Des chercheurs de l’Institut autrichien des sciences et technologies ont mis au point une technique d’imagerie cérébrale appelée Live Information Optimized Nanoscopy Enabling Saturated Segmentation (LIONESS). La méthode permet aux chercheurs de créer des images 3D haute résolution de tissus cérébraux vivants qui révèlent sa complexité cellulaire, et même son évolution dans le temps, permettant de surveiller la plasticité neuronale.
La technique repose sur des approches d’apprentissage en profondeur qui aident à affiner la qualité de l’image et également à distinguer les structures cellulaires au sein de ce tissu dense et très complexe. L’approche peut fournir des détails sans précédent sur les tissus vivants sans causer de dommages, car elle collecte le moins d’informations possible, puis utilise l’apprentissage en profondeur pour compléter les informations manquantes. Sans cette étape, la quantité de lumière nécessaire pour obtenir une image aussi détaillée ferait frire le tissu vivant.
Le cerveau est un organe extrêmement complexe, contenant environ 86 milliards de neurones. Ces cellules sont disposées en réseaux sophistiqués et leur interconnectivité et leur activité sont également plastiques, évoluant dans le temps. À ce jour, il a été très difficile de capturer cette complexité dans des images haute résolution, en particulier sans endommager ou autrement compromettre le tissu, ce qui rend impossible la création de telles images de tissus vivants au fil du temps.
Les approches précédentes utilisées pour imager les tissus cérébraux incluent la microscopie électronique, qui peut capturer des images haute résolution, mais nécessite que les tissus soient physiquement sectionnés pour l’imagerie 3D, ce qui est en quelque sorte un non-non pour les cerveaux vivants. Les techniques de microscopie optique peuvent fournir une imagerie tridimensionnelle, mais généralement avec une résolution médiocre.
Une approche plus récente est appelée Super-resolution Shadow Imaging, qui, en combinaison avec une méthode appelée Stimulated Emission Depletion, peut fournir des images haute résolution qui commencent à transmettre la complexité cellulaire du cerveau, mais elle ne convient pas aux tissus vivants, car le quantité de lumière nécessaire endommagerait encore les tissus vivants.
Cette nouvelle approche est conçue pour fournir des images 3D haute résolution qui transmettent la complexité cellulaire sans cuire les tissus. Il utilise juste assez de lumière pour capturer les informations minimales requises pour qu’un algorithme d’apprentissage en profondeur fournisse les détails manquants. Les résultats sont spectaculaires.
« Avec LIONESS, pour la première fois, il est possible d’obtenir une reconstruction complète et dense du tissu cérébral vivant. En imageant le tissu plusieurs fois, LIONESS nous permet d’observer et de mesurer la biologie cellulaire dynamique dans le cerveau suivre son cours », a déclaré Philipp Velicky, un chercheur impliqué dans l’étude. « Le résultat est une image reconstruite des arrangements cellulaires en trois dimensions, le temps constituant la quatrième dimension, car l’échantillon peut être imagé sur des minutes, des heures ou des jours. »
Étudier dans la revue Méthodes naturelles: Reconstruction dense à l’échelle nanométrique 4D de tissus cérébraux vivants
Via : Institut des sciences et de la technologie d’Autriche
