i-Cellulo
Objectifs . Les méthodes sans marquage telles que les tests d'impédance cellulaire sont des tests in vitro de plus en plus utilisés dans le développement de médicaments. Une difficulté indirecte avec ces technologies est la grande quantité de réponses cinétiques à traiter. Notre objectif est d'automatiser le traitement et l'analyse de ces données avec un serveur de calcul Web disponible pour tous les biologistes et capable d'effectuer des tests multivariés, un clustering de profils de réponse et une estimation dynamique AC50.
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Méthodes . La solution proposée repose sur une plate-forme SaaS dans laquelle des algorithmes en langage R ont été implémentés pour le traitement en ligne des signaux d'impédance cellulaire. Trois problèmes statistiques génériques sont abordés : le regroupement des profils de réponse pour cribler les composés, les tests multivariés pour comparer leur activité et l'estimation de l'AC50 pour déterminer leurs effets de concentration. Les tests de gamme ANOVA, Kruskall-Wallis et Tuckey ont été mis en œuvre pour les tests multivariés. Un regroupement hiérarchique basé sur l'analyse du spectre singulier a été utilisé pour la classification du profil de réponse non supervisé. Une structure de modèle de Hill et un estimateur du maximum de vraisemblance ont été adoptés pour le calcul de l'AC50.
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Fig.1 : Comparaison de 2 groupes de profils d'impédance de cellule.
À gauche : réponses originales de l'IC à comparer. À droite : résultats du test t
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Résultats . Des centaines de tests ont été effectués sur des signaux réels in vitro pour évaluer la pertinence pratique d'i-Cellulo pour l'analyse et la caractérisation rapides des activités anticancéreuses dans les premières étapes du développement de médicaments. Les résultats montrent clairement la capacité de cette solution Web à discriminer, classer, comparer et classer correctement les réponses anticancéreuses des composés testés par rapport aux normes de référence.
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Fig.2 : Test multiple des réponses IC. A gauche : groupes de réponses IC à comparer. À droite : résultats de l'ANOVA
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Conclusion . Avec l'avènement des technologies de mesure cellulaire en temps réel dans les tests précliniques, de nouveaux services pour l'analyse de données à haut contenu sont nécessaires. i–Cellulo est une solution à ce défi et permet aux biologistes d'accélérer l'analyse de leurs données et de faciliter l'interprétation de leurs résultats.
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Fig.3 : Regroupement des profils d'index de cellules pour les applications de criblage. A gauche : dendrogramme des puits de culture. À droite : 3 groupes de réponses.
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Fig.4 : Estimation des profils AC50. A gauche : estimation des valeurs AC50 basée sur le modèle de Hill's. A droite : profil temporel des estimations AC50
Les références.
[1] H. Benachour, T. Bastogne, M. Toussaint, Y. Chemli, A. S`eve, C. Frochot, F. Lux, O. Tillement, R. Vanderesse et M. Barberi-Heyob, « Surveillance en temps réel de la photocytotoxicité dans la thérapie photodynamique à base de nanoparticules : une approche basée sur un modèle », PLoS ONE, vol. 7, p. e48617, novembre 2012.
[2] L. Bastista, Y. Kolasa et T. Bastogne, « i-cellulo : a saas platform for the automatic statistics of cell impedance signaux », in 8-th International Meeting on Statistical Methods in Biopharmacy, (Paris, France), 2017.
