Brevet FR3145040A1 — publié le 20240719

L’invention a pour objet un procédé de détection de la présence d’un signal issu d’un polymère dans des spectres obtenus par spectrométrie de masse d’échantillons biologiques, comprenant : une étape (101) de détermination d’un ensemble d’au moins un paramètre, dit descripteur, de présence du polymère, une étape (103) d’attribution d’un score à chaque valeur de chaque descripteur, et une étape (105) de classification des scores en une classe de spectres positifs ne contenant pas de polymère et une classe de spectres négatifs contenant ledit polymère. Figure de l’abrégé : Figure 3 Procédé de détection de la présence de polymères dans un spectre obtenu par spectrométrie de masse La demande a pour objet un procédé de détection de la présence d’au moins un polymère dans un spectre obtenu par spectrométrie de masse. La présente divulgation relève du domaine du diagnostic in vitro. En microbiologie, pour une prise en charge optimale d’un patient, il est essentiel de procéder à une identification rapide de microorganismes dans un échantillon donné. Depuis une décennie, une technique connue sous le nom de spectrométrie de masse MALDI-TOF a grandement accéléré cette identification, permettant aux praticiens de prescrire, de façon fiable et efficace, une antibiothérapie ciblée. Afin de bien identifier les bactéries dans un échantillon à analyser, il est généralement requis de recourir à une culture de l’échantillon dans un environnement nutritif. Dans un tel milieu riche, les bactéries construisent des polymères pour stocker de l’énergie et/ou se débarrasser de déchets. Il existe d’autres sources de polymères, comme par exemple des solvants utilisés pour nettoyer l’échantillon. Or, les polymères ont un impact non négligeable sur les spectres obtenus par spectrométrie de masse dans la mesure où ils génèrent des signaux parasites, ce qui peut empêcher la détection des pics d’intérêt pour l’identification des bactéries, et peut entraîner de fausses identifications. Résumé La présente divulgation vient améliorer la situation en remédiant au moins partiellement aux inconvénients précités. A cet effet, il est proposé un procédé de détection de la présence d’un signal issu d’au moins un polymère dans au moins un spectre obtenu par spectrométrie de masse d’un échantillon biologique, comprenant : une étape de détermination d’un ensemble d’au moins un paramètre, dit descripteur, de présence du polymère, une étape d’attribution d’un score à chaque valeur de chaque descripteur, et une étape de classification du spectre sur la base de chaque descripteur et de chaque score, de sorte à détecter ou non la présence dudit au moins un polymère. Ainsi, grâce au procédé selon la présente invention, le praticien est averti rapidement si l’échantillon est contaminé par un ou des polymères, et, de ce fait, peut agir en conséquence : soit écarter l’analyse dudit échantillon, soit arrêter le processus d’identification quand il est déterminé qu’il est impossible d’identifier les bactéries contenues dans l’échantillon, soit de travailler sur le signal. Selon un autre aspect, l’étape de détermination d’un ensemble d’au moins un descripteur comprend une étape de calcul d’une période de spectre obtenu par calcul Lomb-Scargle, dite période Lomb-Scargle (Ti(LSP)) et/ou une période de spectre obtenu par calcul, pour au moins une partie des pics, des écarts, dans une échelle m/z, entre un pic et tous les autre pics, dite période différence (Ti(HD)) et/ou un paramètre de comparaison desdites périodes Lomb-Scargle (Ti(LSP)) et différence (Ti(HD)). Selon un autre aspect, le score associé à la période Lomb-Scargle (Ti(LSP)) dépend d’un rapport d’une valeur maximale d’une densité spectrale spectre et d’une valeur moyenne de ladite densité spectrale, dans un intervalle m/z donné. Selon un autre aspect, le score associé à la période des différences dépend d’une proéminence d’une différence de hauteur de pics. Selon un autre aspect, le procédé comprend une étape d’affinage d’une fenêtre d’analyse dans une échelle m/z. Selon un autre aspect, au cours de l’étape d’affinage, on évalue l’une des bornes de ladite fenêtre à l’aide d’une période obtenue par calcul Lomb-Scargle. Selon un autre aspect, le procédé comprend une étape d’identification d’au moins une bactérie dans ledit au moins un spectre obtenu par spectrométrie de masse si, à l’issue de l’étape de classification, aucun polymère n’a été détecté. Selon un autre aspect, le procédé comprend une étape d’alerte de détection dudit au