Chef(s) de projet: Siva Rama Krishna Vanjari, Sumohana Channappayya
Problème
Les maladies de la thyroïde figurent parmi les troubles endocriniens communs dans le monde entier.
Même si elles sont relativement faciles à diagnostiquer et à traiter, on estime que près de 42 millions de personnes en Inde souffrent de maladies de la thyroïde qui ne sont pas traitées en raison d’un manque de diagnostics appropriés.
L’hormone de stimulation thyroïdienne (HST) est un biomarqueur important qui peut être mesuré pour détecter les maladies de la thyroïde, tandis qu’un appareil de diagnostic au point de traitement peu coûteux pour mesurer l’HST peut être utilisé pour le triage et être particulièrement utile en Inde rurale.
Solution
Le but du projet était de développer une plateforme de diagnostic de triage peu coûteuse, semi-quantitative, pour la détection de l’HST, en utilisant une plateforme d’immunodosage à flux latéral (LFIA) sur tissu conjointement avec une solution de traitement d’image sur appareil mobile.
Le concept clé de cette approche est l’extraction d’information sur la concentration d’HST de la plateforme LFIA entièrement qualitative.
L’intensité de la ligne de test peut être utilisée comme une indication de la concentration d’HST, et cette intensité peut être extraite avec précision à partir d’une image mobile, à condition que les techniques de traitement d’image prennent en compte les variations dans les conditions d’éclairage et d’exposition.
Une tentative pour mettre en corrélation l’intensité et la concentration, en éliminant les artefacts causés par différentes conditions ambiantes, a été faite à l’aide de nouveaux algorithmes de traitement d’images.
À l’étape de la démonstration de principe, trois de ces algorithmes ont été évalués : un algorithme de mappage de gamme, un algorithme de flux de couleur et un algorithme ‘colour cat’. Un classificateur à machine à vecteurs de support (MVS) a été utilisé pour quantifier la concentration d’HST dans l’un de trois niveaux.
Résultat
L’équipe a pu démontrer avec succès qu’il est possible d’effectuer une analyse colorimétrique de l’extrant de la solution de détection d’HST sur tissu.
Cependant, il n’a pas été possible de faire la conversion en un outil de triage, à cause de la faible sensibilité de la plateforme d’immunodosage sur tissu. En effet, lorsque le dispositif LFIA est tissé sur un tissu, la zone de chaîne est recouverte d’anticorps tandis que la zone de trame n’est pas recouverte d’anticorps. Comme la zone de trame couvre la moitié de la zone de chaîne, la sensibilité est réduite de moitié.
Plus important encore, les fibres de soie utilisées pour le tissage du dispositif ne sont pas poreuses et ce manque de porosité limite considérablement le nombre d’anticorps actifs.
L’étude a également permis de mettre au point une plateforme microfluidique en utilisant une technologie exclusive, en conjonction avec des algorithmes de traitement d’images, et cette puce microfluidique pour la détection de l’HST avait une sensibilité et une spécificité élevées.