Publié le 29 octobre 2025 23:26:00. Des chercheurs de l’EMBL Heidelberg ont mis au point un outil d’intelligence artificielle révolutionnaire, baptisé MAGIC, capable d’identifier et d’analyser avec une précision inédite les anomalies chromosomiques, une étape clé dans le développement de nombreux cancers.
- MAGIC combine microscopie automatisée, séquençage unicellulaire et intelligence artificielle pour détecter les anomalies chromosomiques.
- L’outil permet d’analyser près de 100 000 cellules en moins d’une journée, une avancée significative par rapport aux méthodes manuelles.
- Les premiers résultats indiquent qu’environ 10 % des divisions cellulaires entraînent des anomalies chromosomiques spontanées, un taux qui double en cas de mutation du gène suppresseur de tumeur p53.
Le cancer se manifeste lorsque les instructions génétiques qui régissent le fonctionnement du corps sont perturbées. Au fil du temps, les cellules accumulent des erreurs génétiques qui peuvent les amener à se multiplier de manière incontrôlée. Les anomalies chromosomiques, qu’il s’agisse de défauts dans le nombre ou la structure des chromosomes, sont souvent une étape initiale dans ce processus de transformation cellulaire.
Depuis plus d’un siècle, l’hypothèse selon laquelle les anomalies chromosomiques jouent un rôle dans le développement du cancer a été avancée, notamment par le scientifique allemand Theodor Boveri, qui avait observé des anomalies chromosomiques dans des cellules cancéreuses au microscope. Cependant, la détection de ces anomalies s’est longtemps avérée difficile, car elles ne sont présentes que dans une faible proportion de cellules et ces dernières ont souvent tendance à mourir ou à être éliminées par le système immunitaire.
Pour surmonter ces obstacles, Marco Cosenza, chercheur au sein du groupe Korbel, a développé MAGIC (machine learning-assisted genomic imaging convergence), un système automatisé qui combine la microscopie, le séquençage unicellulaire et l’intelligence artificielle. MAGIC fonctionne comme un jeu de « laser tag » automatisé, identifiant les cellules présentant des caractéristiques spécifiques, telles que la présence de « micronoyaux », de minuscules compartiments contenant une partie de l’ADN cellulaire. Ces micronoyaux sont associés à une augmentation du risque de développement d’anomalies chromosomiques.
Une fois détectées, les cellules contenant des micronoyaux sont marquées à l’aide d’un laser et d’un colorant photoconvertible, une molécule fluorescente qui change de couleur lorsqu’elle est exposée à la lumière. Ce marquage permet de séparer facilement ces cellules des autres pour une analyse plus approfondie de leur génome. “Ce projet a réuni plusieurs de mes centres d’intérêt : la génomique, l’imagerie microscopique et l’automatisation robotique”, explique Marco Cosenza. “Pendant le confinement lié au COVID-19 en 2020, j’ai pu me consacrer à l’apprentissage et à l’application des technologies de vision par ordinateur de l’IA aux données d’images biologiques que nous avions collectées.”
Grâce à MAGIC, les scientifiques peuvent désormais analyser des cellules à une échelle et à une vitesse sans précédent. En moins d’une journée, ils peuvent examiner près de 100 000 cellules. Les premiers résultats obtenus en analysant des cellules dérivées de cellules humaines normales ont révélé qu’un peu plus de 10 % des divisions cellulaires entraînent des anomalies chromosomiques spontanées, un taux qui augmente presque de 50 % en cas de mutation du gène p53, un suppresseur de tumeur bien connu. L’équipe a également étudié l’impact d’autres facteurs, tels que les cassures d’ADN double brin, sur la formation d’anomalies chromosomiques.
Jan Korbel, scientifique principal à l’EMBL et auteur principal de l’étude, publiée dans la revue Nature, souligne la polyvalence de MAGIC : « Tant que vous disposez d’une caractéristique qui peut être visuellement distinguée d’une cellule « normale », vous pouvez – grâce à l’IA – entraîner le système à la détecter. Notre système a donc le potentiel de faire progresser les découvertes futures dans de nombreux domaines de la biologie. »
Cette recherche a bénéficié de collaborations avec plusieurs équipes de l’EMBL, notamment l’Advanced Light Microscopy Facility (ALMF), l’équipe Pepperkok, le groupe d’Isidro Cortes-Ciriano de l’EMBL-EBI et l’équipe d’Andreas Kulozik du Centre allemand de recherche sur le cancer (DKFZ).
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