moins un polymère si, à l’issue de l’étape de classification, ledit au moins un polymère a été détecté. Selon un autre aspect, le procédé comprend une étape de modélisation du signal issu d’un polymère. Selon un autre aspect, le procédé comprend une étape de suppression du signal obtenu par ladite étape de modélisation. L’invention a également pour objet un programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon tel que déjà décrit lorsque ce programme est exécuté par un processeur. L’invention a également pour objet un support d’enregistrement non transitoire lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme pour la mise en œuvre du procédé tel que déjà lorsque ce programme est exécuté par un processeur. L’invention a également pour objet un dispositif de détection de bactéries dans un échantillon biologique, comprenant ledit support d’enregistrement. D’autres caractéristiques, détails et avantages apparaîtront à la lecture de la description détaillée ci-après, et à l’analyse des dessins annexés, sur lesquels : Fig. 1 montre un spectre d’un échantillon d’une souche de Dermacoccus nishinomiyaensis, sans polymère, obtenu par spectrométrie de masse. Fig. 2 montre un spectre d’un échantillon d’une souche de Dermacoccus nishinomiyaensis, comprenant des polymères, obtenu par spectrométrie de masse. Fig. 3 montre un ordinogramme d’un procédé de détection de présence de polymères dans un échantillon biologique, selon la présente invention. Fig. 4 montre un périodogramme d’une densité spectrale du signal d’un échantillon obtenu par spectrométrie de masse en fonction d’une période pour la mise en œuvre du procédé de la , selon une première variante (abscisse : dalton (Da) – ordonnée : densité spectrale de puissance (Da²/Hz)). Fig. 5 montre le périodogramme de la dans la mise en œuvre d’une étape de calcul de score. Fig. 6 montre un histogramme des différences de pics pour la mise en œuvre d’une autre variante de réalisation. Fig. 7 montre l’histogramme de la dans la mise en œuvre d’une étape de calcul de proéminence. Fig. 8 montre un spectre après une étape de centrage de la fenêtre d’analyse. Fig. 9 montre une classification permettant de distinguer les spectres avec polymères d’une part et les spectres sans polymère d’autre part. Fig. 10 montre une sélection d’une fenêtre pour la modélisation du signal des polymères. Fig. 11 montre une répétition de la fenêtre de la . Fig. 12 montre un spectre théorique obtenu après application d’une gaussienne au spectre de la . Le procédé selon la présente invention, référencé 1 sur les figures, s’applique à des spectres obtenus par spectrométrie de masse. Au cours d’une étape préalable, on acquiert par une spectrométrie de masse un signal d’un échantillon biologique susceptible de comprendre des bactéries. Pour ce faire, de façon connue, on utilise un dispositif tel qu’un spectromètre de masse comprenant un laser ionisant l’échantillon biologique. Le temps de vol des ions permet d’obtenir un graphique représentant l’intensité des ions en fonction de leur rapport m/z, où m est la masse moléculaire de chaque ion et z la charge de chaque ion. Par la suite, on parle de signal ou de spectre pour désigner le profil global de l’intensité en fonction du rapport m/z. De préférence, une étape de calibration précède l’étape d’acquisition. Au cours de l’étape de calibration, on utilise des souches de référence, comme des souches de la bactérie escherichia coli par exemple, qui produisent des protéines d’une masse connue. Ces valeurs de référence permettent de passer d’un référentiel temps de vol vers le référentiel m/z à l’aide d’une régression. Comme déjà expliqué, des polymères peuvent être présents dans l’échantillon analysé. Leur signal bruite le signal émis par les bactéries que l’on cherche à identifier. La présente invention s’applique tout particulièrement aux homopolymères. Ainsi, le profil global comprend-il un signal issu des bactéries et un signal dû aux polymères. La illustre un spectre d’un échantillon d’une souche de Dermacoccus nishinomiyaensis, sans polymère, obtenu par spectrométrie de masse. La illustre un spectre issu d’un échantillon de la même espèce et contaminé par des polymères. Comme il ressort de la , les polymères génèrent une succession de motifs (pics) identiques, dont l’intensité suit une gaussienne, et qui rend plus difficile la détection du signal d’intérêt. La répétition du motif est en particulier liée au degré de polymérisation. Un polymère de degré de polymérisation n et un polymère de degré de