Dans un contexte où la recherche pharmaceutique se tourne de plus en plus vers des modèles in vitro complexes pour mieux évaluer l’efficacité et la sécurité des médicaments, l’analyse d’image à haut contenu (HCA) s’impose comme une technologie clé. Cette méthode pose néanmoins la question du traitement des big data générées. 

Grâce à des logiciels de pointe combinant visualisation 4D et intelligence artificielle, les chercheurs peuvent désormais explorer avec facilité et précision les interactions cellulaires au sein de modèles biologiques avancés, tels que les organoïdes. Cette approche ouvre la voie à une compréhension plus fine des mécanismes pathologiques et à une évaluation plus rigoureuse des médicaments, tout en contribuant à réduire l’usage des modèles animaux.

Récemment, le laboratoire Charles River a déployé l'outil d'analyse d'images ZEISS Arivis, spécialement pour le développement d'essais in vitro et le criblage à haut débit pour les différentes phases du pipeline de découverte de médicaments.​ L'article « Raising the Bar with High Content Analysis » publié sur le blog Eureka présente la manière dont Charles River a solutionné ses problématiques de traitement big data, grâce à l'intégration de l'intelligence artificielle. Marta da Silva, docteur en neurobiologie et scientifique senior, a donné son retour d'expérience sur le fonctionnement de ce nouvel outil d'analyse.

Découvrez :

• L'apport de ce type de logiciel d'analyse d'images
• L'application concrète dans la recherche pharmaceutique 
• Un exemple d'utilisation sur des organoïdes intestinaux dérivés d’iPSC utilisés pour évaluer la toxicité des composés

Le logiciel ZEISS arivis se distingue par sa capacité à analyser et visualiser des données biologiques complexes générées par des techniques de biologie à haut contenu. Il permet d’évaluer et de quantifier les changements dans des processus biologiques complexes (tels que la morphologie cellulaire, les expressions protéiques, la localisation des protéines et les interactions cellulaires) au fil du temps ou lors du traitement avec des modalités. Cependant, il se différencie des autres logiciels d’imagerie à haut contenu par sa capacité à analyser et visualiser en quatre dimensions, ce qui permet une analyse dynamique complexe au fil du temps.

Plus que jamais, les industries ont besoin de tester leurs composés médicamenteux dans des modèles in vitro plus pertinents et plus complexes sur le plan physiologique. Ces modèles imitent les structures et les fonctions type du tissu humain plus efficacement que les cultures monocouches. Cependant l’utilisation de ces modèles in vitro complexes (y compris les modèles de co-culture, les modèles 3D, le traçage cellulaire dans le temps et les thérapies cellulaires) nécessite une amélioration des méthodes de capture et d'analyse de données. La complexité des lectures d’analyse d’images n’est plus gérable à l’aide d’un logiciel d’analyse d’images standard. La création de flux de travail complexes (algorithmes ou pipelines) pour analyser les données est nécessaire. Des logiciels comme Arivis le permettent.

Pour Charles River, les modèles in vitro complexes combinés à un outil d'imagerie avancé comme Arivis peuvent contribuer de manière significative à la réduction de l'utilisation des animaux. En augmentant l'efficacité des données, il est possible de fournir aux clients des informations plus détaillées à partir d'un nombre réduit d'expériences. La technologie d'imagerie avancée, telle qu'Arivis, peut améliorer l'utilisation de modèles in vitro complexes plus pertinents sur le plan biologique. Cette augmentation des modèles prédictifs permet une meilleure compréhension des processus biologiques pertinents sans recourir aux tests sur les animaux, et respecter ainsi des normes éthiques.