Réseau neuronal convolutif pour la localisation et la classification automatique d’images de cellules animales cultivées en bioréacteur prises par microscopie in situ

Le jeu d’images annotées constituant la base a été obtenu dans un contexte où il est nécessaire d'augmenter la quantité et la qualité des produits biopharmaceutiques. La production de ces molécules se fait par la culture de cellules dans des bioréacteurs. Au cours du processus de production, un nombre important de cellules peut suivre une voie de mort indésirable, ce qui réduit directement la productivité du processus et la qualité du produit. L'état de l'art montre qu'il n’existe aucune technique d'analyse approfondie et en temps réel de la population cellulaire en culture au sein d’un bioréacteur, malgré l’intérêt que cela pourrait offrir en termes de conduite du bioprocédé.

Ce travail présente un système de classification temps réel automatisé et basé sur la combinaison de deux techniques, la microscopie in situ (MIS) et l'intelligence artificielle (IA). Ce système permet d’analyser précisément la population cellulaire en fonction des caractéristiques morphologiques des cellules. Comme le système fournit des informations précoces sur l'état des cellules, il présente un grand intérêt pour la gestion des processus biopharmaceutiques. Il devient par exemple possible de suivre en temps réel l'évolution de différentes classes de cellules animales, parmi lesquelles les cellules viables, nécrotiques et apoptotiques. Une nouvelle classe de cellules viables présentant des bourrelets a par ailleurs été mise en évidence dans le cadre de ce travail. Cette classe se rapporte à des cellules sensibles aux conditions de concentration en substrats. Considéré comme une percée potentielle dans le catalogue des outils d'analyse des processus (Process Analytical Tools), le MIS amélioré par l'IA présente donc aussi potentiellement un intérêt en recherche.

Ce jeu de données a été préparé pour la phase d’apprentissage du réseau de neurone utilisé pour localiser et classer les objets cellulaires présents au sein des images prises en temps réel par le MIS.