polymérisation n+1 émettent des pics avec un écart sur l’échelle m/z égal à masse_monomère/charge, s’ils présentent la même charge. Comme les chaînes existent avec n degrés de polymérisation, on les retrouve sur le spectre sous forme de n pics espacés de la distance constante masse_monomère/charge. S’ils présentent la même charge, cette distance est constante. Comme déjà indiqué, la distribution suit une répartition gaussienne de l’intensité des pics de polymères. En fonction du milieu de culture, un degré de polymérisation est plus probable qu’un autre, cette abondance relative explique la forme gaussienne formée par les motifs de polymères. On note que, dans un environnement riche, les bactéries ont tendance à accumuler plus d’acides aminés et donc à former des chaînes plus longues, ce qui déplace le maximum de la gaussienne vers des m/z plus élevés. Par ailleurs, pour deux chaînes de polymères identiques à l’exception d’un adduit, par exemple de sodium, les pics des deux polymères sont espacés d’un écart égal à masse_adduit/charge. C’est pour cette raison qu’un degré de polymérisation est caractérisé par un motif de pics plutôt que par un pic isolé. La Titulaire a montré empiriquement que la majeure partie du signal des polymères sur la portion m/z comprise entre 3000 et 17000 Da est composée de pics monochargés. On note que le procédé selon la présente invention utilise ce schéma régulier du aux monomères répétés et de la périodicité du signal (pics) des polymères, au contraire des spectres non contaminés par des polymères, qui ne sont pas périodiques. L’un des objectifs de la présente invention est de distinguer les spectres d’échantillons contaminés par au moins un polymère. Le procédé selon la présente invention, référencé 100, comprend une étape (notée DESCR) 101 d’élaboration d’au moins un descripteur. Chaque descripteur est un paramètre dont le comportement permet de déterminer la présence de polymères dans cet échantillon. Un bon descripteur différencie fortement les échantillons contenant au moins un polymère dans une classe, dite positive, de ceux qui n’en contiennent pas, dans une autre classe, dite négative. Ainsi, l’étape 101 comprend avantageusement une étape 102 de détermination de la période du signal émis par le polymère, notée DET-Ti. On note période d’intérêt Ti dans le signal S du polymère la période déterminée par l’étape DET-Ti. Selon une première variante, l’étape DET-Ti est basée sur une méthode de Lomb-Scargle (LSP), connue de l’homme du métier en ce qu’elle permet de détecter et caractériser des signaux périodiques dans des données échantillonnées de manière irrégulière. Pour cela, on établit au cours d’une étape PER un périodogramme P de la densité spectrale du signal S en fonction de la période T. La période d’intérêt Ti correspond à un maximum du périodogramme, noté Max, comme illustré sur la . Au cours de l’étape PER, on recourt à un procédé dit scipy LSP sur une grille régulière en fréquences et s’étendant entre 40 Da et 400 Da, de préférence. Le procédé 100 comprend également une étape 103 (SCORE) de définition d’un critère d’un score, Sc(LSP) de la période d’intérêt Ti. Le score permet de quantifier dans quelle mesure la densité spectrale de la période d’intérêt Ti se distingue de celles calculées pour d’autres périodes. De préférence, on calcule le score Sc(LSP) selon l’équation suivante : Sc(LSP)=Max/Moy, où Moy est la moyenne de la densité spectrale sur toutes les périodes, comme il ressort de la . On note que cette première variante peut également être optimisée en gardant en tête que les données ne sont pas strictement sinusoïdales du fait notamment que : - Le signal n’est pas parfaitement périodique à cause de pics qui ne correspondent pas aux polymères : le procédé peut avantageusement comprendre une étape de suppression des pics d’intensité plus élevée qu’un seuil afin d’éviter qu’ils bruitent le signal périodique sous-jacent. Il est à noter que ce bruit est en fait le signal d’intérêt (les protéines de la bactéries) et que le signal périodique d’intérêt est celui des polymères. On se situe ici dans le cadre de la recherche de polymères dans le signal, les rôles sont donc inversés ; - L’intensité des motifs de polymères suit une gaussienne, et le signal n’est donc périodique qu’à un facteur de correction près : le procédé peut avantageusement comprendre une étape de normalisation l’intensité de chacun des pics. Selon une deuxième variante, dite variante HD, l’étape DET-Ti est basée sur une utilisation de différences inter-pics. Pour