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La moelle osseuse est un tissu mou situé à l’intérieur des os. Son rôle principal est de produire des cellules souches qui deviendront diverses cellules sanguines : des globules blancs qui luttent contre les infections, des globules rouges qui transportent l’oxygène dans tout le corps et des plaquettes qui régulent les saignements.
La moelle osseuse contient également des cellules adipeuses, les adipocytes, qui ont longtemps été considérés comme des «réservoirs passifs» de la cavité médullaire. Ces dernières années, on a démontré que les adipocytes de la moelle osseuse jouent un rôle bien plus important dans le micro-environnement de la moelle osseuse qu’on ne le pensait.
La proportion entre cellules hématopoïétiques (rouges) et adipocytes (jaunes) n’est pas constante. Elle évolue avec l’âge, entre différentes parties du squelette, et dans divers états pathologiques ou traitements du cancer comme la chimiothérapie et la radiothérapie, qui provoquent une affection appelée «aplasie médullaire». Ces changements de proportion des cellules entraînent des modifications de la couleur de la moelle osseuse, «de jaune à rouge» et «de rouge à jaune» ; cette couleur permet de surveiller l’état de la moelle osseuse.
Cependant, cette surveillance n’est pas totalement uniformisée, mais elle repose sur des évaluations réalisées par des pathologistes qui étudient des images histologiques. En recherche, la santé relative des échantillons de moelle osseuse est également évaluée de manière qualitative au moyen d’images histologiques. Bien qu’elle soit largement compensée, cette subjectivité peut encore avoir des limites en matière de diagnostic et de recherche.
Publiant dans Frontiers Endocrinology, des scientifiques sous la direction d’Olaia Naveiras à l’EPFL, présentent MarrowQuant, un nouveau logiciel de pathologie numérique qui peut «lire» les images histologiques de la moelle osseuse et les «décrire» de manière quantitative, en créant des cartes basées sur des valeurs pour compléter les images. Les applications potentielles de cette approche peuvent révolutionner l’histologie numérique.
Son code étant déjà téléchargé sur GitHub, MarrowQuant est décrit comme «un algorithme convivial pour la quantification des biopsies des tissus de la moelle osseuse colorés avec de l’hématoxyline-éosine sur des images plein champ».
Dans la publication, les chercheurs utilisent MarrowQuant pour créer la première carte quantitative de l’hétérogénéité de la moelle osseuse dans tout le squelette de souris atteintes d’aplasie liée à l’âge et aux rayonnements.
«Les efforts massifs qui ont été déployés n’ont été possibles que grâce à la longue et fructueuse collaboration avec le BIOP (BioImaging and Optics Platform) de l’EPFL», affirme Olaia Naveiras qui est également présidente de l’International BMAS (Bone Marrow Adiposity Society).
MarrowQuant utilise le logiciel open source QuPath et peut systématiquement quantifier de multiples éléments osseux sur les images histologiques sans biais. Il le fait en discernant et en quantifiant les zones occupées par diverses parties de la moelle osseuse, y compris le système vasculaire et l’os lui-même.
L’une des utilisations possibles de MarrowQuant sera de réexaminer les prélèvements d’anciens échantillons osseux, voire les données d’anciens essais cliniques.
«MarrowQuant fait déjà l’unanimité au sein de la communauté de pathologistes numériques», déclare Olaia Naveiras. «Qui plus est, l’IDR (Image Database Resource) très sélective a sélectionné l’ensemble de données associé pour publication, qui comprend plus de 300 images annotées.»
Le laboratoire de la professeure Olaia Naveiras fait partie de l’Institut Suisse de Recherche Expérimentale sur le Cancer (ISREC) de l’EPFL, au cœur de la Faculté des sciences de la vie.