Les modèles d’IA du CSEM révèlent le comportement des cellules tumorales dans des vaisseaux sanguins synthétiques, mettant en évidence les différences entre cellules métastatiques et non métastatiques.
(a) © ARTORG Center (l’Université de Berne) - Image 3D montrant des cellules tumorales (en vert) à l’intérieur de vaisseaux artificiels (en rouge). Les cellules non métastatiques restent stables. Adapté de : Schmid KF, et al. Assessing the metastatic potential of circulating tumor cells using an organ-on-chip model. Front Bioeng Biotechnol. 2024 Oct 8;12:1457884. doi: 10.3389/fbioe.2024.1457884. PMID: 39439549, sous CC BY 4.0. (b) © ARTORG Center (l’Université de Berne) - Les cellules métastatiques montrent une dissémination (lignes pointillées jaunes). (c) © CSEM - Les masques IA tracent les mouvements et interactions de chaque cellule via un code couleur unique.
Le CSEM : innover par la bioconvergence
L’apport du CSEM repose lui-même sur une dynamique interdisciplinaire et constitue le cœur de l’innovation axée sur les données du projet CLAMP. Sa force unique réside dans la bioconvergence— c’est-à-dire l’intégration de la biologie, de l’ingénierie et de l’intelligence artificielle pour relever des défis de santé complexes.
Ses outils fondés sur l’IA analysent le comportement des cellules tumorales en combinant deux flux de données essentiels :
- L’imagerie dynamique issue des expériences d’organes sur puce menées par le centre ARTORG (l’Université de Berne en collaboration avec l’Institut de médecine et pathologie tissulaires de l’Université de Berne).
- Les données génomiques du laboratoire de génomique clinique de l’Inselspital, Hôpital universitaire de Berne — des informations génétiques susceptibles d’influencer la dissémination du cancer.
Fort de son expertise en apprentissage automatique et en biologie computationnelle, le CSEM transforme ces données complexes en informations cliniques exploitables. Ses algorithmes avancés permettent d’identifier et de suivre le déplacement de cellules tumorales individuelles, en détectant des signes subtils de métastase — tels que les schémas de migration ou les interactions cellulaires.
Ces outils s’intègrent à la plateforme « Outils pour les sciences de la vie » du CSEM, qui cartographie les mécanismes biologiques complexes à l’échelle unicellulaire. En s’appuyant sur les données réelles des patient·es issues du projet CLAMP, le CSEM continuera d’entraîner ses modèles afin de favoriser l’identification de biomarqueurs (indicateurs biologiques orientant les traitements) et d’accélérer les avancées en oncologie personnalisée.
