DeepMetaboFLIM – Méthodes d’apprentissage profond pour la caractérisation métabolique des fonctions cérébrales et du vieillissement par imagerie en temps de vie de fluorescence sans marquage

Un métabolisme énergétique anormal est au cœur de nombreuses pathologies, notamment le cancer ou les maladies neurodégénératives. Un diagnostic précoce nécessite le développement de techniques peu invasives et sensibles pour surveiller l’état métabolique des tissus. L’imagerie de fluorescence sans marquage (FLIM) des cofacteurs métaboliques cellulaires NADH et FAD offre un grand potentiel dans ce but. Cependant, la sensibilité et la capacité de discrimination limitées des méthodes actuelles d’analyse de ces données complexes ont empêché la diffusion de cette technique.

Ce projet de validation du concept mettra en œuvre des approches d’apprentissage profond dédiées à l’analyse d’imagerie métabolique 3D FLIM du cerveau de la drosophile, afin d’établir que cette nouvelle méthodologie permet de discriminer la contribution subtile de voies métaboliques spécifiques. La sensibilité de cette méthode à des conditions physiologiques pertinentes sera démontrée par (i) la compréhension des régulations métaboliques sous-jacentes à la formation de la mémoire, et (ii) la construction d’une carte métabolique en 4D (3D+temps) du vieillissement du cerveau.