ce faire, on calcule un écart E en m/z entre un pic et tous les pics suivants. Puis, comme illustré sur la , on trace un histogramme des différences. Ensuite, on sélectionne comme période d’intérêt Ti selon les effectifs des classes. Par exemple, la période d’intérêt Ti est la classe de l’histogramme qui a l’effectif le plus important. Préférentiellement, on remplace l’effectif de chaque classe par une combinaison linéaire des effectifs des classes proches. Plus la classe est proche, plus le coefficient associé est élevé. En d’autres termes, on peut écrire : soit En l’effectif associé à la classe n et a1, a2, a3 ∈ R tels que 0 On réévalue En de la façon suivante, afin de tenir compte des effectifs des classes proches : En = a1En−2 + a2En−1 + a3En + a2En+1 + a1En+2. Ces étapes permettent de déterminer la période d’intérêt Ti même lorsque celle-ci se situe entre deux classes. Puis, une recherche de pics permet d’isoler le pic de l’histogramme qui a une proéminence la plus élevée, la proéminence d’un pic étant définie comme la distance entre le sommet du pic et le minimum qui l’entoure, comme illustré sur la . Alternativement, on pourrait utiliser une taille absolue des pics mais la proéminence permet de faire abstraction du fait que les différences inter-pics plus longues sont moins courantes. La période d’intérêt, notée Ti(HD), se calcule comme Ti(HD)=(Cinf+Csup)/2, où Cinf et Csup sont des bornes, respectivement inférieure et supérieure, de la classe qui a l’effectif le plus proéminent du signal. Selon cette variante, le score Sc(HD) s’écrit Sc(HD)=proeminence(C1). De préférence, il s’agit de la proéminence régularisée, comme il sera détaillé ultérieurement. Avantageusement, le procédé selon la présente invention comprend également la détermination d’un descripteur de comparaison des périodes d’intérêts Ti(LSP) et Ti(HD). Ce descripteur est le rapport Ra= Ti(HD)/Ti(LSP) auquel on associe un score de 1 si la différence Ti(LSP)-Ti(HD)>a, avec a> 0 fixé de manière empirique. Le score de 1 est le pire envisagé. Le seuil noté a permet d’éliminer les cas où le résultat de l’une des variantes n’est pas physiquement correct, ce qui est plus probable lorsque le spectre ne comprend pas de polymère. Plus généralement, on procède à un test pour déterminer de quel entier naturel le descripteur Ra se rapproche, en utilisant le fait que la période Ti(HD) est un multiple de la vraie période, tandis que Ti(LSP) est un sous multiple de la vraie période. On note que le descripteur de comparaison des périodes n’est pas l’unique descripteur possible selon la présente invention. Notamment, l’intensité maximale du périodogramme pour la méthode LSP ou la proéminence pour la méthode HD sont d’autres descripteurs possibles. On note également que les notions de descripteur et de score peuvent être confondues ou distinctes, le descripteur correspondant à la valeur brute et le score à la valeur normalisée. Avantageusement, le procédé comprend une étape 104 préliminaire, dite de centrage, notée CENT, pour centrer le spectre analysé. En d’autres termes, il s’agit de bien sélectionner l’intervalle m/z du spectre pour analyse, du fait que les signaux correspondant aux polymères n’étant pas présents sur l’ensemble de l’axe m/z. Selon une première variante, on sélectionne un intervalle m/z donné en début de signal, par exemple compris entre 2000 Da et 7000 Da. Selon une autre variante, on optimise l’une des bornes de l’intervalle par rapport au score Sc(LSP) de la période d’intérêt trouvée par la variante LSP. En faisant varier cette borne, on recalcule la période et son score de sorte à d’obtenir le score le plus élevé possible, avantageusement via une méthode connue sous le terme « golden search ». Cette méthode est une variante de la dichotomie avec un point intermédiaire choisi de manière à respecter les proportions du nombre d’or plutôt que choisi au milieu. Pour l’utiliser, il est nécessaire d’avoir trois points x1, x2, x3 qui vérifient x1 x2 On implémente une méthode « bracket » basée sur la « golden search » qui réduit l’intervalle jusqu’à obtenir trois points qui vérifient la propriété précédente. Une fois la borne supérieure trouvée, on résout un deuxième problème d’optimisation pour la borne inférieure, en veillant à garder un intervalle minimal entre la borne inférieure et supérieure afin de s’assurer d’avoir un intervalle m/z suffisant pour être exploitable. La illustre un spectre après centrage. Ainsi, l’intervalle m/z sélectionné est compris entre 2 000 et 12 000 Da. Et, le signal qui correspond