Une image microscopique de tissu, c'est comme une carte de ville : rues, maisons, parcs. Sur une telle carte, un œil expérimenté peut en dire long sur la vie du quartier. Mais que diriez-vous si, à partir de la carte, on pouvait prédire quelles maisons sont animées aujourd'hui et lesquelles sont calmes ? En biologie, le défi est similaire : à partir d'une simple image de tissu coloré avec un colorant standard (hématoxyline et éosine), les scientifiques veulent savoir quels gènes sont actifs à chaque endroit. Habituellement, on utilise pour cela la transcriptomique spatiale, une méthode coûteuse qui donne une image précise mais qui est lente et chère. La nouvelle approche CHRep permet de faire la même chose à partir d'une simple image, rapidement et à moindre coût.
CHRep fonctionne en deux étapes. D'abord, il apprend à voir la structure du tissu : comment les cellules sont disposées, où se trouvent les amas denses, où sont les vides. C'est comme apprendre à lire une carte en mémorisant que les parcs sont généralement verts et les rivières bleues. Ensuite, lorsque le modèle est appliqué à des images provenant d'un autre laboratoire (où l'éclairage ou la coloration peuvent légèrement différer), une calibration entre en jeu. Elle ressemble au réglage d'une vieille radio : sans changer tout le circuit, on tourne un bouton pour que le signal devienne clair. Grâce à cela, CHRep est robuste aux différences entre hôpitaux et laboratoires.
Un tel outil pourrait accélérer les études sur de grands groupes de patients et aider les médecins à poser des diagnostics plus rapidement à partir de biopsies standard. Au lieu d'une analyse coûteuse et longue, une simple image et une prédiction précise.
L'hématoxyline et l'éosine sont des colorants utilisés depuis plus de cent ans pour colorer les tissus. L'hématoxyline colore les noyaux des cellules en bleu, et l'éosine colore le cytoplasme en rose. Ce sont ces couleurs que le pathologiste voit au microscope.