Imag’IN
Des méthodes et des techniques de pathologie digitale à haut débit : histopathologie, acquisition d’images de lames entières en lumière transmise et en fluorescence, à champ large et confocale, analyse anatomique et fonctionnelle quantitative (intelligence artificielle).
Imag’IN
Des méthodes et des techniques de pathologie digitale à haut débit : histopathologie, acquisition d’images de lames entières en lumière transmise et en fluorescence, à champ large et confocale, analyse anatomique et fonctionnelle quantitative (intelligence artificielle).
Imag’IN
L’histopathologie et l’imagerie fonctionnelle jouent un rôle fondamental dans la recherche biomédicale et le diagnostic de pathologies. La caractérisation précise des tumeurs par des techniques d’imagerie tissulaire permet notamment la validation fonctionnelle de cibles thérapeutiques et l’évaluation préclinique de la réponse aux traitements.
La plateforme Imag’IN de l’Institut universitaire du cancer de Toulouse-Oncopole (IUCT-Oncopole) est une plateforme de recherche en milieu hospitalier, à l’interface du soin, de la recherche fondamentale et des essais cliniques. Elle propose le développement de panels personnalisés, validés et certifiés pour la détection simultanée de plusieurs cibles sur une même coupe de tissu (immunofluorescence multiplexe). Spécialisée en pathologie digitale, elle applique son expertise au transfert de technologies entre la recherche clinique et fondamentale et propose la numérisation à haute résolution d’échantillons de tissus entiers en lumière transmise et en fluorescence multiplexe à champ large et confocale.
Ces techniques d’imagerie génèrent une quantité importante de données à analyser. Il est devenu primordial de mettre en place des outils d’analyse quantitative automatique performants pour aider les pathologistes et chercheurs dans leur prise de décision et la compréhension des mécanismes bio-pathologiques. Imag’IN développe des méthodes informatiques d’aide au diagnostic et d’analyse d’images personnalisées mettant en jeu des techniques de pointe liées à l’intelligence artificielle (machine learning, deep learning).
Expertises et services
- Histopathologie expérimentale (colorations diverses, IHC/IF, FISH, RNAscope…),
- Acquisition à haute résolution d’échantillons de tissus entiers en lumière transmise et fluorescence multiplexe à champ large et confocale,
- Valorisation de l'analyse d'échantillons biologiques par des procédures d'exploration et de fouille de données,
- Développement de technologies de pointe et méthodes automatiques standardisées pour les marquages histologiques, l’acquisition et l’analyse d'images de tissus entiers,
- Validation des techniques mises à disposition des utilisateurs selon les normes qualité (référence NordiQC, démarche ISO 15189),
- Formation sur des logiciels d'analyse d'images, statistiques et exploration de données,
- Création de partenariats de recherche institutionnels et industriels, promotion de collaborations et partage d'expertises,
Moyens et équipements
- Scanner de lames numérique 3DHisTech Pannoramic Confocal : capacité de 12 lames, lumière transmise et fluorescence à champ large ou confocale 9 canaux (aperture correlation et illumination structurée), table anti-vibration passive Thorlabs,
- 2 scanners de lames numériques 3DHisTech Pannoramic 250 Flash 2 : capacité de 250 lames, lumière transmise et fluorescence à champ large 9 canaux, 2 tables anti-vibrations,
- Scanner de lames numérique Zeiss AxioScan Z1 : capacité de 100 lames, lumière transmise et fluorescence à champ large 9 canaux, Zen Connect Advanced (superposition d’images de faible et haute résolution), table anti-vibration passive Thorlabs,
- Microscope droit motorisé Zeiss AxioImager D2 (configuration identique à l’AxioScan Z1 pour une compatibilité optimale) : Zen Connect Advanced (superposition d’images de faible et haute résolution), table anti-vibration passive Thorlabs,
- 2 microscopes numériques Live Sakura VisionTek,
- Automates d’immunohistochimie : 6 Roche/Ventana Benchmark Ultra, Roche/Ventana Discovery Ultra, 3 Leica Bond III, Agilent Omnis et Agilent Autostainer AS48,
- Logiciel IndicaLabs HALO avec modules HighPlex et MarkerArea Quantification,
- Logiciels Definiens TissueStudio, Developer XD et Image Miner,
- Logiciels Bitplane Imaris (complet), AutoQuant et Voloom,
- Modules d’analyse 3DHisTech HistoQuant et FISHQuant,
- Logiciel Serveur 3DHisTech CaseCenter avec modules de formation en ligne (ePractice et eExam) externalisés dans un centre de données Tier3+ (système de gestion d'images avec téléconsultation à distance, 30 utilisateurs simultanés),
- Stockage en réseau EMC Isilon avec une capacité de nœuds extensibles externalisée dans un centre de données Tier3+ (capacité utile de 100 To en RAID 5 et consommables à la demande),
- 2 stockages en réseau Turbo NAS QNAP TS-879U-RP 24, capacité de 2 x 36 To en RAID 5,
- 4 nœuds de calcul GPU NVIDIA Tesla P100 16 Go CoWoS (serveur biprocesseur BDW-EP 10C E5-2640 V4 2.4 G 25M 8GT QPI, 2 x 128 Go de RAM DDR4, 16 To de stockage attaché),
- Stations d'analyse d'images biprocesseur HP Z820 Intel Xeon E5-2643, 64 Go de RAM DDR3, carte graphique NVIDIA Quadro K6000 6 Go GDDR5.
Comment soumettre un projet ?
Le LIMS, système de gestion des informations de laboratoire développé par Imag’IN, permet de traiter l'activité de la plateforme et de garantir les normes de qualité requises. Toutes les demande de prestations et réservation d’équipements doivent être réalisées en ligne via ce système après identification sur le site de la plateforme. Pour les projets de grande ampleur faisant appel au développement spécifique de techniques de marquage, d’imagerie ou d’analyse, une rencontre avec les porteurs de projet est systématiquement organisée.
Contact
Imag’IN
IUCT-Oncopole
1 avenue Irène Joliot Curie
31059 Toulouse
Région : Occitanie+33 (0)5 31 15 65 81
contact@imagin-labs.net
Site de la plateforme
THÉMATIQUES : Histologie, anatomopathologie, Autres
RESPONSABLES SCIENTIFIQUES :
François-Xavier Frenois
RESPONSABLES TECHNIQUES :
François-Xavier Frenois
TUTELLES : CHU de Toulouse
LABELLISATION IBiSA : 2014
MOTS CLÉS : Pathologie digitale, Microscopie virtuelle, Imagerie tissulaire, Imagerie de fluorescence, Imagerie confocale, Immunofluorescence multiplexe, Immunohistochimie, Analyse quantitative d’images, Intelligence artificielle, Machine learning, Deep learning, Data science, Histologique, Histologie, Imagerie
Fiche mise à jour en 2021