aux polymères se trouve effectivement dans l’intervalle sélectionné. L’étape de centrage CENT permet de centrer efficacement la zone étudiée sur les pics de polymères et d’améliorer significativement les résultats et le temps de calcul. En particulier, cette étape permet d’éviter d’opérer les calculs sur l’ensemble des pics mais seulement sur une fraction d’entre eux. Le procédé comprend une étape 105 de classification des spectres, notée CLASS, en au moins une classe ou groupe de spectres positifs, c’est-à-dire qui contiennent des pics générés par des polymères et en une classe ou groupe de spectres négatifs, c’est-à-dire considérés comme ne contenant pas de pics générés par des polymères. Selon une première variante, on utilise une méthode non supervisée, de préférence « clustering K-means ». Le principe du clustering K-means est d’optimiser des groupes pour que chaque membre du groupe soit le plus proche possible de tous les autres, dans l’espace des descripteurs. Un des groupes ainsi obtenus réunit la plupart des spectres positifs, tandis que les spectres négatifs se répartissent dans au moins un autre groupe. Classer dans plus de deux groupes les spectres négatifs permet de rendre compte de la diversité des spectres du groupe. Cette première classification non-supervisée présente l’avantage non négligeable de ne pas avoir d’a priori sur les données : elle fait des groupes en aveugle, sans connaître les classes des différents spectres. Selon une deuxième variante, on utilise une méthode supervisée, avantageusement dite support vecteur machine (SVM), ou « support vector machine » en anglais. Préférentiellement, on utilise une méthode SVM linéaire. Cette méthode consiste à rendre une décision à partir d’une combinaison linéaire des descripteurs. Sur la , qui représente les données dans l’espace des descripteurs, on trouve un hyperplan (en trait plein sur la figure) qui maximise une marge entre la classe de spectres positifs (trait discontinu) et la classe de spectres négatifs (trait discontinu mixte), c’est-à-dire l’écart entre le trait plein et ceux en trait discontinu. On note que, pour la classification, les données qui sont classées peuvent être considérées comme étant le spectre résumé par le descripteur, et son score. De préférence, préalablement à l’étape de classification, on régularise chaque descripteur, selon l’équation suivante, pour un descripteur X, donné : Xrégularisé = [X − min(Xentrainement)]/ [max(Xentrainement) − min(Xentrainement)]. En soustrayant la valeur minimale prise par ce descripteur dans un jeu de données d’entraînement et en divisant par la différence entre cette valeur minimale et la leur maximale, on permet à chaque descripteur de prendre des valeurs comparables. On peut ainsi classifier les données sans privilégier un descripteur sur la seule base de son ordre de grandeurs. Comme déjà indiqué, si le spectre est considéré, à l’issue de l’étape de classification, comme ne contenant pas de polymère, le procédé 100 comprend une étape d’identification de la ou des bactéries présentes dans l’échantillon, s’il y en a. Cette étape comprend notamment une comparaison du spectre à des spectres appartenant à une banque de spectres référencés, chaque spectre référencé étant celui d’une bactérie donnée. Si le spectre est considéré, à l’issue de l’étape de classification, comme contenant un ou des polymères, le procédé 100 comprend éventuellement une étape d’indication, par exemple par alerte visuelle et/ sonore, que le signal comprend au moins un polymère. Cette étape d’indication de contamination peut induire un arrêt du procédé 100, et on n’effectue pas d’identification de bactéries. Selon une autre variante, le procédé 100 selon la présente invention comprend éventuellement une étape 106, notée SUPP, de suppression du signal émis par les polymères. Ainsi, pour un spectre donné, lorsque l’étape de classification a considéré que des polymères sont présents, le procédé 100 permet d’éliminer les pics des polymères de façon à isoler le signal émis par des protéines des bactéries. L’étape de suppression est précédée d’une étape 107 de modélisation MODEL du signal émis par les polymères. Au cours de cette étape, on isole un motif de pics de polymères. On commence par découper le signal en fenêtres successives de la taille d’une période, pour isoler un motif de polymère par fenêtre (avec un décalage potentiel). De préférence, on utilise la période Ti(HD), du fait, d’une part, qu’elle est généralement plus précise, et, d’autre part, elle permet également