3DNS se veut être un moyen d’assistance aux biologistes. Notamment pour la recherche sur les maladies neurodégénératives comme celles d’Alzheimer ou de Parkinson. « Avec une image exhaustive, nous espérons augmenter l'efficacité de la démarche de recherche en faisant des analyses avec le moins d’a priori possible », affirme M. Mergoil pour qui la recherche à partir d’hypothèses « sous le lampadaire » a donné des résultats peu satisfaisants jusque-là. « Un des symptômes d'Alzheimer est la prolifération des plaques amyloïdes, poursuit-il. Jusqu’à présent, nous avons adressé ces cibles thérapeutiques mais elles n’étaient visiblement pas les bonnes car nous n'avons toujours pas de traitement. »

La difficulté pour obtenir un tel modèle en 3D avec une telle résolution vient de la masse de données à traiter. « C'était le verrou technologique à lever, indique M. Mergoil. Aujourd'hui, les laboratoires ne disposent d'aucun logiciel capable de traiter une telle quantité de données. » Car un cerveau de souris de 2 à 3 mm de long, scanné en 3D avec une résolution de 0,2 µm, représente 1,5 téraoctet (To) de données pour une seule modalité. Sachant que plusieurs modalités sont nécessaires dans le cadre d’une étude. C’est-à-dire plusieurs types d’images obtenues avec différents marqueurs qui représentent les informations désirées - nombre de neurones, inflammation, etc. Les croiser permet de faire des corrélations. « Il faut 4 ou 5 modalités par cerveau, précise M. Mergoil. Et une étude sérieuse porte sur plusieurs souris. Donc nous arrivons vite à une centaine de téraoctets pour une étude. »

Vers la conception de médicaments

Pour autant, la plateforme n’a pas nécessairement besoin d’un supercalculateur pour fonctionner. « Nous sommes capables de faire tourner notre code sur un supercalculateur, mais aussi sur un cloud public comme celui d’Amazon par exemple, ce qui permet de le rendre accessible à tous les types de structures », détaille M. Mergoil.

Au-delà de l’imagerie médicale en 2D et en 3D, Neoxia voit plus loin. Notamment dans la simulation moléculaire pour concevoir des médicaments avant de passer à l’analyse in vivo. « Nous avons développé sur notre plateforme des outils pour présélectionner des molécules, en particulier des peptides qui sont des petits morceaux de protéines de plus en plus utilisées dans les médicaments, détaille M. Mergoil. Or il s’agit de molécules complexes qui nécessitent de la puissance de calcul. »

 

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