L'apprentissage automatique à la pointe de l'IA

Rapports scientifiques volume 13, Numéro d'article : 4744 (2023) Citer cet article

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La détection multiplexée des biomarqueurs en temps réel est cruciale pour un diagnostic sensible et précis au point d'utilisation. Ce scénario pose d’énormes défis pour la détection et l’identification de signaux de forme et de qualité variables à la limite du rapport signal/bruit. Ici, nous démontrons un schéma d’identification de cible robuste qui utilise un réseau neuronal profond (DNN) pour la détection multiplex de particules uniques et de biomarqueurs moléculaires. Le modèle combine une détection rapide de particules d'ondelettes avec une analyse de transformée de Fourier à court terme, suivie d'une identification DNN sur un appareil de pointe spécifique à l'IA (carte Google Coral Dev). L'approche est validée à l'aide d'une excitation optique multi-points d'acides nucléiques bactériens de Klebsiella Pneumoniae circulant à travers une puce de guide d'onde optofluidique qui produit des signaux de fluorescence d'amplitude, de durée et de qualité variables. Le multiplexage 3× sans amplification en temps réel est démontré avec une excellente spécificité, sensibilité et une précision de classification de 99,8 %. Ces résultats montrent qu'une conception DNN minimaliste optimisée pour les appareils mobiles fournit un cadre robuste pour une détection précise des agents pathogènes à l'aide d'appareils de diagnostic compacts et peu coûteux.

La détection et l'identification des biomolécules sont des éléments essentiels des dispositifs de diagnostic dans le domaine du contrôle des maladies. La pandémie de COVID-19 a accéléré le recours aux tests à domicile pour une détection précoce et une surveillance répétée, et on peut s’attendre à ce que l’analyse sur le lieu d’intervention augmente en volume et en capacités. Certains des défis ici concernent la préparation des échantillons et la manipulation des fluides, la sensibilité et la spécificité, l'acquisition et le traitement des données, la portabilité et la connectivité1,2. Diverses micro et nanotechnologies ont donné naissance à des capteurs applicables au diagnostic moléculaire sur puce. Par exemple, un biocapteur complémentaire métal-oxyde-semi-conducteur (CMOS) utilisant une conception nanomécanique à pont membranaire3 a été introduit pour mesurer la concentration d'un médicament à base de phénytoïne dans un échantillon liquide avec une approche microélectromécanique (MEMS). Les dispositifs d'analyse sur papier (PAD) sont un autre bon exemple de diagnostic sur le lieu d'intervention. Ils ont évolué au cours de la dernière décennie en raison de propriétés telles que le faible coût, la biocompatibilité, la simplicité de conception et d'utilisation, ainsi que la flexibilité nécessaire pour rechercher des unités de test jetables et abordables4,5,6. Bien que l'analyse des échantillons puisse être effectuée en quelques minutes, ces dispositifs ont une limite de détection relativement élevée (LOD > µM), exigeant un temps d'amplification et de culture (généralement plusieurs heures) pour une analyse très sensible des acides nucléiques. Parmi les techniques basées sur l'amplification, la réaction en chaîne par polymérase quantitative (qPCR) reste la méthode de référence dans la plupart des instruments de test de laboratoire en raison de sa très haute sensibilité (~ 100 copies/mL) et de sa polyvalence7,8,9. Une nouvelle technique à tube unique avec un processus d'amplification simple et relativement peu coûteux, appelée amplification isotherme à médiation par boucle (LAMP), est devenue plus populaire au cours de la dernière décennie10,11. Une simplification supplémentaire des tests basée sur l’élimination des étapes d’amplification et l’intégration à l’échelle de la puce peut être souhaitable dans certaines applications. Dans le régime de sensibilité d'une molécule unique, les dispositifs nanopores tels que les biocapteurs électriques se sont révélés prometteurs en tant qu'outils de diagnostic à ultra-haute sensibilité, sans marquage et sans amplification12,13. La sensibilité de détection d'une molécule unique basée sur la fluorescence a été démontrée dans des dispositifs à guide d'ondes optofluidiques, permettant une détection sans amplification des ARN du virus Ebola (EBOV) avec de faibles limites de détection (LoD) jusqu'à 90 hM14,15. L'analyse multiplexe a été mise en œuvre sur ces capteurs optofluidiques ARROW à molécule unique en créant des modèles d'excitation multi-spots dépendants spectralement et/ou spatialement à la sortie de guides d'ondes à interférence multimode (MMI) . Le motif spatial multi-points se traduit par un signal temporel multi-pics (voir Fig. 1c) qui peut être facilement identifié par des algorithmes de traitement du signal qui reconnaissent la différence de temps caractéristique ∆t entre les pics de fluorescence d'une seule cible. Une détection multiplexée jusqu'à 7 × des acides nucléiques a été démontrée en utilisant la traduction spectrale, spatiale et dépendante de la vitesse du modèle d'excitation en signaux de fluorescence multi-pics dépendants du temps . L’utilisation de signaux délibérément structurés a également été utilisée dans d’autres contextes. Par exemple, un codage de signal de type télécom a été mis en œuvre en cytométrie cellulaire en utilisant la détection d'impulsions résistives électriques dans laquelle le modèle d'événements générés par les cellules en écoulement dépend de la disposition des électrodes et décode les signaux numériques provenant de différents canaux avec une très grande précision 19,20, 21. Un biocapteur électrique à électrodes multi-doigts a été étudié pour démontrer l’effet de l’augmentation du nombre d’électrodes sur le rapport signal/bruit d’impédance (SNR)22,23,24,25. Le codage des signaux dans les applications de biodétection peut tirer parti de techniques de codage d'informations plus complexes telles que le multiplexage, la correction d'erreurs et l'identification23,26,27 avec une tendance récente vers les techniques d'apprentissage automatique28. L'optimisation de la méthode d'analyse du signal choisie est d'une importance cruciale, car les imperfections réelles des appareils ont tendance à compromettre la qualité du signal et, par conséquent, la fiabilité de l'analyse du signal. Dans le cas d'un dispositif de guide d'ondes optofluidique MMI, celles-ci peuvent inclure des variations induites par la fabrication des modèles d'excitation MMI, des variations de vitesse dues à la dynamique fluidique des cibles en écoulement et des variations du rapport signal/bruit provoquées par une gamme d'intensités de signal de fluorescence. Ces types de non-idéalités s'ajoutent aux limitations de qualité du signal auxquelles sont confrontés les appareils sur le lieu d'intervention, où les composants doivent être produits à faible coût et où les facteurs environnementaux ont souvent un impact sur la qualité du signal. Ces défis intrinsèques peuvent être atténués par une approche puissante d’analyse du signal pouvant fonctionner en temps réel.