d’obtenir un multiple de la période, et donc d’isoler un ou plusieurs motifs de polymères. Au contraire la période Ti(LSP) est un sous multiple de la période, et son utilisation pourrait amener à n’isoler qu’une partie de motif par fenêtre. On note que la précision de la période est très importante pour ne pas induire un décalage le long de l’axe m/z ; les fenêtres ne seraient alors plus centrées sur un motif de polymère. Une fois déterminée la meilleure fenêtre ( ), on la recopie sur l’ensemble du spectre ( ) et on applique une gaussienne au spectre recopié ( ). On obtient alors un signal théorique des polymères, qu’il faut alors soustraire au signal global pour l’éliminer. Ainsi, le procédé 100 selon la présente invention assure une classification fiable et rapides de spectres, permettant de distinguer les spectres contaminés par des polymères et les spectres sans polymères. Il est également possible grâce au procédé 100 d’isoler le signal émis par les bactéries, en éliminant celui des polymères. Comme il ressort déjà de la description qui précède, l’invention présente de nombreux avantages, parmi lesquels : a/ la méthode est purement numérique, elle est donc très peu couteuse en temps et en argent comparativement à une méthode biologique ou chimique, b/ en fonction de l’usage : la méthode de détection peut servir en contrôle qualité, ou servir d’étape préliminaire avant l’étape de suppression des pics de polymères, c/ l’invention peut être directement utilisée pour déterminer quel polymère est présent dans un échantillon de spectrométrie de masse, elle peut donc être appliquée à d’autres thématiques que l’identification de bactéries. Procédé de détection de la présence d’un signal issu d’au moins un polymère dans au moins un spectre obtenu par spectrométrie de masse d’un échantillon biologique, comprenant : une étape (101) de détermination d’un ensemble d’au moins un paramètre, dit descripteur, de présence du polymère, une étape (103) d’attribution d’un score à chaque valeur de chaque descripteur, et une étape (105) de classification du spectre sur la base de chaque descripteur et de chaque score, de sorte à détecter ou non la présence dudit au moins un polymère. Procédé selon la revendication 1, dans lequel l’étape (101) de détermination d’un ensemble d’au moins un descripteur comprend une étape de calcul d’une période de spectre obtenu par calcul Lomb-Scargle, dite période Lomb-Scargle (Ti(LSP)) et/ou une période de spectre obtenu par calcul, pour au moins une partie des pics, des écarts, dans une échelle m/z, entre un pic et tous les autre pics, dite période différence (Ti(HD)) et/ou un paramètre de comparaison desdites périodes Lomb-Scargle (Ti(LSP)) et différence (Ti(HD)). Procédé selon la revendication 2, dans lequel le score associé à la période Lomb-Scargle (Ti(LSP)) dépend d’un rapport d’une valeur maximale d’une densité spectrale et d’une valeur moyenne de ladite densité spectrale, dans un intervalle m/z donné. Procédé selon l’une des revendications 2 ou 3, dans lequel le score associé à la période des différences dépend d’une proéminence d’une différence de hauteur de pics. Procédé selon l’une des revendications précédentes, comprenant une étape (104) d’affinage d’une fenêtre d’analyse dans une échelle m/z. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel, au cours de l’étape d’affinage, on évalue l’une des bornes de ladite fenêtre à l’aide d’une période obtenue par calcul Lomb-Scargle. Procédé selon l’une des revendications précédentes, comprenant une étape d’identification d’au moins une bactérie dans ledit au moins un spectre obtenu par spectrométrie de masse si, à l’issue de l’étape de classification, aucun polymère n’a été détecté. Procédé selon l’une des revendications précédentes, comprenant une étape d’alerte de détection dudit au moins un polymère si, à l’issue de l’étape de classification, ledit au moins un polymère a été détecté. Procédé selon l’une des revendications précédentes, comprenant une étape (107) de modélisation du signal issu d’un polymère. Procédé selon la revendication précédente, comprenant une étape (108) de suppression du signal obtenu par ladite étape de modélisation. Programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications précédentes lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Support d’enregistrement non transitoire lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme pour la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications 1 à 9 lorsque ce programme est exécuté par un processeur.