Nanométrie Profonde : Une Technologie Alimentée par l'IA Permet la Détection Rapide de Nanoparticules Rares

Des chercheurs de l'Université de Tokyo ont dévoilé la Nanométrie Profonde (DNM), une nouvelle technique analytique sur le point de révolutionner la détection des nanoparticules. Cette approche innovante combine un équipement optique avancé avec un algorithme d'apprentissage profond non supervisé pour la réduction du bruit, permettant une analyse à haute vitesse des échantillons médicaux. La DNM peut détecter des particules aussi petites que 30 nanomètres à un rythme dépassant les 100 000 particules par seconde.

La sensibilité accrue de la DNM permet la détection précise de quantités infimes de particules rares, telles que les vésicules extracellulaires (VE), qui sont cruciales pour la détection précoce des maladies et l'administration de médicaments. La technologie a démontré son potentiel dans l'identification des signes précoces du cancer du côlon, surmontant les limites des méthodes conventionnelles qui nécessitent des processus de pré-enrichissement longs et coûteux.

Yuichiro Iwamoto, chercheur postdoctoral au Centre de Recherche pour la Science et la Technologie Avancées, a souligné la capacité de la DNM à détecter de manière fiable les particules rares dans un court laps de temps. La composante IA filtre le bruit de fond, analogue au fait de calmer un océan turbulent pour repérer un petit bateau. Cette avancée est prometteuse pour divers diagnostics cliniques, le développement de vaccins, la surveillance environnementale et même la réduction du bruit des signaux dans les systèmes électriques. Iwamoto a dédié ce travail à sa défunte mère, dans l'espoir de rendre les diagnostics vitaux plus rapides et plus accessibles.