Renforcement des propriétés mécaniques du cheveu
La technique de microscopie à forme atomique AFM est…
Comprendre comment l’organisation du collagène évolue avec l’âge reste un défi majeur dans la recherche sur la peau. Si des altérations macroscopiques peuvent être identifiées à l’échelle des faisceaux de fibres à l’aide de l’histologie conventionnelle, bon nombre des modifications les plus importantes liées à l’âge se produisent à un niveau beaucoup plus fin, au sein même des microfibrilles de collagène. Pour capturer et quantifier ces changements structurels subtils, il faut disposer à la fois d’une imagerie haute résolution et d’outils analytiques robustes.
Novitom a développé une approche de microscopie à force atomique (AFM) assistée par l’IA qui permet une évaluation objective et quantitative de l’organisation du collagène dans le derme à l’échelle interfibrillaire. Cette méthodologie, récemment présentée à l’IFSCC 2025 en collaboration avec Clarins, ouvre de nouvelles perspectives pour l’évaluation des modèles de vieillissement cutané et l’efficacité des traitements anti-âge.
Les microfibrilles de collagène sont disposées en structures parallèles hautement ordonnées, caractérisées par leur motif distinctif de bandes de 65 nm. Avec le vieillissement, des processus tels que la glycation et la carbamylation perturbent progressivement cette organisation, entraînant une réduction de la cohésion, une augmentation du désordre et, finalement, une altération des propriétés mécaniques et biologiques du derme.
Les techniques histologiques traditionnelles sont efficaces pour détecter les changements au niveau des faisceaux de fibres, mais elles ne disposent pas de la résolution nécessaire pour caractériser l’architecture microfibrillaire. Des techniques telles que la microscopie électronique à transmission (MET) ou l’AFM permettent d’accéder à cette échelle ; cependant, l’interprétation des images repose souvent sur une évaluation visuelle subjective ou sur des mesures d’orientation limitées.
Pour pallier ces limites, Novitom a développé un cadre d’analyse d’images basé sur l’IA, capable de transformer les images AFM en descripteurs quantitatifs significatifs de la qualité du collagène.
Afin de valider cette approche, des explants de peau humaine ont été soumis à un vieillissement contrôlé par carbamylation, un modèle chimique bien établi du vieillissement cutané. Trois conditions ont été étudiées :
Après des traitements répétés pendant 13 jours dans des conditions de survie, les explants ont été cryofixés et sectionnés. Une imagerie AFM a ensuite été réalisée dans le derme, à 500 µm sous l’épiderme, à l’aide de balayages haute résolution (3 × 3 µm²) afin de capturer l’organisation des microfibrilles de collagène.
Chaque image AFM a été subdivisée en 16 régions plus petites (0,75 × 0,75 µm²). Un réseau neuronal développé à l’aide du logiciel Novitom a été entraîné à reconnaître et à noter trois types distincts d’organisation du collagène :
Malgré la taille limitée de l’ensemble de données d’entraînement, le modèle a atteint un taux de réussite de prédiction de 95 %, démontrant ainsi sa robustesse et son adéquation pour cette application. Une fois entraînée, l’IA a automatiquement analysé toutes les sous-images, générant à la fois des profils de distribution et des scores globaux pour chaque condition d’explant.
Les résultats soulignent la sensibilité de l’approche AFM/IA :
Ces résultats démontrent objectivement les altérations induites par la carbamylation dans l’organisation des microfibrilles de collagène, changements qui sont souvent difficiles à quantifier à l’aide des méthodes d’analyse conventionnelles.
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