Analysis and modelling of spatial organization of 3D tissues in biological images

Analyse et modélisation 3D de l’organisation spatiale des tissus dans des images biologiques Nombreux travaux ont été menés pour analyser automatiquement des cellules dans des images de microscopie. Néanmoins, ces travaux se concentrent principalement sur l’application de traitement et d’analyse d’images sur des cellules individuelles. Il y a un manque d’un outil générique pour analyser les interactions entre les cellules et leur organisation spatiale au sein de tissus biologiques. De plus, il existe une demande pour une approche qui est plus efficace pour gérer des images de cellules en 3D à haut débit. Car l’étude des cellules dans l’espace tridimensionnel (3D) donne une meilleure impression et est plus réaliste en ce qui concerne les propriétés physiques et biochimiques du micro-environnement des cellules par rapport aux approches bidimensionnelles. Nous avons proposé un ensemble de méthodologies et un outil pour l’analyse de l’organisation des tissus dans des images biologiques. Cette combinaison d’outils logiciels se propose d’algorithmes pour i) l’identification automatique de plusieurs noyaux individuels et ii) des marqueurs cytoplasmiques, iii) prédiction de la position de la membrane cellulaire, et enfin iv) la reconstruction du réseaux cellulaire. Nous avons appliqué notre outil pour étudier l’organisation spatiale de l’îlot de Langerhans en essayant de comprendre son mécanisme interne. Nous avons aussi appliqué notre outil pour explorer la fonction des cellules de type delta cell dans l’îlot, dont le rôle n’est pas encore déterminé. Nous avons introduit une procédure générique pour modéliser l’organisation spatiale des cellules dans un tissu, qui peut être utilisée pour créer des modèles virtuels de tissus et créer des données à tester.